Technologie: Künstliche Intelligenz

Diese Ausgabe bietet fundierte Analysen zu aktuellen Herausforderungen und Lösungen in der Wirtschaft und Logistik. Themen umfassen automatisierte Prognosen in der Produktionsplanung, die Rolle der Agilität in der Fertigung, innovative Konzepte für den innerstädtischen Güterverkehr, und aktuelle Entwicklungen im russischen Markt. Außerdem werden neue Technologien wie Mixed Reality und ihre Anwendung behandelt.

Die Zunahme der Komplexität von Produkten und des Produktentwicklungsprozesses sowie sinkende Entwicklungszyklen und hohe Qualitätsansprüche der Kunden erhöhen den Druck, möglichst fehlerfrei und wirtschaftlich zu produzieren. Schon in frühzeitigen Entwicklungsphasen des Produktlebenszyklus müssen daher Fehler vermieden werden, anstatt sie später kostenaufwändig zu beheben. Im folgenden Beitrag wird anhand der Produktkonfiguration von Roboterfräsanlagen eine innovative Lösung für die frühe Entwicklungsphase gezeigt. Der Lösungsansatz basiert auf bewährten Techniken aus dem Bereich der semantischen Technologien sowie der Problemlösungsmethoden. Zudem wird gezeigt, wie durch Einbezug von Erfahrungswissen aus späteren Entwicklungsphasen die Verlässlichkeit der Produktkonfiguration verbessert werden kann.

In der Metallbearbeitung wird die Qualitätsüberwachung von Kühlschmierstoff-Emulsionen (KSS) nach dem Stand der Technik labortechnisch und nicht prozessintegriert bewerkstelligt. In einem deutsch-brasilianischen Kooperationsvorhaben (BRAGECRIM: Brazilian - German Collaborative Research Initiative on Manufacturing Technology) soll die Möglichkeit zur direkten Überwachung der KSS-Stabilität und -Qualität innerhalb des Prozesses mithilfe der Trübungsspektroskopie aufgezeigt werden. Der resultierende prozessintegrierte KSS-Emulsions-Monitor zeigt Wege für ressourcen- und energieeffiziente Metallbearbeitungsprozesse auf.

Trotz der großen Verbreitung von Robotern kommen diese in wichtigen Einsatzgebieten, wie bspw. Inspektion und Wartung oder Be- und Entladen nicht uniformer Güter, bislang kaum zum Einsatz. Dieser Beitrag geht der Frage nach, warum diese Anwendungsszenarien so schwierig sind und stellt das Dual-Arm-System AILA vor, das erste Entwicklungsschritte in Richtung eines solchen Einsatzes unternimmt.

Produktpiraterie und seine Risiken betreffen nicht nur Hersteller von Konsumgütern, sondern auch Maschinen- und Anlagenbauer. Da Produktpiraten auch weiterhin mit niedrigen Strafen und hohen Gewinnen rechnen können, wird die Anzahl von Produktpirateriefällen massiv wachsen. Dabei wirkt sich die Produktpiraterie insbesondere auf die Qualität aus. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, welche Wirkzusammenhänge zwischen Produktpiraterie und Qualität bestehen und wie Produktschutz dazu beitragen kann, den eigenen Qualitätsvorsprung nicht nur zu sichern, sondern sogar auszubauen.

Die Komplexität und Dynamik heutiger Produktionssysteme führt etablierte Ansätze zur Produktionsplanung und -steuerung zunehmend an ihre Grenzen. Ein möglicher Ansatz zur Lösung dieser Problematik ist die Kombination einer dezentralen Regelungsstruktur in der Fertigung mit innovativen Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Bei der Entwicklung und Umsetzung dieser Methoden haben sich Werkzeuge aus dem Open Source Bereich bewährt. Sie sind frei verfügbar und können flexibel an vielfältige Problemstellungen angepasst werden. In diesem Beitrag wird ein Konzept zur dezentralen Regelung einer Werkstattfertigung vorgestellt. Als Regelungsinstrumente kommen künstliche neuronale Netze zum Einsatz, die mithilfe des Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS) und des Java Neural Network Simulator (JNNS) erzeugt, trainiert und simuliert werden.

Die Einbindung der IT in Produktion und Transport schreitet stetig voran. Gerade für KMU haben intelligente Logistikprozesse ein riesiges Potenzial – ganz ohne die Einführung komplexer Systeme. Wie das funktioniert, erfahren Sie in dieser Ausgabe von Industrie Management – von der Wandlungsfähigkeit der Produktion über den optimierten Güterverkehr mit evolutionären Algorithmen bis zur Optimierung der IT-Struktur in der Auftragsabwicklung.

Die automatische Entladung von Massenstückgütern und deren automatisierte Überführung in die logistischen Systeme ist eine große technische Herausforderung. Bisherige Forschungsarbeiten sind in der Lage eine Lage- und Positionsbestimmung von kubischen Stückgütern durchzuführen und die Stückgüter mit einer angepassten Handhabung aus dem Ladungsträger zu entnehmen. Der Einsatz hat gezeigt, dass unterschiedliche Umgebungen, sich ändernde Stückgüter und deren Zustand die Weiterentwicklung zu einem anpassungsfähigen technischen System erfordern. Innerhalb des Beitrags stellen wir daher ein Konzept zur Lösung dieser Herausforderung vor, indem kognitive Methoden und Technologien in die Teilsysteme Objekterkennung, Robotersteuerung und Handhabung zu integrieren und zu einem Gesamtsystem zusammenzufügen.

Bei der Planung kreisförmig verketteter Fertigungslinien werden Künstliche Neuronale Netze (KNN) eingesetzt, um die Art des Förderengpasses (Transport- oder Arbeitssystem) der Fertigungslinien zu erlernen und zu prognostizieren. Dieser Beitrag stellt eine Methode zur Steigerung des Lern-erfolgs und der Leistungsfähigkeit der KNN vor. Mit Genetischen Algorithmen (GA) wird die Anzahl der Eingangsparameter reduziert.

Die Realisierung kognitiver technischer Systeme beinhaltet die Implementierung einer Wissensrepräsentationsebene im technischen System. Hierdurch lassen sich kognitive Funktionen und Prozeduren (Planen, Lernen etc.) verwenden. Insbesondere die Realisierung der über die Adaption hinausgehenden Fähigkeit zum Lernen stellt den Schlüssel für neuartige Anwendungen dar. In Anwendungsfeldern, wo die Führung komplexer Systeme systembedingt vollständig oder teilweise nicht durch menschliche Bediener erfolgen kann, versprechen diese Systeme eine neue Qualität der Automatisierung.