• SOURCE: Messe Muenchen

automatica 2018 – Digitale Transformation in der Fertigung

ID

513701

Description
Industrie 4.0 hält in Produktion und Fertigung Einzug und wird die Branche nachhaltig verändern. In der Fabrik der Zukunft ist alles vernetzt. Maschinen, Roboter und Menschen kommunizieren und kooperieren digital miteinander. Noch steckt die vierte industrielle Revolution in den Kinderschuhen. Es braucht noch viele Schritte, um die Vision umzusetzen. Künstliche Intelligenz ist dafür die Voraussetzung. Professor Torsten Kröger, Institutsleiter IPR, Karlsruher Institut für Technologie: „Die Mehrwerte, die wir heutzutage sehen, die kommen durch das Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, nämlich des Maschinellen Lernens. Und Maschinelles Lernen bedeutet, dass wir Softwarealgorithmen haben, die aus Daten lernen. Und das Wichtigste an dieser Stelle sind tatsächlich die Daten. Davon haben wir leider in vielen Fällen noch nicht genug, es ist auch sehr schwierig diese zu sammeln und dafür ist es einfach wichtig Standards zu schaffen, um überhaupt diese Daten zu erhalten und neue Anwendungen zu ermöglichen.“ Die automatica 2018 zeigt, wie neue Anwendungen aussehen können, wenn reale Produktionswelten virtuelle Daten zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung stellen. Fanuc beispielsweise vernetzt 68 Maschinen und Roboter miteinander auf seinem Stand. Die Produktion kann somit in Echtzeit verfolgt werden, bietet Transparenz und die präventive Wartung bevor Maschinen ausfallen könnten. Auch die Firma teamtechnik beschäftigt sich damit, die einzelnen Komponenten einer Fabrik smarter werden zu lassen. Die Daten werden mit einer speziellen Software standardisiert, sicher und effizient gesammelt. Farid Nasimzada, Produktmanager R&D Software, teamtechnik: „Letztendlich dient die Datensammlung und die Analyse von Daten dazu, meine Produktqualität zu steigern, Schwachstellen zu identifizieren und die nachher auszubessern und zu verbessern. Und da brauche ich heutzutage einfach ein Tool, das mich dabei unterstützt. Nicht alles mehr manuell machen zu müssen, sondern ein Tool, das mir nachher auch die Arbeit abnimmt. Es kostet unendlich viel Zeit solche Analysen händisch durchzuführen. Die ganzen Informationen können wir schon vorab liefern, aufbereiten und zur Verfügung stellen." Um Fehlerquellen zu vermeiden, setzt auch Siemens auf Digitalisierung, genauer auf den Digitalen Zwilling einer realen Maschine. Mit ihm können Änderungen im Produktionsprozess vorab simuliert und geprüft werden. Tobias Fengel, Marketing Manager Siemens: „Sie wollen ein Softwareupdate in ihre Maschine einspielen. Sie wollen Optimierungen an ihrer Maschine vornehmen, Änderungen vornehmen, neue Komponenten einfügen. Das heißt, ich muss wieder ein Engineering vollziehen und dafür brauche ich die Maschine im Stillstand, ich muss meine Software einspielen, ich muss sie testen und in dieser ganzen Zeit steht die Maschine. Sie kann nicht produzieren. Aber das Ziel vom Endkunden ist quasi, die Maschine muss laufen, sie muss produzieren. Und wie kann ich diese Stillstandzeiten verkürzen? Ich nehme wieder den Digitalen Zwilling, ich teste meine Optimierungsarbeiten vorab bei mir im Büro am Schreibtisch. Und erst, wenn ich sicher bin, dass das, was ich an der Maschine einspielen will, das funktioniert auch, dann gehe zum Kunden und dann sind diese Stillstandszeiten deutlich reduziert.“ Um einen Produktionsprozess flexibel und einfacher zu gestalten, setzen Hersteller zunehmend auf Künstliche Intelligenz. Ein Ziel ist, dass Roboter künftig leichter programmierbar werden und via Bilderkennung selbstständig dazu lernen, beispielsweise für Sortierungsprozesse. Michael Bellmann, Applikationsingenieur MVTec Software: „Man muss ihm einmal einen großen Datensatz an Bildern zur Verfügung stellen, indem man ihm sagt, dies ist ein Objekt A, B oder C. Das neuronale Netz, das ein bißchen ähnlich wie in menschliches Gehirn arbeitet, kann nun die Objekte selbstständig erkennen. Und die Objekte können auch in verschiedenen Lagen auftreten.“ Das neuronale Netz des Roboters lernt selber. Diesen Teilbereich des Maschinellen Lernens nennt man „Deep Learning“. Die automatica 2018 ist die Plattform, um die Welt von morgen in der Robotik und Automation über smarte Komponenten bis hin zu digitaler Datenanalyse zu entdecken.
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