Herr Dold, springen Sie als Omron jetzt auch auf den fahrenden KI-Zug auf?
Lucian Dold: Das könnte man auf den ersten Blick vielleicht so denken (lacht). Aber das Thema Künstliche Intelligenz – oder um es anders auszurücken – adaptive Algorithmen, also Gerätefunktionen, die lernen, sich selbst adaptieren und selbst optimieren, setzen wir bei Omron schon seit vielen Jahren ein – unter anderem in unseren Inspektionssystemen. Natürlich sehen wir auch diesen Push, der derzeit durch die Industrie geht – Digitialisierung, Industrie 4.0, KI usw. Aber unsere Herangehensweise an das Thema war ein völlig anderer. Wir haben in den vergangenen drei bis vier Jahren intensiv mit unseren Kunden gesprochen über die Dinge, die ihnen wirklich Schmerzen bereiten. Wir haben ihnen auch die Frage gestellt, wo sie Bedarf für Innovationen haben. Dabei haben sich vier Themenblöcke herausgebildet: Das ist der Bereich Produktivität, der Bereich Qualität, der Bereich Complience&Security und das ist schließlich der Bereich Expert Free. Hinter dem letzten Punkt steckt die Problematik, dass viele Unternehmen in Zukunft nicht mehr in ausreichendem Maß qualifizierte Mitarbeiter rekrutieren können werden. Die Frage stellt sich also: Wie kann meine Maschine sich auf Zustände, Veränderungen oder auch Probleme einstellen – beispielsweise bei Toleranzen beim Eingangsmaterial. Das war für uns der Start für die Überlegung eine Steuerung mit integrierten adaptiven Algorithmen zu entwickeln und zu bauen.
Aber zu diesem Zeitpunkt gab es doch schon Watson und Co. Warum nutzen Sie nicht die Dienste in der Cloud?
Dold: Alle Angebote, die es an dieser Stelle gibt, sind für diese Zielgruppe zunächst einmal viel zu kompliziert und zu abstrakt. Unsere Steuerung ist – wenn Sie es so wollen – der Gegenentwurf zu einer reinen Cloudlösung. Unser Ziel war es dem Maschinenbauer eine adaptierende und selbstlernende Steuerung an die Hand zu geben, die ganz konkret dafür vorbereitet ist, seine Probleme zu lösen, ohne sich das ganze Hintergrundwissen einer KI aneignen zu müssen. Wenn er sich also fragt, ‚wo entstehen meine Qualitätsprobleme?‘ , ‚wo sind meine Flexibilisierungsmöglichkeiten?‘, ‚Warum steht die Maschine sporadisch?‘, ‚Wie erkenne ich Maschinenstillstände im Voraus?‘ dann geben wir ihm mit unserer neuen Steuerung ein Werkzeug zur Beantwortung dieser Fragen an die Hand. Das war unsere Motivation, und deshalb sind wir ganz bewusst einen anderen Weg gegangen. In der Intralogistik ist die Maximierung der Lagerkapazität entscheidend. Kompakte Sensoren spielen dabei eine Schlüsselrolle: Höchste Leistung in kompakter Bauform schafft mehr Platz für die Ware, denn die Technik macht sich klein. ‣ weiterlesen
Intralogistik: Neue Baumer ToF-Sensoren machen sich klein
Wie haben Sie diese Steuerung dann entwickelt?
Dold: Wir haben uns zuerst überlegt welche Algorithmen und welche Technologie überhaupt Sinn macht. Wir haben uns in diesem Zusammenhang zunächst die Frage gestellt: Was macht eine Maschine aus, wie sie in jeder Produktion steht und wie differenziert sich dieses System z.B. von einem Amazon, einer Spracherkennung oder irgendwelchen anderen KI-Dingen? Bei Omron insgesamt gibt es mehrere Abteilungen, die sich in der Tiefe mit dem Thema KI befassen, beispielsweise in den Bereichen Automotive oder auch Health Care. Das heißt, wir haben Leute, die beschäftigen sich mit Deep Learning, mit neuronalen Netzen, mit sehr vielen Algorithmen im Bereich komplexe Regression. Auf diese Abteilungen mit mehreren 10-Mann-Jahren Erfahrung haben wir zurück gegriffen und eine Hand voll Algorithmen – mehr sind es tatsächlich nicht – identifiziert, die wirklich für Maschinenbauer geeignet sind. Das ist ganz wichtig auf einer Hardware, die über begrenzte Ressourcen verfügt. Diese Algorithmen haben wir genommen und auf unsere Sysmac-Plattform gepackt, wo das ganze auf einem Intel i5-Prozessor läuft. Mit diesem Ansatz sind wir schon vor ungefähr 1,5 Jahren zu ausgewählten Kunden gegangen, die diese Systeme testen. Damit haben wir ungefähr 1,5 Jahre Vorsprung mit der praktischen Erprobung gegenüber Wettbewerbern. Wir haben dadurch gemeinsam mit dem Kunden und sehr offen gelernt, was KI im Maschinenumfeld kann und wie es implementiert sein muss, damit es für die Anwender einfach zu handhaben ist. Dabei hat sich das System im Laufe der Zeit von einem Expertensystem, das es am Anfang war, zu einem System entwickelt, das einfach parametrierbar und einfach einstellbar ist – Schlagwort: Funktionsblöcke. Dieses System werden wir im Juli launchen. Digitale Souveränität in der Automation: Fraunhofer IOSB-INA entwickelt einen KI-Assistenten für die SPS-Programmierung. ‣ weiterlesen
Automatisierung neu gedacht
