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wbk Institut für Produktionstechnik am KIT

Forschungsprojekt EN-AI-BLER

Ziel des Forschungsvorhabens EN-AI-BLER ist es, nicht standardisierte individuelle Maschinen und Produktionsequipment automatisch an Plattformen anzubinden. So soll eine konsistente Datenpipeline erzielt werden, die vor allem in heterogenen Produktionslandschaften aus vielfältigen Maschinen und Anlagen eine große Herausforderung für produzierende Unternehmen darstellt. Die Bereitstellung der Produktionsdaten macht das Projekt zum Befähiger (enabler) der Produktion von morgen, das wesentlich auf Methoden der Künstlichen Intelligenz (Artifical Intelligence (AI)) aufbaut.

 

Künstliche Intelligenz erhöht Flexibilität

Im Rahmen des Kooperationsprojektes möchte ein Team des wbk Instituts für Produktionstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) gemeinsam mit der iT Engineering Software Innovations GmbH und der Braun Sondermaschinenbau GmbH einen KI-basierten Identifikationsalgorithmus entwickeln. Durch diesen lassen sich verschiedenste Variablen unterschiedlicher Steuerungsarchitekturen durchsuchen sowie konsistent Art und Benennung definieren bzw. einem definierten Modell zuordnen. Damit können bestehende Maschinen und Anlagen einfach und skalierbar an die wachsende Anzahl an Plattformen angebunden werden.

 

Für industrielle Anwendungen wie Condition Monitoring Systeme, Prozessüberwachungen oder intelligente Planungsalgorithmen müssen im nächsten Schritt die durch den Identifikationsalgorithmus konsistent definierten Daten einheitlich bereitgestellt werden. Somit lassen sich Signale etwa dem Motorstrom oder der Achsgeschwindigkeit zuordnen. Diese Signale müssen dann mittels einer KI-basierten Segmentierungsfunktion in einzelne, granulare Segmente unterteilt werden, um die unterschiedlichen Rohdaten später auf vielen heterogenen Produktionsmaschinen nutzbar zu machen. Trainierte Modelle können so über verschiedene Anlagen hinweg gewinnbringend Anwendung finden.

 

Das Projekt EN-AI-BLER wird im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs Baden-Württemberg vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg gefördert und soll zum 31.12.2021 abgeschlossen sein. Damit KI-Lösungen „made in Baden-Württemberg“ schneller entwickelt werden können, fördert das Land im Rahmen des „KI-Innovationswettbewerbs“ insgesamt 44 ausgewählte Projekte. Eines davon ist unser Projekt „EN-AI-BLER“.

 

Chancen für die Industrie

Das Team des wbk bringt in das Projekt vor allem eine umfassende Expertise in den Bereichen Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz ein. „Wir konnten beobachten, dass viele Unternehmen KI-Pilotprojekte umsetzen und auch den Erfolg dieser Technologie sehen. Die Hürde zur breiten Anwendung in den Produktionen stellt aber die Standardisierung und Generalisierung sogenannter Datenpipelines und Datenstrukturen dar. Mit EN-AI-BLER versuchen wir, diese Strukturen konsistent zu schaffen, um sehr schnell und einfach KI-Algorithmen auf neue Anlagen und Produkte zu übertragen", so Markus Netzer, akademischer Mitarbeiter und Projektverantwortlicher für „EnAIbler“ am wbk Institut für Produktionstechnik am KIT.

 

Im Projekt ist das Team des wbk verantwortlich für die intelligenten Funktionen, die in Lösungen des Softwareanbieters iT Engineering integriert werden und bei Braun Sondermaschinen in Kundenanlagen sowie der eigenen Produktion Anwendung finden. „Gerade für den klassischen Maschinen- und Anlagenbau in Baden-Württemberg stellt die Digitalisierung – verstärkt durch die Pandemie – eine große technische und finanzielle Hürde dar. Mit EN-AI-BLER schaffen wir eine kostenoptimale Grundlage zur breiten Skalierung industrieller KI-Systeme, ohne individuellen Programmieraufwand", erläutert Philipp Gönnheimer, Gruppenleiter und Projektverantwortlicher für „EnAIbler“ am wbk Institut für Produktionstechnik am KIT.

 

Weitere Informationen:

https://www.wbk.kit.edu/wbkintern/Forschung/Projekte/EN-AI-BLER/index.php

Verantwortlich für den Inhalt dieser Pressemitteilung: wbk Institut für Produktionstechnik

Kontakt

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76131 Karlsruhe
Deutschland
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