vollständig autonomer Betrieb

(Bild: Laurent – Adobe Stock)

| von Johannes Kalhoff, Dr. Thomas Gamer, Dr. Bernd Kosch
vollständig autonomer Betrieb

In einem vollständig autonomen Betrieb könnte die CPU Aufgaben des Gehirns übernehmen und damit Kapazitäten für Aufgaben freisetzen, bei denen KI keine Anwendung findet. Laurent – Adobe Stock

Es ist kaum vorstellbar, welche Kräfte an den 25 Tonnen Glasfaser eines 85 Meter langen Rotorblatts moderner Windkraftanlagen wirken. Und unvorstellbar, was passiert, wenn etwas schieflaufen würde. Um auf Nummer Sicher zu gehen, wird deshalb in der Produktion jede Faser der Rotoren getestet.

Dafür braucht es eine aufwendige Qualitätsprüfung. In den Rotorblättern dürfen keine Brüche, Verdrehungen, Materialinhomogenitäten oder sonstige Schadstellen vorhanden sein. Das könnte zu Ermüdungsbrüchen führen. Und diese kündigen sich nicht – wie bei Metallen durch Risse an – sondern es kommt zu großflächigen Abrissen, die das ganze Rotorblatt zerstören. Vermeiden sollen das Ultraschall-Scans der inneren Struktur. Die bisherige menschliche Inspektion nimmt jedoch viel Zeit in Anspruch. So benötigen Inspektoren bis zu sechs Stunden für ein Blatt am Werk. Wenn sie dabei ermüden, kann dies zu Fehler führen.

Produktionsunterstützung durch Autonomie in der Inspektion

Jetzt bekommen die Inspektoren intelligente Hilfe, denn Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt zunehmend die industrielle Produktion. Dabei sind KI-Technologien aus Sicht der Industrie als Methoden und mehrstufiges Verfahren zu verstehen:

  • Die Umwelt wahrnehmen
  • das Wahrgenommene verarbeiten
  • selbständig Probleme lösen
  • neue Lösungswege finden
  • Entscheidungen treffen
  • aus Erfahrung lernen
  • dadurch bei Aufgaben besser werden und handeln.

Das können technische Systeme schon heute – dank KI.

Beim KI-Einsatz steht Autonomie im Vordergrund – vor allem bei industriellen Vorgängen, die heute noch viel kognitive Leistungsfähigkeit benötigen. Zukünftig soll der Mensch stärker in seinem Handeln unterstützt werden und weniger in ähnliche oder sich wiederholende Abläufe eingreifen müssen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: Autonomie senkt die Kosten, spart Zeit, verbessert die Qualität und erhöht die Robustheit industrieller Prozesse. Gleichzeitig ermöglicht Autonomie aber auch, Produktionsabläufe von Grund auf neu zu gestalten, die eigenen Produkte und Dienstleistungen durch oder mit KI anzureichern und neuartige Geschäftsmodelle zu implementieren. Dabei ist es unabdingbar, nur solche KI-bedingten Entscheidungsfindungen zuzulassen, die in vorgegeben Systemgrenzen ablaufen.

Die Stufen 0 bis 2 des autonomen Handelns

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Die Kategorisierung, die den Grad des autonomen Handelns bestimmt, hängt von der Selbständigkeit ab, mit der ein System komplexe Situationen automatisiert und selbstlernend bewältigen kann. Plattform Industrie 4.0

Doch wie stark sind autonome Prozesse in der industriellen Automation ausgeprägt? Autonom ist hierbei ein Prozess, der vom Menschen unabhängig Funktionen ausführt. Der Menschen gibt die Systemgrenze und eine Ergebniserwartung vor. Die erreichte Autonomie wird in 6 möglichen Autonomiestufen sichtbar. Diese ordnen den Umfang des autonomen Handelns und der Autonomie vom Menschen ein, sowie die Interaktion mit dem Umfeld und die Verantwortung für die Entscheidungen.

Zurück zum Rotorblatt: Die bisherige Qualitätskontrolle durch optisches Scanning ist eine rein menschliche Inspektion. Sie hat noch keinen Bezug zu KI und ist kein autonomer Vorgang und entspricht somit der Autonomie-Stufe 0.

