Künstliche Intelligenz prägt zurzeit die Wirtschaft wie kaum eine andere Entwicklung. Das wbk Institut für Produktionstechnik befasst sich auf allen Ebenen mit dem Thema: vom Prozess über den Sensor und die Maschine bis in die Produktionsnetzwerke und Geschäftsmodelle.
Ein wesentlicher Faktor für den Erfolg von Industrie 4.0 ist der Umgang mit Produktionsdaten. Die Daten bilden zudem die Grundlage für innovative Einsätze von Methoden der KI und des ML. Die Anwendungsfälle in der Produktionstechnik sind dabei divers. Bei spezifischen Fragestellungen der Bilderkennung ist der Mensch Maschinen unterlegen. KI-basierte Bild- und Objekterkennung kann somit zur Detektion von Fehlern in der Produktion eingesetzt werden. Am wbk findet hierzu ein durch die Carl-Zeiss-Stiftung gefördertes Projekt zur Anwendung von KI in Remanufacturing-Produktionssystemen statt. Durch den umfassenden KI-Einsatz in den Bereichen der Robotik, Qualitätsprüfung, Sensordatenfusion, Produktionssystemsteuerung, etc. sollen hierbei nicht nur ökonomische sondern auch ökologische Ziele und Ressourceneffizienz erreicht werden.
Computertomographie für Bildproduktion
Im Rahmen des BMBF-geförderten Projektes NeWwire wird ein neuer Lösungsansatz erforscht, um die bisherige Erstellung von Schliffbildern bei der Elektromotorenfertigung durch den Einsatz der Computertomographie zu substituieren. Das in der Rekonstruktion erstellte 3D-Modell kann anschließend als Datenquelle für die Untersuchungen auf charakteristische Merkmale genutzt werden. Dabei wird bei der Bildverarbeitung und Segmentierung auf Machine Learning in Form eines künstlichen neuronalen Netzes gesetzt. Das Netzwerk ist speziell auf die vorliegende Segmentierung angepasst und trainiert. Es werden deutliche Vorteile in der Bildverarbeitung erreicht, auch die neuartige Auswertung wird durch die Methoden des maschinellen Lernens ermöglicht.
Zustandsüberwachung von Maschinen
Weitere Felder sind die Zustandsüberwachung von Maschinen und die damit verbundene Optimierung von Prozessregelkreisen. Durch Anomalie-Erkennung und Prognose des Maschinenverhaltens kann eine höhere Robustheit der Produktionsprozesse erreicht werden. Dies findet am wbk vorrangig im Bereich unreifer Produktionstechnologien die Anwendung. Am Beispiel der Additiven Fertigung wird hierzu im Rahmen des BMBF-Projektes KitkAdd zusammen mit der Universität Paderborn sowie ausgewiesenen Befähigern und Anwendern u.a. eine akustische Prozessüberwachung entwickelt, welche durch ML-Verfahren gestützt, eine qualitätsoptimierte Prozessregelung ermöglichen soll.
Assistenzsysteme für wissensintensive Anwendungen
Das wbk untersucht auch, wie KI für wissensintensive Anwendungsbereiche wie beispielsweise im Produktentstehungsprozess durch ein Assistenzsystem oder der autonomen Produktionssteuerung eingesetzt werden und helfen kann, die steigende Komplexität im Umfeld der Produktionstechnik zu beherrschen. Im BMBF-Verbundprojekt AIAx entwickelt das wbk zusammen mit ML-Verfahrensexperten der TU Berlin und Anwendungspartnern aus der Automobil- und Elektronikindustrie einen Konstruktionsassistenten, welcher Effizienzpotenziale im Konstruktionsprozess durch die Erkennung ähnlicher Bauteile sowie eine Prognose der Produzierbarkeit heben soll. Im Rahmen des abgeschlossenen BMBF-Projektes Intro 4.0 zur Einführung von Industrie 4.0 auf dem Hallenboden sowohl für KMU als auch Großunternehmen, wurde eine adaptive Produktionssteuerung für die komplexe Halbleiterfertigung erforscht, welche große Potenziale insbesondere auch gegenüber Benchmarkverfahren aufzeigt.
Ansprechpartner
wbk Institut für Produktionstechnik
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Prof. Gisela Lanza
Leiterin Produktionssysteme
Tel.: +49 (0721) 608-44017
E-Mail: gisela.lanza@kit.edu
Andreas Kuhnle
Teamleiter Produktionssystemplanung
Tel.: +49 (01523) 950 25 93
E-Mail: andreas.kuhnle@kit.edu
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