Einführung in KI in der Automatisierung

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) verändert die Automatisierungslandschaft grundlegend. Während traditionelle speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) bei repetitiven Aufgaben glänzten, bringt KI neue Fähigkeiten mit, die weit über einfache Automatisierung hinausgehen. Diese Revolution ist nicht nur am Horizont, sie transformiert bereits die Fertigungsprozesse.

Der Wandel von traditioneller Automatisierung zu KI-Automatisierung

Traditionelle Automatisierungsgeräte konzentrieren sich hauptsächlich auf repetitive Aufgaben und entlasten die manuelle Arbeit. KI-Automatisierung umfasst jedoch viel mehr. Sie bewältigt komplexe, nicht repetitive Aufgaben wie Polieren, Schneiden und Entgraten. Diese anspruchsvollen Prozesse erfordern adaptives Lernen, das nur KI bieten kann.

Konventionelle Roboter hingegen sind auf feste Programmierung angewiesen, um spezifische Aufgaben wie Etikettieren oder Verschließen auszuführen. Im Gegensatz dazu lernen KI-gesteuerte Maschinen aus ihrer Umgebung. Sie verstehen, wie sie Produkte eigenständig herstellen, wodurch detaillierte Anweisungen weniger notwendig sind. Diese Entwicklung verringert die Rolle von Softwareingenieuren in der Automatisierung erheblich.

Lernende Roboter vs. feste Programmierung

Lernende Roboter benötigen keine herkömmliche Programmierung. Stattdessen lernen sie aus Erfahrung. Beim Umstellen der Produktion auf ein neues Produkt können sich diese Roboter durch erneutes Erlernen der erforderlichen Prozesse anpassen. Diese Fähigkeit eliminiert den Bedarf an umfangreicher Programmierung und spart Zeit und Ressourcen.

KI-Automatisierung ermöglicht es Robotern auch, nichtlineare Prozesse zu steuern. Sie können bestimmen, welchen Arm sie für bestimmte Aufgaben verwenden, was die Abläufe effizienter macht. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Produktionslinien sich schnell an wechselnde Anforderungen anpassen können, ohne neue Maschinen zu benötigen.

Datengetriebene KI-Entwicklung

Was treibt diesen Fortschritt in der Automatisierungstechnologie an? Die Antwort liegt in den enormen Datenmengen, die täglich in der Fertigung erzeugt werden. Daten zu Produktfehlern, Verhaltensweisen und Produktionsprozessen liefern wertvolle Einblicke für den Aufbau von KI-Modellen. Inspiriert von den neuronalen Netzwerken des menschlichen Gehirns aktivieren KI-Systeme Knoten basierend auf bestimmten Schwellenwerten, was eine effiziente Datenverarbeitung ermöglicht.

Es gibt verschiedene KI-Lernmethoden, jede mit einzigartigen Vorteilen und Kosten. Der Erfolg der KI hängt jedoch stark von der Qualität der Trainingsdatensätze ab. Schlechte Daten führen zu Fehlern, verschwenden Ressourcen und untergraben das Vertrauen in das Unternehmen. Daher ist es entscheidend, genaue und unvoreingenommene Trainingsdaten bereitzustellen.

Selbstprogrammierende Maschinen

Ein erstaunlicher Aspekt der KI ist ihre Fähigkeit zur Selbstprogrammierung. Um einen Roboter zu trainieren, muss ein Bediener möglicherweise seinen Arm führen, um Aufgaben auszuführen. Während der Roboter lernt, kann er sich selbst korrigieren und übertrifft oft Menschen in der Effizienz. Diese Maschinen können unermüdlich arbeiten, im Gegensatz zu ihren menschlichen Gegenstücken, die Pausen benötigen.

Mehrarmige Roboter und ihre Vorteile

Mehrarmige Roboter stellen eine bedeutende Innovation in der KI-Automatisierung dar. Sie können ihre Aktionen autonom festlegen, ohne vorherige Programmierung. Diese Roboter bestimmen die Position und Richtung ihrer Arme und führen Aufgaben eigenständig aus. Diese Autonomie birgt jedoch Risiken. Wenn sie falsch programmiert sind, können sie die Kontrolle verlieren und möglicherweise Menschen gefährden.

Die Vorteile von KI in der Fertigung

Die Fertigung kann durch die Integration von KI enorm profitieren. Unternehmen weltweit bemühen sich, KI für betriebliche Vorteile zu nutzen. Die Explosion der Daten in der Fertigung – geschätzt auf etwa 1.812 Petabyte jährlich – stellt Herausforderungen für die Entscheidungsfindung dar. Statt Prozesse zu vereinfachen, verkomplizieren diese Daten sie oft.

Das Aufkommen der KI bietet eine Lösung für diese Herausforderungen. Wenn Sie von einem erfahrenen Techniker lernen, ist der Prozess möglicherweise gar nicht menschlich. Stattdessen können fortschrittliche AR-Brillen die Anleitung eines Facharbeiters bei der Schulung neuer Mitarbeiter simulieren.

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Fazit: Die Zukunft der Automatisierung annehmen

KI wird die Automatisierungslandschaft neu definieren und den Fokus von traditionellen SPS-Systemen auf intelligentere, adaptive Lösungen verlagern. Während wir diese Transformation annehmen, müssen Unternehmen das Potenzial der KI erkennen, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Durch die Integration von KI können Hersteller die Komplexität moderner Produktionsumgebungen meistern und gleichzeitig in einem sich wandelnden Markt wettbewerbsfähig bleiben.