Eine geeignete Trainingsphase, zum Beispiel durch Machine Learning (ML), kann KI Systeme allerdings auf bestimmte Fragestellungen hin trainieren. Fehler in der Flügelstruktur lassen sich so in ca. 80 % der Blattfläche komplett ausschließen. Menschliche Inspekteure kontrollieren lediglich den Rest. Das erhöht die Inspektionsgeschwindigkeit und senkt die Durchlaufzeiten in der Fertigung.

In Autonomie-Stufe 1 assistiert also das Inspektionssystem den Bedienenden beim Ultraschall-Scanning der Rotorblätter. Durch Ausschluss von „false negatives“ weist das KI-System den menschlichen Inspektor auf mögliche noch zu klärende Fehlerstellen hin. Der Mensch muss nur noch einen kleinen Oberflächenanteil kontrollieren und entscheidet danach, ob an diesen Stellen Reparaturschritte notwendig sind. Die Assistenz vermeidet Ermüdungserscheinungen, erhöht die Fertigungskapazität und verringert später auftretende Schadensfälle.

In Autonomie-Stufe 2 listet das KI-unterstützte Beobachtungssystem die Fehlerstellen selbst auf, passt seine Scangeschwindigkeit der Oberflächenbeschaffenheit an und lernt während der Durchführung. Der Anwender weist, in Zusammenarbeit mit KI-Profis, dem neuronalen lernenden Netz neue Fehlerbilder zu. So verbessern sie die Präzision weiter, mit dem Ziel „false negatives“ auszuschließen und den menschlichen Inspektor auf mögliche noch zu klärende Fehlerstellen hinzuweisen. Menschlicher Eingriff wird somit immer weniger nötig und die Mitarbeitenden sind von monotonen Aufgaben befreit. Sie können sich Aufgaben widmen, die eher ihrer Qualifikation des qualifizierten Entscheiders entsprechen. Das beschriebene Inspektionssystem wird bereits angewendet.

 

Die Stufen 3 bis 5 des autonomen Handelns

Zukünftig ließe sich bei diesem Qualitätssicherungssystem auch höhere Autonomie-Stufen erreichen, etwa in Kombination mit einem weiteren System, welches automatisch die entdeckten Fehler repariert. Dazu würde das optische System selbständig die Fehlerpositionen an einen Reparaturroboter übermitteln. Zudem könnte es die Art der Schäden melden, zum Beispiel deren Ausdehnung oder Tiefe, und somit empfehlen, wie der Schaden zu reparieren ist.

In Autonomie-Stufe 3 würden dafür bekannte Reparaturverfahren unter Kontrolle menschlicher Fachleute zur Anwendung kommen. Durch zusätzliche Lernphasen, auch während des Betriebs, könnte dann das Gesamtsystem zu einem autonomen Herstellungs-Inspektions-Reparatursystem weiterentwickelt werden. Diese würde eine Fehlererkennung im Legeprozess der Glasfibermatten besitzen und bereits eine Korrektur bei der Herstellung erzeugen. Solche Systeme wären dann der Autonomie Stufe 4 zuzuordnen. Der Mensch würde nur noch in Ausnahmesituationen eingreifen.

Ist das Gesamtsystem zudem in der Lage, die Fehlererkennung in allen Herstellungsphasen zu leisten oder auch auf andere Materialien zu transferieren, ohne die Notwendigkeit einer menschlichen Kontrolle, könnte dies ein System der Autonomie-Stufe 5 darstellen.

Die Rolle des Menschen

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Autonomie-Stufen können den generellen Zustand eines Systems beschreiben. Sie können aber auch verwendet werden, um den angestrebten Zustand eines Systems in Zukunft zu formulieren. Plattform Industrie 4.0

Die in dem Anwendungsfall angewandte Kategorisierung stammt aus einer Zusammenarbeit der Plattform Industrie 4.0, ihren Arbeitsgruppen, der Plattform Lernende Systeme sowie der Begleitforschung zum Technologieprogramm Smart Service Welt II des BMWi. Dabei bilden die Rolle des Menschen und der Umfang der automatisierten Aufgaben im Wertschöpfungsprozess die Grundlage der Autonomiestufen.

