„Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in die Alltagssprache der Industrie eingegangen. Doch jenseits der Begeisterung und Erwartungen stellt sich eine andere Frage: Wo kann sie konkreten Mehrwert bei der Konstruktion automatischer Maschinen schaffen?“
Über den Neuheitseffekt hinaus
In den letzten zwei Jahren ist künstliche Intelligenz zum Protagonisten von Konferenzen, Messen und Unternehmenspräsentationen geworden.
Es scheint, dass jede neue Technologie zwangsläufig als „KI-gestützt“ definiert werden muss.
Im Bereich der industriellen Automatisierung entwickelt sich der Wandel jedoch mit anderen Zeiträumen und Modalitäten als in anderen Bereichen.
Maschinen müssen keine kreativen Entscheidungen treffen.
Sie müssen zuverlässig, vorhersehbar und wiederholbar sein.
Aus diesem Grund ersetzt künstliche Intelligenz nicht die traditionelle Motion Control. Sie ergänzt sie, indem sie neue Analyse- und Entscheidungsunterstützungswerkzeuge einführt.
KI bewegt keine Achsen. Sie analysiert, was geschieht.
Wenn von Motion Control die Rede ist, stellt man sich leicht Algorithmen vor, die direkt die Bewegung steuern.
In der industriellen Realität ist die erste Auswirkung künstlicher Intelligenz weit weniger spektakulär, aber wahrscheinlich wesentlich nützlicher.
Jede Achse erzeugt eine enorme Menge an Informationen: ausgeführte Zyklen, Bewegungszeiten, Beschleunigungen, Stromaufnahmen, Vibrationen, Temperaturen, Abweichungen von den Nennparametern.
Jahrelang wurden diese Daten nur zu einem geringen Teil genutzt.
Heute können sie zu einer wertvollen Quelle werden, um das tatsächliche Verhalten der Maschine zu verstehen.
Künstliche Intelligenz ersetzt nicht die Bewegungssteuerung, sondern hilft dabei zu interpretieren, was das System bereits mitteilt.
Daten ohne Kontext bedeuten kein Wissen
Eines der größten Risiken besteht darin zu glauben, dass das Sammeln von mehr Daten automatisch zu mehr Informationen führt.
Das ist nicht der Fall.
Eine moderne Maschine kann Tausende von Daten pro Sekunde erzeugen.
Der wahre Wert entsteht, wenn diese Daten mit dem Produktionsprozess verknüpft und in nützliche Hinweise für diejenigen umgewandelt werden, die die Anlage konstruieren, verwalten oder warten.
Künstliche Intelligenz ist gerade deshalb effektiv, weil sie Korrelationen erkennen kann, die durch eine traditionelle Analyse schwer zu identifizieren sind.
Von der Wartung zur kontinuierlichen Optimierung
Einer der Bereiche, in denen KI die konkretesten Anwendungen findet, ist die vorausschauende Wartung.
Eine anomale Veränderung bei den Zykluszeiten, der Stromaufnahme eines Motors oder dem Verhalten einer Achse zu erkennen, kann es ermöglichen, einen Eingriff zu planen, bevor es zu einem Maschinenstillstand kommt.
Doch das Potenzial erschöpft sich hier nicht.
Dieselben Informationen können genutzt werden, um Bewegungsprofile zu optimieren, den Energieverbrauch zu reduzieren, die Synchronisation zwischen den Achsen zu verbessern und die Leistung auch nach Millionen von Zyklen konstant zu halten.
Es geht also nicht nur darum, Ausfälle zu vermeiden.
Es geht darum, das Verhalten der Maschine kontinuierlich zu verbessern.
Der Konstrukteur bleibt im Mittelpunkt
Es gibt ein Missverständnis, das die Debatte über künstliche Intelligenz häufig begleitet.
Die Vorstellung, dass der Algorithmus die Erfahrung ersetzen könnte.
In der Welt der industriellen Automatisierung geschieht genau das Gegenteil.
Künstliche Intelligenz liefert immer ausgefeiltere Analysewerkzeuge, benötigt aber weiterhin die Kompetenz derjenigen, die den Prozess kennen, die Anwendungsbeschränkungen verstehen und die Ergebnisse interpretieren können.
Ein Algorithmus kann eine Anomalie erkennen.
Festzustellen, ob diese Abweichung ein tatsächliches Problem darstellt oder eine normale Folge des Produktionszyklus ist, bleibt in der Verantwortung des Konstrukteurs.
Der Markt ändert seinen Ansatz
Auch der Automatisierungsmarkt durchläuft eine Reifephase.
Nach einer ersten Phase, die von Ankündigungen und sehr hohen Erwartungen geprägt war, verlagert sich die Aufmerksamkeit auf konkrete Anwendungen.
Unternehmen suchen Werkzeuge, die es ermöglichen, Stillstandszeiten zu reduzieren, die Produktionseffizienz zu verbessern und die Verwaltung der Anlagen zu vereinfachen.
In diesem Kontext hört künstliche Intelligenz auf, ein Element zu sein, das man zur Schau stellt, und wird zu einer Technologie, die diskret integriert wird, dort, wo sie tatsächlich Mehrwert generieren kann.
Wahrscheinlich ist dies gerade die interessanteste Phase ihrer Entwicklung.
Nach vorne schauen, ohne die Grundlagen zu vergessen
Jede Innovation bringt Begeisterung mit sich.
Doch die industrielle Automatisierung folgt seit jeher einer klaren Regel: Technologien setzen sich nur durch, wenn sie nachweisen, dass sie ein reales Problem lösen.
Künstliche Intelligenz wird keine Ausnahme bilden.
Eine gute mechanische Konstruktion, eine korrekte Dimensionierung, eine zuverlässige Steuerung und ein fundiertes Prozessverständnis werden weiterhin grundlegend bleiben.
KI kann diese Qualitäten verstärken.
Sie kann sie nicht ersetzen.
Schlussfolgerungen
In einigen Jahren werden wir wahrscheinlich viel weniger über künstliche Intelligenz sprechen und viel mehr über die Ergebnisse, zu deren Erreichung sie beigetragen hat.
Denn der wahre Wandel wird nicht darin bestehen, Maschinen zu haben, die „denken“.
Sie wird darin bestehen, Konstrukteuren Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die in der Lage sind, besser zu verstehen, was innerhalb der Maschinen geschieht, die sie täglich konstruieren.
