Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPTForschungsprojekt »FabOS«
Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich bereits heute sinnvoll in der Produktion einsetzen: um Prozesse zu überwachen und effizienter zu gestalten, Routinetätigkeiten zu übernehmen und bei Entscheidungen zu unterstützen. Doch es fehlt bisher eine Infrastruktur die KI-Systeme bündelt und einen echtzeitfähigen, sicheren Betrieb datengetriebener Dienste und KI-Anwendungen ermöglicht.
Eine Industrie-4.0-Plattform als offenes und verteiltes System
Das Fraunhofer IPT entwickelt gemeinsam mit Projektpartnern aus der Industrie und Forschung eine Plattform für diese Dienste und Anwendungen, um Industrie 4.0 im Produktionsalltag sicher und handhabbar zu machen, und um eine Grundlage für ein echtzeitfähiges domänenübergreifendes Netzwerk zu schaffen.
Diese Plattform wird als offenes System angelegt, um sie möglichst flexibel zu halten und sie weiter entwickeln zu können. Die Offenheit des Systems schafft einen Zugang zu Innovationen und zu Ressourcen, die einzelne Unternehmen alleine kaum aufbringen können. Der bewusste Verzicht auf einen Supercomputer zugunsten eines verteilten Systems gewährleistet Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit.
Forschungs- und Industrieunternehmen definieren gemeinsam die Anforderungen, die an eine solche Plattform hinsichtlich der Produktionsprozesse und Prozessketten sowie der Anbindung an die Maschinen und Sensoren gestellt werden. Anhand dieser Spezifikationen wird dann die Plattform aufgebaut. Daten-Standards helfen bei der Bündelung der Daten aus verschiedenen angebundenen Systemen, die Aufwände für die Integration von KI-Lösungen zu reduzieren. Darüber hinaus entwickelt das Fraunhofer IPT Module, mit denen sich aufgezeichnete Maschinendaten visualisieren und im Kontext weiterer Daten auswerten lassen.
Verschiedene Produktionssysteme mit Anschluss an die Industrie-4.0-Plattform
Die einzelnen Funktionalitäten der Plattform werden anhand verschiedener Anwendungsszenarien geprüft und in Werkzeugmaschinen, Robotik-Anwendungen und Produktionssteuerungen integriert. Ziel ist beispielsweise die Online-Visualisierung von Produktqualität, Anomalie-Erkennung oder Zustandsüberwachung. Die Datenhaltung und die Steuerung der Maschinen und Prozesse sind direkt an die Plattform angebunden, damit alle weiteren Systeme zuverlässig und in Echtzeit darauf zugreifen und auf Ereignisse reagieren können. Der Zugriff der Produktionssysteme auf die KI-Technologien, die Bündelung der Daten und die Vernetzung verschiedener Dienste und Systeme ermöglicht eine intelligente Automatisierung der Maschinen und Prozesse.
Der Projektverlauf im Überblick
Konzeptphase
- Aufnahme, Analyse und Dokumentation von Anwendungsfällen und Anforderungen mit Fokus auf eine echtzeitfähige Anbindung von Maschinen und Sensoren sowie auf die Konfiguration und Updates für KI-Anwendungen
- Entwicklung allgemeiner Ansätze zur Bereitstellung von KI-Modulen und Daten sowie Management von KI-Diensten
- Konzeption von Schnittstellen und Datenmodellen im Kontext der heterogenen Akquise von Prozessdaten aus Maschinen und Sensoren
Entwicklung und Umsetzung
- Entwicklung eines modularen Software-Frameworks zur Datenerhebung und -verarbeitung
- Implementierung von KI-Diensten zur Synchronisation heterogener Produktionsdatenströme
- Implementierung verschiedener Strategien zur Datenaggregation und -reduktion
- Automatisiertes Labeling von Daten zum Training von KI-Modellen
- Validierung der Plattform FabOS anhand verschiedener Anwendungsfälle der Industriepartner
- Entwicklung von KI-Diensten für Anwendungen in der Produktion
Konsortium
Projektkoordination
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart
Projektpartner
- Advaneo GmbH, Düsseldorf
- AI4BD Deutschland GmbH, Furtwangen
- BÄR Automation GmbH, Gemmingen
- Carl Zeiss AG, Oberkochen
- COMPAILE Solutions GmbH, Karlsruhe
- COSMO CONSULT AG, Berlin
- ASCon Systems GmbH, Stuttgart
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
- Eclipse Foundation, Ottawa (Kanada)
- Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE, Kaiserslautern
- Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI, Berlin
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT, Aachen, Abteilung Produktionsmesstechnik sowie Präzisionstechnik und Automatisierung
- inno-focus businessconsulting gmbh, Berlin
- Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen ISW (Universität Stuttgart), Stuttgart
- Karlsruher Institut für Technologie KIT, Karlsruhe
- Kenbun IT AG, Karlsruhe
- Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG
- NXP Semiconductors N.V., Eindhoven (Niederlande)
- Robert Bosch GmbH, Stuttgart
- Siemens AG, München
- SOTEC Software Entwicklungs GmbH, Ostelsheim
- SYSGO GmbH, Klein-Winternheim
- TRUMPF GmbH + Co. KG, Ditzingen
- USU Software AG, Möglingen