Das verändert auch die Aufgabenverteilung innerhalb der Automatisierung. Produktionsprozesse werden variabler, Losgrößen kleiner und Anpassungen häufiger. Während die SPS weiterhin für Sicherheits- und Echtzeitfunktionen relevant bleibt, übernehmen Hochsprachen zunehmend flexible Aufgaben. Standardisierte Schnittstellen und digital beschriebene Maschinenfähigkeiten ermöglichen es, Automatisierung modular einzusetzen.
Bei KI-basierten Entscheidungen liegt die Messlatte in der Industrie allerdings hoch. Sie müssen zuverlässig, erklärbar und zertifizierbar sein. Fehlerquoten, die in Consumer-Anwendungen akzeptabel sein mögen, sind in industriellen Umgebungen nicht tragbar. Die Vision einer universellen, skillbasierten und KI-gestützten Automatisierung sieht die SmartFactory-KL deshalb erst in zehn bis 15 Jahren vollständig realisiert.
Wenn Produkte ihren Weg selbst bestimmen
Wie eine solche dezentrale Produktionslogik aussehen kann, zeigt die Matrixproduktion. Im Gegensatz zu traditionellen Produktionslinien bietet sie eine flexible Anordnung von Produktionsressourcen mit dynamischen Materialflüssen. Produktagenten können anhand des jeweiligen Arbeitsplans selbst entscheiden, welcher Weg durch die Produktion für ein einzelnes Produkt optimal ist. Eine zentrale Materialflusssteuerung, in der sämtliche möglichen Wege aller Produkttypen hinterlegt werden müssen, kann dadurch entfallen. Git, CI/CD-Pipelines, automatisierte Builds, Code-Reviews im Team: in der Softwareentwicklung seit Jahren Standard, in der SPS-Programmierung bisher kaum umsetzbar. ‣ weiterlesen
SPS-Entwicklung trifft DevOps: Wie CODESYS 4 IT-Methoden in die Automatisierung bringt
Industrielle Agentensysteme sammeln dazu Umgebungsinformationen über Sensoren, kommunizieren untereinander, analysieren Informationen und treffen auf dieser Basis Entscheidungen. Sie können aus Erfahrungen lernen, Konsequenzen ihrer Handlungen berücksichtigen und ihre Strategien weiterentwickeln. Durch ihren modularen Aufbau lassen sie sich zudem an unterschiedliche Produktionsumgebungen anpassen. Neue Maschinen und können durch Ressourcenagenten integriert werden, ohne umfangreiche Umprogrammierungen vorzunehmen. Echtzeitdaten erhöhen gleichzeitig die Transparenz und ermöglichen es anderen Agenten, unmittelbar auf Planabweichungen zu reagieren.
Vom starren Ablauf zum flexiblen System
Agentenbasierte Automatisierung kann bestehende Prozesse flexibler und effizienter machen. Voraussetzung dafür sind interdisziplinäre Teams und ein klar definierter Fahrplan. KI-Agenten übernehmen das Monitoring und machen Vorschläge für Anpassungen innerhalb der regelbasierten Produkt- und Ressourcenagenten. Mit der zunehmenden Vernetzung von Anlagen und der fortschreitenden Digitalisierung entwickelt sich die Technologie damit zu einem Baustein für Produktionssysteme, die sich zunehmend selbstständig an neue Anforderungen anpassen können.
