Industrie 4.0 - Intelligentes Fehlermanagement durch erklärende KI
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Industrie 4.0 - Schuster Maschinenbau setzt auf kausale Graph-AI
Intelligentes Fehlermanagement durch erklärende KI
Denklingen/Landsberg a.L., 17. Oktober 2023. Künstliche Intelligenz braucht Kausalität. Dazu forschen aktuell das Fraunhofer IWU und das Institut für angewandte Informatik unter dem Projekttitel „KausaLAssist“. Partner aus der Industrie 4.0 ist unter anderem Schuster Maschinenbau. Ziel des Forschungsprojektes ist es, einen gerichteten Graphen zu entwickeln, der domänenspezifisches Wissen mit KI-Erkenntnissen über Kausalbeziehungen kombiniert. Dieser hat das Potential das Fehlermanagement in den Automatisierungsprozessen der Fertigungsindustrie deutlich effektiver zu machen.
In einer wettbewerbsintensiven Branche wie der Fertigungsindustrie müssen Unternehmen in der Lage sein, neue Produkte schnell und individuell bei niedrigen Kosten herzustellen. Die voranschreitende Automatisierung hilft dabei – bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich. Eine davon sind Störungen. Sie führen häufig zu längeren Ausfallzeiten und sind aufgrund der Komplexität der beteiligten Systeme schwer zu beheben. Hier sind intelligente Lösungen gefragt, die Fachkräfte durch gewonnene Erkenntnisse aus Daten und Erfahrungswissen effektiv unterstützen. An dieser Stelle setzt das aktuelle Forschungsprojekt „KausaLAssist“ an, an dem sich renommierte Forschungseinrichtungen wie das Fraunhofer IWU, das Institut für angewandte Informatik sowie führende Industriepartner beteiligen. Darunter auch der innovative und preisgekrönte Mittelständler Schuster Maschinenbau aus Denklingen bei Landsberg am Lech.
Ziel von „KausaLAssist“ ist es, einen Graphen zu entwickeln, der domänenspezifisches Wissen mit KI-Erkenntnissen über Kausalbeziehungen kombiniert. Dieser Graph stellt die erlernten Erkenntnisse sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar dar und ermöglicht eine transparente Ableitung effektiver Maßnahmen zur Störungsbehebung. Dabei können nicht nur Störungen identifiziert, sondern auch deren Ursachen präzise ermittelt werden. Dies ermöglicht es Fachkräften, fundierte Entscheidungen zur Fehlerbehebung zu treffen und effektive Maßnahmen einzuleiten. Gleichzeitig bietet der Graphen-basierte Ansatz ein tiefes Verständnis der Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Komponenten und hilft dabei, die Produktionsprozesse gezielt zu optimieren.
Neben der Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen ist die Erklärbarkeit des Systems ein weiterer Vorteil. Im Gegensatz zu reinen Machine-Learning-Modellen wie ChatGPT können erlernte Erkenntnisse und Empfehlungen des Graphen transparent dargestellt werden. Die Folge: Eine bessere Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse und eine fundierte Entscheidungsfindung.
„Wir sind überzeugt, dass der Einsatz von Graphen-basierter KI das Potenzial hat, den Produktionsprozess der Fertigungsindustrie zu revolutionieren. Nicht nur Störungen können schneller erkannt und behoben werden, sondern auch präventive Maßnahmen ergriffen werden, um zukünftige Probleme zu vermeiden. Dies führt zu einer höheren Produktivität, geringeren Ausfallzeiten und letztendlich zu einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit“, erklärt Christian Steidle, Geschäftsführer von Schuster Maschinenbau.
Schuster Maschinenbau GmbH
Wernher-von-Braun-Strasse 7, 86920 Denklingen
Handelsregister HRB 24542, Registergericht Augsburg
Sitz der Gesellschaft: Denklingen; Geschäftsführung: Christian Steidle, Jürgen Dommer
www.linkedin.com/company/schuster-maschinenbau-gmbh
www.instagram.com/schuster-move_the_standard
Weiteres Material zum Download Bild: KausaLAssist_GraphAI~er_Maschinenbau.jpg
