Die WERDEGANG-WERKSTATT ermöglicht einen unkomplizierten Erstkontakt mit KI anhand realer Praxisbeispiele.
In der WERDEGANG-WERKSTATT ermöglichen unterschiedliche KI-Demonstratoren den kleinen und mittelständischen Betrieben der Region praxisnahe, nachhaltige und kostenlose Erfahrungen mit KI. Anhand dieser Praxisbeispiele kann sich frei über die Anwendungen informiert werden. Dabei steht neben dem eigenen Ausprobieren vor Allem auch der Austausch über die Erfahrungen der Anschaffung, Inbetriebnahme und der Einführung mit betroffenen MitarbeiterInnen im Fokus. Ziel ist es, einen offenen Dialog über Herausforderung, welche einerseits mittels KI-gestützter Lösungen bewältigt werden können, zu gehen. Andererseits sollen natürlich auch die Fragestellungen erörtert werden, welche mit der Einführung einer KI-gestützter Lösung beantwortet werden müssen. So kann ein Transfer für den eigenen betrieblichen Prozess angestoßen und mit entsprechenden Ansprechpartnern unterstützt werden.
KI wird in diesem Teilprojekt somit individuell greifbar gemacht. Abgeleiteten Weiterbildungsbedarfe der Unternehmen werden aufgenommen und in dem Teilprojekt Zukunft: Weiterbildung gebündelt, strukturiert und KI-Qualifizierungen realisiert. Weiterbildungsbedarfe zu bestimmten Demonstratoren können dabei direkt in der WERDEGANG-WERKSTATT durchgeführt werden.
Über ElHA Maschinenbau
ELHA-MASCHINENBAU Liemke KG ist für maßgeschneiderte Bearbeitungszentren, Sondermaschinen und Fertigungsmodule kannt. Viele Branchen, darunter Großwälzlagerhersteller, Automobilhersteller und deren Zulieferer vertrauen der Erfahrung und Kompetenz in der Entwicklung und Realisierung von hochproduktiven Zerspanungsprozessen sowie der Konstruktion und Herstellung von meist spanabhebenden Werkzeugmaschinen und TurnKey-Lösungen.
Als klein- und mittelständisches Unternehmen sind ELHA die Herausforderungen, welche die digitale Transformation mit sich bringt, bekannt: Potentiale zu identifizieren, Know-How aufzubauen, Veränderungen in Einklang mit der Organisation und den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern entwickeln, als auch entsprechende Aufwände zu finanzieren. Ressourcen und Expertise, die für diese Veränderungsprozesse notwendig sind, sind nur bedingt vorhanden. Als höchst-technologisches KMU tritt ELHA diesen Herausforderungen täglich entgegen und möchte im Rahmen der WERDEGANG-WERKSTATT anderen KMUs beispielhaft aufzeigen, wie trotzdem der Schritt zur Integration von KI geschafft werden kann.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz kann als ein Technologie-Trend im Zeitalter der Digitalisierung verstanden werden. Künstliche Intelligenz (KI) wird als Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben autonom auszuführen und dabei anpassungsfähig auf unbekannte Situationen zu sein, beschrieben. Entscheidend ist, dass es sich bei einer KI nicht nur um Automatisierung handelt, bei der eine Anwendung einprogrammiert wird, die vorgibt, welche Entscheidung bei einem bestimmten Input getroffen werden soll.
Stattdessen ähnelt die KI menschenähnlichen Intelligenzleistungen, und lernt entsprechend aus Erfolg und Misserfolg. KI ist für viele Branchen und Aufgabenfelder interessant. Auf Basis einer im Projektverlauf durchgeführten Bedarfserhebung hat sich für die folgenden Anwendungsfälle ein besonderes Interesse abgezeichnet:
Predictive Maintenance lässt sich mit dem Begriff „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen. Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen (Condition Monitoring) für die Ableitung von Wartungsinformationen. Ziel ist es, die Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und Störungszeiten zu minimieren. Im Optimalfall lassen sich Störungen vorhersagen, bevor es zu Auswirkungen oder Ausfällen kommt. Durch die frühzeitig proaktiv eingeleiteten Wartungsmaßnahmen ist das tatsächliche Eintreten der Störung und deren Folgen zu verhindern.
Eine reaktive Wartung ist aufgrund von spontan auftretenden Fehlerzuständen schwer zu planen. Längere Wartungszeiten sind die Folge. Verringert man das Ausfallrisiko durch regelmäßige Wartungsintervalle, geschieht dies jedoch auf Kosten der produktiven Betriebszeit der Anlage, da Bauteile getauscht werden die eventuell noch gar keinen Fehler aufweisen.
