Fünf Anwendungsfälle für Machine Learning in der Industrie 4.0

Roboterarm mit Machine Learning Unterstützung in der Automobilindustrie

Maschinen lernen denken: Der Einsatz von Robotern, Sensortechnik, Big Data und Künstlicher Intelligenz machen Maschinen in der industriellen Produktion heute smarter als jemals zuvor. Insbesondere die Data-Science-Methode Machine Learning gewinnt aufgrund der enormen Fortschritte im Bereich Datenverarbeitung und Rechengeschwindigkeit in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung. Machine Learning wird in bestimmten Bereichen der Industrie sogar zum Innovationstreiber. Aus diesem Anlass stellen wir hier fünf Anwendungsfälle für Machine Learning in der Industrie 4.0 vor.

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Lesetipp: In diesem Artikel gehen wir auf die grundlegende Funktionsweise von Machine Learning in.

1. Smart Manufacturing

Mit Data-Science-Methoden wie Machine Learning lassen sich einzelne Produktionsprozesse neu betrachten und transformieren. Dazu werden Daten im Rahmen des Produktionsprozesses gesammelt und ausgewertet. Dadurch lassen sich einzelne Prozesse besser verstehen und in der Folge optimieren. Bei einem unserer Kunden ging es beispielsweise um die Verbesserung im Lackierungsprozess von Autoteilen. Das Problem war, dass Fehllackierungen dort viele manuelle Nacharbeiten notwendig machten. Unsere Lösung sah dabei vor, dass wir den Lackierprozess digital erfassten. Auf Basis von Trainingsdaten zu Lackdicke, PH-Werten und Trockenzeiten konnte der Prozess insgesamt ausgewertet und hinsichtlich bestimmter Ziele wie Spaltmaße optimiert werden. Machine-Learning-Algorithmen bringen zwei wesentliche Vorteile in den Produktionsprozess:

  • Verbesserung der Qualität der Produkte
  • Flexibilisierung des Produktionsprozesses

Datenauswertungen können auf diese Weise dazu führen, dass Prozesse fortlaufend an die aktuellen Produktionsbedingungen angepasst werden. Smart Manufacturing zeichnet sich entsprechend dadurch aus, dass Optimierungen automatisch durchgeführt werden und Anpassungen auf dem Niveau einzelner Bauteile vorgenommen werden können.

2. Predictive Maintenance

Bauteile wie Sensoren werden nicht nur immer kleiner, sie können auch immer kosten-effizienter eingesetzt werden. Dadurch wird das Monitoring von Maschinen immer interessanter. Viele tausende Messpunkte innerhalb eines Fahrzeugs, einer Maschine oder eines ganzen Maschinenparks können so überwacht werden. Bislang war es in vielen Fällen so, dass die Messgenauigkeit einzelner Sensoren sehr stark durch andere Umwelteinflüsse beeinflusst wurden. Je mehr Punkte einer Maschine mit Sensoren ausgestattet werden, desto genauer werden die Messungen. Insbesondere Fehlmessungen von einzelnen Sensoren können besser identifiziert werden, wenn zwei Sensoren, die an ähnlichen Stellen messen, unterschiedliche Werte liefern.

Sensoren liefern einen Blick ins Innere von Maschinen

Sensordaten liefern wertvolle Informationen über den Zustand von Maschinen. Über den Verlauf der Zeit entsteht so ein genaues Bild über den „gesunden“ Zustand von Maschinen. Mit den Daten-Sets von diesem gesunden Zustand lassen sich dann Machine-Learning-Algorithmen trainieren. In den vielen Petabytes an Sensordaten suchen die Machine-Learing-Algorithmen nach Mustern, die auf Fehlfunktionen oder den möglichen Ausfall von Teilen hinweisen. Auf diese Weise können Maschinen repariert werden, noch bevor sie defekt sind.

Lesetipp: In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit dem Potential von Augmented Reality und Mixed Reality für die Präventive Wartung.

