Produzierende Unternehmen erleben es täglich: Wertvolle Produktionszeit wird mit der ineffizienten Suche nach Informationen verschwendet. Plamen Kiradjiev, Global CTO Industrie 4.0 bei IBM, hat im Interview mit elektrotechnik AUTOMATISIERUNG darüber gesprochen, wie ein intelligenter Fertigungsassistent Abhilfe schaffen kann.

Gemeinsam mit einem namhaften Automobilhersteller hat IBM einen KI-basierten Fertigungsassistenten entwickelt. ( Bild: Fraunhofer IFF, Andreas Süß )

AUTOMATISIERUNG: Herr Kiradjiev, auf der diesjährigen Hannover Messe hat IBM den KI-basierten Fertigungsassistenten IAMA, Intelligent Automotive Manufacturing Assistant, ausgestellt. Dafür haben Sie mit einem namhaften Automobilhersteller zusammengearbeitet. Wie kam es zu diesem gemeinsamen Projekt? Und: Warum ist ein solcher Assistent sinnvoll für die Automobilproduktion?


Gemeinsam mit einem namhaften Automobilhersteller hat IBM einen KI-basierten Fertigungsassistenten entwickelt. ( Bild: Fraunhofer IFF, Andreas Süß )

Kiradjiev: Seit jeher steht die Automobilproduktion vor der Herausforderung, dass täglich wertvolle Produktionszeit mit der Suche nach Informationen verschwendet wird. Das können Wartungsanweisungen für bestimmte Komponenten sein, Engineering-Zeichnungen oder auch schnelle Hilfe im Falle einer Störung. Das erging unserem Partner nicht anders. Deshalb haben wir gemeinsam eine Lösung für den Shopfloor entwickelt, bei der unsere Expertise mit Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Augmented Reality (AR) und dem Internet der Dinge zum Tragen kommt.

Wobei unterstützt die Lösung im Produktionsprozess? Können Sie dafür ein konkretes Beispiel skizzieren?

Mit IAMA kann die aktuelle Wartungsdokumentation auf einem mobilen Endgerät angezeigt, ein Chatbot befragt oder die Hilfe eines Kollegen aus Übersee in Anspruch genommen werden.
( Bild: IBM )

Kiradjiev: IAMA ist ein KI-basierter Fertigungsassistent, der Servicetechniker beim Finden der richtigen Informationen unterstützt. Fällt zum Beispiel eine Maschine unerwartet aus, kann ein Mitarbeiter direkt am Fließband mit dem Smartphone oder Tablet nach der aktuellsten Wartungsdokumentation browsen und nach Stichwörtern darin suchen. Bei Bedarf hilft ihm dabei auch ein Chatbot, oder ein Kollege wird aus der Ferne zugeschaltet. Mittels AR-Technologie kann dieser Markierungen auf der Maschine visualisieren, um die Reparaturschritte anzuweisen. Das ist aber nur ein kleiner Teil des gesamten Funktionsumfangs. Je nach den kundenspezifischen Anforderungen kann IAMA individuell erweitert werden.

Welche Herausforderungen mussten Sie bei diesem Projekt bewältigen?

Kiradjiev: Bei der Entwicklung und Einführung von neuen Technologien ist die Akzeptanz der Anwender entscheidend; sie müssen den Nutzen für ihre Arbeit erkennen. Daher haben wir sie gleich mit eingebunden und sind gemeinsam Schritt für Schritt im gesamten Produktionsprozess bzw. -umfeld so vorgegangen, um die genauen Anforderungen zu klären. Darüber hinaus sollte sich die Lösung schnell und einfach implementieren lassen und sich dabei am bestehenden Produktionsprozess, den einzelnen Rollen und allen weiteren Gegebenheiten orientieren – nicht andersherum. Bei IAMA muss zum Beispiel keiner zum KI-Spezialisten werden, um den Assistenten erfolgreich nutzen zu können – die Benutzerführung ist stark an den privaten Gebrauch von Smartphone und Tablet angelehnt.

Wo könnte IAMA noch eingesetzt werden?

Kiradjiev: IAMA eignet sich für alle Fertigungsunternehmen mit Produktionsbereichen und ist nicht auf die Automobilbranche beschränkt. So sind beispielsweise Versionen für den Maschinenbau, für Lebensmittel- und Getränkehersteller, Spielzeugbauer oder die Textilindustrie denkbar. Je nach den individuellen Anforderungen kann der Funktionsumfang variieren.

Wie lässt sich IAMA in eine Produktion implementieren?

Bevor IAMA im Shopfloor zum Einsatz kommt, muss die KI dahinter zunächst trainiert werden. Diese ermöglicht eine semantische und kontextbezogene Suche nach dem richtigen Dokument, Protokoll oder einer Skizze. Dazu wird der Fertigungsassistent anhand einer ontologischen Anordnung von Begriffen in speziellen Filtern trainiert, die für den jeweiligen Mitarbeiter wichtig sind. So wird vorab schon in Themen wie zum Beispiel Fabrik, Arbeitsbereich, Gebäude, Station, Maschine oder Komponente unterschieden. Da in vielen Produktionsumgebungen noch Papierdokumente eingesetzt werden, wird auch eine intelligente optische Zeichenerkennung, genannt OCR, durchgeführt. Mit OCR werden Papierdokumente – wie etwa unterschriebene Sicherheitsprotokolle – digitalisiert.

Ist eine Weiterentwicklung für IAMA geplant? Was soll der Fertigungsassistent perspektivisch leisten können?

Kiradjiev: Ergänzend zu den bereits genannten Funktionen gehören schon heute eine visuelle oder akustische Kontrolle von Maschinen sowie Produktionsprozess- und KPI-Analysen oder ein Marketplace mit zahlreichen bereits existierenden Erweiterungen zum festen Repertoire der Lösung. Es ist zudem nicht ausgeschlossen, dass sich auf Basis des ständigen Austauschs mit unseren Partnern weitere sinnvolle Funktionen ergeben, mit denen IAMA ergänzt werden kann. Darüber hinaus gilt die bereits erwähnte Offenheit gegenüber anderen Branchen und Fertigungsindustriezweigen. Auf lange Sicht möchten wir mit IAMA branchenübergreifend ein Werkzeug bereitstellen, das viele derzeit noch zeit- und kostenaufwändige Produktions- und Analyseprozesse einfacher macht, damit sich die Unternehmen und ihre Mitarbeiter auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren können.

Quelle: elektro-technik

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