So beschreibt die Autonomie-Stufe 0 den Betrieb einer industriellen Produktion ohne KI-basierte Automatisierung. Der Mensch hat die volle Kontrolle und Verantwortung, wobei sogar eine umfangreiche, einfache Automatisierung vorhanden sein kann. Dagegen beschreibt Stufe 5 einen vollständig autonomen Betrieb der Produktion unter KI-Führung. Das KI-System übernimmt die gesamte Entscheidungsfindung und Ausführung. Die Stufen 1 bis 4 beschreiben dementsprechend die Abstufungen dazwischen.

Autonomie-Stufen können den generellen Zustand eines Systems beschreiben sowie dazu verwendet werden, um den angestrebten Zustand eines Systems in Zukunft zu formulieren. Um eine gewisse Autonomie-Stufe zu erreichen, benötigt man Intelligenz. Beispielsweise erfordert der Schritt von Stufe 2 zu Stufe 3, dass ein System in der Lage ist, seine Umgebung ausreichend wahrzunehmen und aus diesen Wahrnehmungen entsprechende Schlüsse zu ziehen. Bausteine hierfür können z.B. zusätzliche Sensorik oder maschinelles Lernen zur Generierung entsprechender Alarmregeln im Automatisierungssystem sein.

Diese basiert auf Erfahrungswissen und daher erscheinen KI-Technologie sehr gut geeignet, entsprechende Fähigkeiten bereitzustellen.

Wie die Autonomiestufen bei Robotern aussehen, erfahren Sie auf der nächsten Seite.

Roboter und die Autonomiestufen 0 bis 2

KI kann auch den Einsatz von Robotern unterstützen und sie weitestgehend zu autonomen Systemen erweitern. Plattform Industrie 4.0

KI kann auch den Einsatz von Robotern unterstützen und sie weitestgehend zu autonomen Systemen erweitern. Michael Reitz

Um die Stufen noch besser zu verstehen, richtet sich der Blick auf den Roboter für Teilehandling im Rotorblattbau: Der Roboter nimmt Teile von vorher festgelegten Positionen auf und legt diese an exakt definierten Positionen wieder ab. In der Autonomie-Stufe 0 programmiert der Mensch den Roboter klassisch aus. Die menschliche Intelligenz erzeugt die Regelerstellung und Qualifizierung und der Roboter arbeitet in festen Systemgrenzen.

In der Autonomie-Stufe 1 wird der Roboter noch wie in Stufe 0 vom Menschen klassisch ausprogrammiert und arbeitet in den gleichen festen Grenzen. Die menschliche Intelligenz erzeugt wie in Stufe 0 die Regelerstellung und Qualifizierung. Im Unterschied zu Stufe 0 aber schlägt das mittels KI programmierte Assistenzsystem dem Menschen zielgerichtete Verbesserungen im Ablauf vor: Zum Beispiel die energetischen oder zeitlichen Optimierungen des Prozesses. Der Mensch entscheidet dann, inwieweit er die angebotenen Verbesserungen nutzt.

In Stufe 2 programmiert der Mensche den Roboter überwiegend klassisch aus, allerdings erlaubt im Unterschied zu Stufe 1 die KI-Programmierung dem System jedoch, sich innerhalb der vorgegebenen Systemgrenzen und Ziele selbst zu verbessern. Der Roboter kann beispielsweise nicht exakt positionierte Teile erkennen und aufnehmen. Dabei ist der Mensch in allen Bereichen in der Entscheidungsgewalt und kann bei Bedarf eingreifen.

Roboter und die Autonomiestufen 3 bis 5

Der Roboter wird in der Autonomie-Stufe 3 durch den Menschen nur zum Teil ausprogrammiert und im Wesentlichen projektiert. In Stufe 3 kann der Roboter zusätzlich zur Anpassung seiner Handlungen auch innerhalb von Systemgrenzen selbst planen und etwa die Geschwindigkeit des Fließbands anpassen. Dies kann er zudem in Kooperation mit der Umgebung umsetzen, zum Beispiel mit anderen Roboter-Einheiten. Dafür ist der Roboter zusätzlich mit Sensoren zur Umwelterfassung ausgestattet, nimmt den Umgebungskontext wahr, kann Bewegungen anpassen und Fähigkeiten erlernen. Der Mensch beobachtet die Systementscheidungen, hilft bei unvorhergesehenen Problemen und kann im Notfall eingreifen.

