Mathematiker der Hochschule Darmstadt entwickeln gemeinsam mit Industriepartnern innovative Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Einsatzzweck der selbstlernenden Steuerungssoftware sind Produktionsanlagen.
KI soll in Produktionsprozessen helfen. (Symbolbild)
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Im Projekt "KISPo" (KI-Verfahren zur Steuerung von Digitalen Portalroboterzwillingen) will ein Konsortium, bestehend aus der Hochschule Darmstadt, dem Unternehmen Simplan aus Hanau und dem Haßmersheimer Automationsexperten Fibro Läpple Technology (FLT) innovative KI-Technologien entwickeln. Die autonome Steuerungssoftware soll beispielsweise bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre nach Angaben der Forschenden die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen.
Ein intelligentes, selbstlernendes Steuerungssystem für Produktionsanlagen könnte eigenständig auf Änderungen oder Störungen in Produktionsabläufen reagieren und den komplexen Produktionsprozess ohne Effizienzverluste umsteuern. Es soll in speziellen Produktionsanlagen mit Portalsystemen zum Einsatz kommen, bei denen werden Werkstücke von einer Bearbeitungsstation zur nächsten transportiert werden und an jeder Station ein Arbeitsschritt oder Bauteil hinzukommt. Eine intelligente Steuerungssoftware, die auf Machine Learning oder Reinforcement Learning basiert, ist für solche komplexen Anlagen bislang nicht auf dem Markt – ein Manko, das sowohl vom Branchenverband VDMA als auch von wissenschaftlicher Seite beklagt wird.
Baustein zur Konkurrenzfähigkeit
Eine Studie der Fraunhofer-Gesellschaft zum Maschinellen Lernen kam 2018 zu dem Ergebnis, dass eine „stärkere und schnellere anwendungsnahe Umsetzung von KI in konkrete Produkt-, Prozess- und Dienstleistungsinnovationen“ vonnöten sei, um den Wirtschaftsstandort Deutschland auf Dauer konkurrenzfähig zu machen. "Das gilt vor allem für das produzierende Gewerbe", sagt Mathematiker Prof. Dr. Horst Zisgen von der Hochschule Darmstadt. "Ein Unternehmen, das beispielsweise verschiedene Typen von Elektromotoren produziert, ist auf viele Zulieferer und reibungslose Abläufe angewiesen. Die Nachfrage ist hoch, die Produktion muss effizient laufen. Wenn es aber an irgendeiner Stelle zu Störungen im Fertigungsprozess kommt, kann der Ablauf heute nur schwer angepasst werden", so Zisgen weiter. Kispo soll diese Lücke schließen. "Die technologische Lösung, die wir anstreben, bietet klare Wettbewerbsvorteile: Die Produktion wird flexibler, Unternehmen können schneller auf Veränderungen am Markt und in den Lieferketten reagieren und dadurch effizienter und nachhaltiger wirtschaften", sagt Boris Bind, Leiter des Bereichs Engineering bei FLT. Die Software, an der das Konsortium arbeitet, wird in der Entwicklungsphase anhand von Simulationsmodellen trainiert, die das Simplan entwickelt. "Wenn unser Software-Prototyp dann erstmals zum Einsatz kommt, ist das System bereits gut trainiert und kann schwierige Situationen meistern. In der praktischen Anwendung lernt es immer weiter dazu", erläutert Prof. Dr. Sven Spieckermann, Vorstandssprecher der Simplan AG.
Durch die Forschung im Verbund sehen die drei Akteure aus Wissenschaft, Software-Industrie und Anlagenbau die Gelegenheit, den Bereich Reinforcement Learning im Mittelstand zu verankern. "Es geht hier um Wissenstransfer im besten Sinne", betont Zisgen. Das Land Hessen fördert das Projekt im "Loewe"-Programm für zwei Jahre mit 320.000 Euro.