Ziel ist es mit dem meist schon vorhandenem Condition Monitoring eine vorrauschschauende Wartung zu entwickeln, um notwendige Wartungseinsätze zeitlich genau einplanen zu können.
Die Intralogistik umfasst die Organisation und die Steuerung aller Material- und Informationsflüsse innerhalb eines Unternehmens. Ziel ist es, ein reibungsloses und effizientes Zusammenspiel aller am Warenfluss beteiligten Akteure zu gewährleisten.
Um den Materialfluss dem heutigen Stand des Informationsflusses anzupassen, ist es nötig auch da die Weiterentwicklungen der Technologien zu platzieren. Wichtig dabei ist, dass durch mögliche Lösungen schnell und einfach die Effizienz im Unternehmen sichtbar steigt. Neben dem wirtschaftlichen Ziel der Effizienzsteigerung besteht über Autonome Flurfahrzeuge ebenfalls die Möglichkeit, Personalengpässe zu lösen und ein gemeinsames Arbeiten zwischen Mensch und Maschine zu realisieren.
Die klassische Bildverarbeitung war und ist in den Punkten Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Genauigkeit den menschlichen Fähigkeiten überlegen und erzielt beste Ergebnisse bei der quantitativen Messung von strukturierten Szenen.
Der Mensch eignet sich im Gegensatz dazu, durch Beobachtung von Beispielen oder Vorgaben von Prüfteilen zu lernen. So kann er zwischen leichten Fehlern im Aussehen, wie z.B. durch perspektivische Verzerrungen oder Helligkeitsunterschiede und tatsächlichen Funktionsfehlern unterscheiden. Er kann selbst einschätzen, ob sich eine Änderung im Aussehen auf die geforderte Qualität auswirkt.
Die KI-Technologie nutzt neuronale Netze, um ein gelerntes Wissen zu erreichen, mit dem sie zwischen Anomalien, Formen und Zeichen unterscheiden kann, während sie natürliche Abweichungen, toleriert. Somit vereint die künstliche Intelligenz die überlegene Flexibilität des Menschen mit der Performance eines maschinellen Systems.
Process Mining ist eine toolbasierte Methode zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen und kann durch Unterstützung von Künstlicher Intelligenz für die automatisierte Erkennung von Optimierungsansätzen sorgen.
So werden Daten von existierender Software, in denen die Geschäftsprozesse abgebildet werden (z.B. ERP Software), für die Analyse nutzbar gemacht. Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz ist es dann möglich, eine Anomalie Erkennung durchzuführen oder eventuelle menschliche Fehler bei diesem Geschäftsprozess frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.
Predictive maintenance
Modell „Ventilatoren Koffer“
Am Beispiel des Ventilatoren-Koffers wird in kleinem Format die Thematik Predictive Maintenance demonstriert. Predictive Maintenance lässt sich mit dem Begriff „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen.
Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen (Condition Monitoring) für die Ableitung von Wartungsinformationen. Ziel ist es, die Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und Störungszeiten zu minimieren. Im Ventilatorenkoffer sind Sensoren verbaut, mit dessen Hilfe Daten aufgenommen werden können, um Anomalien zu erkennen.
Predictive maintenance
Die Effektivität von Anlagen durch Machine Learning optimieren
Am Beispiel eines Softwaretools zur Datenanalyse, Modellerstellung und Auswertung auf Basis von Anwenderinformationen wird das Prognostizieren von Risiken und unerwünschten Betriebszuständen demonstriert.
Diese Prognosen ermöglichen bedarfsorientierte Planungen von Service- und Wartungsaktionen. Solche Prognosen können sowohl für individuelle Anlagen als auch für Anlagenparks erstellt werden. »Predictive Maintenance« maximiert im Idealfall die Verfügbarkeit und liefert frühzeitig Informationen für zielgerichtete Wartungsaktionen.
Predictive maintenance
Bildverarbeitungssysteme mit künstlicher Intelligenz
Process Mining
Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen
Kurze Wege zur praxisnahen KI-Anwendung
Die in der WERDEGANG-WERKSTATT geschaffenen KI-Demonstratoren sollen möglichst vielen Fachkräften, Unternehmerinnen und Unternehmern sowie allgemein interessierten Personen zugänglich sein und praxisnahe Einblicke schaffen. Selbst ausprobieren, eigene Erfahrungen für die eigenen Anwendungsfälle sammeln und somit einen ersten Ansatz für den Transfer ins eigene Unternehmen schaffen. Gerne schaffen wir hier auch Brücken zu Software- & Hardwareanbietern, als auch zu möglichen Weiterbildungsangeboten.