Abweichend zu Stufe 3 arbeitet der Roboter in der Autonomie-Stufe 4 autonom und verfügt hierfür über alle erforderlichen Sensoren, um seine Umwelt zu erfassen. Er nimmt den Umgebungskontext vollständig wahr und agiert in den durch den Menschen vorgegebenen Systemgrenzen autonom. Der Mensch überwacht lediglich und kann im Notfall eingreifen.

In der Autonomie-Stufe 5 arbeitet der Roboter schließlich vollkommen autonom – auch in Kooperation mit anderen autonomen Systemen. Allerdings nur in den durch den Menschen vorgegebenen Systemgrenzen. Beispielsweise können mithilfe planbasierter Verfahren sowohl der Gesamtprozess als auch die zu erledigenden Teilprozesse geplant werden. Sie können zwischen den involvierten Abläufen oder mit anderen autonomen Systemen ausgetauscht werden. Bei sich ändernden Arbeitsbedingungen überarbeitet der Roboter den Plan dynamisch und kommuniziert ihn an die anderen Maschinen. Der Mensch muss nicht anwesend sein. Im Notfall fährt das System selbständig in einen sicheren Zustand.

Autonomie in menschgegebenen Systemgrenzen

Bei aller Autonomie gibt der Mensch weiter die Spielregeln vor:

  • Er definiert, für welches Gesamtsystem ein gewisser Grad an Autonomie erreicht werden soll.
  • Er bestimmt innerhalb welcher Bereiche und für welche Funktionen KI wirken darf.
  • Er entscheidet vorab, welche Daten in die Lernphasen einfließen.

Der Grad an Autonomie eines Systems unterliegt aber nicht notwendigerweise nur technischen Limitierungen der KI. Auch Aspekte wie rechtliche Rahmenbedingungen, Abschätzung der Vor- und Nachteile des menschlichen Handelns oder Forderungen hinsichtlich Datensicherheit beeinflussen das System.

Über die Beispiele von Qualitätskontrolle oder Teilehandling hinaus, ist klar, dass sich die Industrie in mitten einer Revolution befinden: Die produktzentrierte Fertigung wandelt sich zu lösungs- und kundenzentrierten Konzepten. Starr definierte Wertschöpfungsketten werden zu individuellen, flexiblen und hochdynamischen Produktions- und Dienstleistungs-Ökosystemen. Die Industrie 4.0 ist in der Realität angekommen, befähigt durch den Einsatz von KI-basierter Programmierung. So wird für Menschen Zeit frei, die sie beispielsweise für die kreative Planung intelligenter Abläufe nutzen können. Doch die KI soll Menschen nicht ersetzen. Sie sollen vielmehr ihren Ideenreichtum für neue Herangehensweisen an technische Vorgänge nutzen können. Künstliche Intelligenz als Werkzeug des Menschen übernimmt monotone Aufgaben, spart Kosten und macht die Produktion sicherer.

So sind die Windräder für den nächsten Sturm gut aufgestellt.

Johannes Kalhoff

Fachleiter im Corporate Technology & Value Stream bei Phoenix Contact und Leiter der Arbeitsgruppe 2, Technologie- und Anwendungsszenarien und der übergreifenden Projektgruppe Künstliche Intelligenz bei der Plattform Industrie 4.0

Dr. Thomas Gamer

Leiter einer Forschungsgruppe bei ABB und aktiv in der Projektgruppe Künstliche Intelligenz der Arbeitsgruppe 2 der Plattform Industrie 4.0

Dr. Bernd Kosch

Geschäftsführer der Industrie-KI und leitet in der Arbeitsgruppe für industrielle IT-Sicherheit eine Untergruppe für KI in Sicherheitsaspekten der Industrie 4.0.

(ml)

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