Einführung von Machine Learning in die Produktion

Die Vermittlung der Komplexität und Vielschichtigkeit der Energiewende an ein breites Publikum ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt auf, wie interaktive Serious Games auf einem Multitouch-Tisch dazu beitragen können, Zusammenhänge erfahrbar und begreifbar zu machen. Spiele und Tisch wurden in verschiedenen Gesprächskontexten eingesetzt. Diese werden hier in drei Fallvignetten dargestellt, die auf teilnehmender Beobachtung der unterschiedlichen Einsätze, situierter und gemeinsamer Reflexion basieren. Die Vignetten zeigen, wie Interaktion epistemische Prozesse anstoßen, Perspektivwechsel ermöglichen und kollektives Denken fördern kann, das für gesamtgesellschaftliche Zukunftsgestaltung notwendig ist.

Die fischertechnik® Lernfabrik 4.0 hat sich als geeignete Experimentierumgebung zur Erprobung Digitaler Zwillinge erwiesen. Abhängig vom angestrebten Reifegrad reichen die Funktionen eines Digitalen Zwillings von der reinen Zustandsüberwachung über Prognosen bis hin zur operativen Steuerung von Produktions- und Logistiksystemen. Zur systematischen Einordnung dieser Funktionen wird in diesem Beitrag ein Reifegradmodell vorgestellt, das als Orientierungsrahmen für den Aufbau eines Digitalen Zwillings dient. Darauf aufbauend werden ausgewählte Anwendungsfälle in einer Test- und Entwicklungsumgebung umgesetzt, die auf einer Systemarchitektur mit mehrstufiger Schichtlogik basiert. Anhand erster Umsetzungen werden Einsatzzwecke, relevante Methoden sowie typische Herausforderungen und Potenziale für den Transfer in reale Fabrikumgebungen aufgezeigt.

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Montage verbessern, indem sie menschliche Bewegungen vorhersagt und den Arbeitsplatz entsprechend gestaltet. Mithilfe probabilistischer Modelle wie der Gaußschen Mischmodelle (GMMs) antizipieren KI-Systeme die Bewegungen des Bedieners, um die Koordination mit Robotern zu verbessern. Diese Vorhersagesysteme werfen jedoch ethische Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Fairness und Datenschutz gemäß EU AI Act auf. Dieser Artikel stellt eine Methode vor, die probabilistische Bewegungsmodellierung mit ethischer Bewertung mittels Z-Inspection® integriert. Eine Fallstudie unter Verwendung des Werkerassistenzsystem zeigt, wie multimodale Sensorik (Bewegung, Blick) und interpretierbare Modelle eine vorausschauende Unterstützung ermöglichen. Der Ansatz geht von der ethischen Bewertung zu einer ethisch informierten Arbeitsgestaltung über und liefert übertragbare Prinzipien sowie eine konfigurierbare Bewertungsmatrix.