3. Optimiertes Energiemanagement

Klimawandel und Energiewende sind zwei der größten aktuellen Herausforderungen – nicht nur für die Politik und die Gesellschaft, sondern auch für die Industrie. Schon heute ist der Energiemarkt komplizierter als noch vor wenigen Jahren. Der derzeitige Energiemix aus herkömmlichen und erneuerbaren Energiequellen wie Wind führt dazu, dass es zu Schwankungen im Stromnetz kommt. Stromanbieter drohen sowohl bei einer Über- als auch bei einer Unterproduktion Strafzahlungen, die es auf jeden Fall zu vermeiden gilt (vgl. Grafik). Data-Science-Methoden wie Machine Learning machen einen immer komplexer werdenden Energiemarkt beherrschbar. Damit der Bedarf immer optimal gestillt werden kann, ist es nötig, sowohl die Rahmenbedingungen der Energieerzeugung genauestens im Blick zu haben, als auch den voraussichtlichen Verbrauch. Für diese Aufgabe, bei der Wissen aus Erfahrung abgeleitet werden muss, bietet sich Machine Learning als ideale Lösung an. Machine Learning Algorithmen helfen dabei, Nachfrage und Angebot aufeinander abzustimmen. Das bringt drei wesentliche Vorteile mit sich:

  • Auf Basis historischer Energieverbrauchsmuster lässt sich der voraussichtliche Bedarf ableiten
  • Eine intelligente Steuerung sorgt für eine preisoptimierte Strategie für Stromerzeuger
  • Die Steuerung der Produktion ist in Echtzeit möglich
Kostenersparnis durch Lead Forecasting

Kostenersparnis durch Lead Forecasting

4. Qualitätskontrolle oder „Testautomatisierung 2.0“

Früher wurde die Qualität von Produkten am Ende des Produktionsprozesses überprüft. Durch den Einsatz von Sensortechnik und durch die kontinuierliche Auswertung von Daten auf Bauteilebene kann die Qualität von Werkteilen während des laufenden Betriebs überprüft und sichergestellt werden. Ein Schlüssel zu dieser neuen Form der Qualitätskontrolle ist der Einsatz von Machine Learning. Seine großen Stärken kann diese Gruppe von Algorithmen insbesondere in Umgebungen ausspielen, in denen nicht nur einzelne vorab definierte Fehlerquellen untersucht werden sollen. Durch ihre Lernfähigkeit können Machine-Learning-Algorithmen vorher unbekannte Fehlerquellen in den Daten entdecken. Besonders im Maschinenbau kommt Machine Learning in der Industrie 4.0 darum eine immer größere Relevanz zu.

5. Autonome Fahrzeuge in Fertigung und Logistik

Ohne Maschinelles Lernen sind die Entwicklungen im Bereich des autonomen Fahrens kaum denkbar. Die Fähigkeit von Machine Learning, Regeln selbständig zu lernen und neue, unvorhergesehene Situationen anhand dieser Regeln zu beurteilen, zeichnen diese Algorithmen aus. Der Straßenverkehr ist dabei nur eine von vielen Umgebungen, in denen ständig neue Situation entstehen, die anhand der trainierten Regeln eingeschätzt werden müssen. Durch autonome Fahrzeuge werden viele Systeme innerhalb der Industrie völlig neu strukturiert.

Autonome Systeme transformieren die Industrie

Eines der prominentesten Beispiele für die Transformation des Fertigungsprozesses durch autonome Fahrzeuge ist Produktion in der vernetzten Fabrik. Der exakte Bedarf an Material und die Bestückung können perfekt aufeinander abgestimmt und teilweise automatisiert werden. Auch der gesamte Bereich der Logistik kann durch Machine Learning auf ein völlig neues Niveau gebracht und so effizient wie nie zuvor gesteuert werden. Einer der wichtigsten Trends innerhalb des maschinellen Lernens, der zur Autonomie beiträgt ist Deep Learning. Der Grad an Intelligenz, der mit Deep Learning erreicht werden kann, ist notwendig, damit autonom fahrende Fahrzeuge, ihre Umgebung richtig erkennen und deuten können.

Autonomes Fahren ist einer der zentralen Anwendungsfälle von #MachineLearning in der #Industrie4.0. Klick um zu Tweeten

Es ist Zeit für Machine Learning in der Industrie 4.0

Ob Großkonzern oder mittelständisches Unternehmen: Machine Learning in der Industrie 4.0 ist einer der wichtigsten Trends in den kommenden Jahren. Die Voraussetzungen für den Erfolg von Data-Science-Methoden ist in den letzten Jahren geschaffen worden. Günstige Datenverarbeitung und große Datenmengen bilden den optimalen Rahmen für die Anwendung von Machine Learning in der Industrie 4.0. Viele bislang ungenutzte Informationen können so Teil der Wertschöpfungskette werden und zur digitalen Transformation von Unternehmen beitragen. Dabei ist zum einen wichtig, so früh wie möglich konkrete Anwendungsmöglichkeiten zu finden. Da es sich bei Machine-Learning-Algorithmen um lernende Algorithmen und nicht Out-of-the-box-Lösungen handelt, dauert es eine gewisse Zeit, bis die Lösungen ihre volle Wirkung entfalten.

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