Industrial Edge & KI – Diesen Wert haben sie für die Produktion der Zukunft

Die künstliche Intelligenz (KI) hat schon heute einen großen Einfluss auf unser Leben, und die meisten Menschen nutzen KI tagtäglich – oft sogar, ohne viel davon mitzubekommen. Beispiele dafür sind auf KI basierende Sprachassistenten, Google-Suchen sowie die sozialen Medien, die mithilfe von KI die Feeds der Nutzer personalisieren. Im industriellen Umfeld birgt künstliche Intelligenz jedoch weit vielseitigeres Potenzial, wie ein Beispiel aus der Elektronikbranche zeigt.

Das Siemens Gerätewerk in Erlangen (GWE) entwickelt und fertigt industrielle Steuerungen für Werkzeug- und Produktionsmaschinen, Antriebe und Frequenz­umrichter. Die dort gefertigten Hauptprodukte sind Sinumerik, Sinamics und Simotion sowie deren Varianten. Innerhalb des Siemens-Konzerns nimmt das GWE eine Vorreiterrolle ein, was Digitalisierung und künstliche Intelligenz in der Fertigung betrifft.

Skalierbare KI-Lösung verhindert Fehlmessungen

Für die optimale Qualität aller im GWE gefertigten Produkte ist die Funktionstüchtigkeit der darin verbauten Platinen das ­A und O. Demnach finden entlang des Fertigungsprozesses fortlaufend Prüfungen statt. Ein spezielles Verfahren, der sogenannte In-Circuit-Test (ICT), hilft, die korrekte Funktion elektronischer Baugruppen nachzuweisen. Bei Fehlmessungen von Messgeräten oder falscher elektrischer Kontaktierung können jedoch Scheinfehler auftreten: Das Messgerät zeigt eine fehlerhafte Platine an, obwohl sie vollkommen in Ordnung ist. Derartige Fehler kommen nicht nur das GWE, sondern auch andere Unternehmen der Elektronikindustrie teuer zu stehen und verschwenden wertvolle Ressourcen, Zeit und Geld. Immer­hin ist bei jeder vermeintlich fehlerhaften Platine zunächst manuell zu prüfen, ob sie wirklich nicht funktionstüchtig ist.

Um derartige Scheinfehler während der Platinenfertigung im GWE zu redu­zieren, die Erstausbeute bei ICT zu steigern sowie Ressourcen und Kosten einzusparen, wurde eine KI-Lösung entwickelt und nach erfolgreicher Proof-of-Concept-Phase implementiert. Ziel dieser Entwicklung war eine skalierbare Lösung, die sich nahtlos in bestehende IT/OT-Strukturen einfügt. Der Einsatz in Closed-Loop-Szenarios sollte es zudem ermöglichen, die Ergebnisse aus der operativen Ebene zu analysieren, zu validieren und zu nutzen, um Prozesse in Echtzeit zu optimieren.

Industrietaugliche KI

Ein großes Bestreben von Siemens ist es, der Industrie die Zukunftstechnologie KI leichter zugänglich zu machen und die Einstiegshürde so niedrig wie möglich zu halten. Dafür erweitert Siemens sein bewährtes Portfolio um neue innovative Technologien: Vom Controller über IPCs bis hin zur industriellen IoT-Lösung mit Industrial Edge und MindSphere wird künftig das gesamte Siemens-Portfolio KI-Anwendungen ermöglichen. Mit ­Industrial Edge bietet das Unternehmen bereits heute eine Lösung zur lokalen, dezentralen Datenverarbeitung und -analyse direkt an der Datenquelle mithilfe von Edge-Geräten – entweder auf der Produktionsebene oder direkt integriert im Automatisierungsportfolio. Das Edge-Management-System erlaubt die zentrale Verwaltung aller eingebundenen Edge-Geräte – egal ob in der Fabrik vor Ort oder weltweit verteilt –, und gewährleistet so den perfekten Überblick. Edge-Applikationssoftware oder Updates wie etwa ­sicherheitskritische Firmware-Aktualisierungen lassen sich zentral und aus der Ferne via „Over-the-Air-Updates“ auf ange­schlossenen Edge-Geräten ausrollen.

Industrial Edge: Lokale und dezentrale Laufzeitumgebung für KI-Modelle

Mit Industrial Edge steht inzwischen auch eine lokale und dezentrale Laufzeitumgebung für KI-Modelle direkt an der Maschine zur Verfügung. Die Nutzung künstlicher Intelligenz unmittelbar an der Datenquelle eröffnet völlig neue Möglichkeiten, Daten zu analysieren und zu verarbeiten: Mithilfe von Machine Learning sind bislang unbekannte Daten- und Prozesskorrelationen ermittelbar, woraus sich neue Regeln ableiten lassen. Das Beispiel des Siemens Gerätewerks Erlangen zeigt, welche enormen Vorteile aus einer optimalen Kombination von Industrial Edge Runtime, Edge-Hardware und KI-Modell entstehen können: Ein auf künstlicher Intelligenz und Prozessparametern basierender Algorithmus wird trainiert und „lernt“, wie sich die Prozessdaten zur Qualität des Endprodukts verhalten. Besonderer Kundennutzen der Siemens-Lösung: Die ­Implementierung konnte wesentlich einfacher und statt in den geschätzten sechs Monaten in nur einem Monat umgesetzt werden.

KI über alle Branchen hinweg

Die für ein Unternehmen aus der Elektronikbranche geschilderten Pluspunkte stehen nur beispielhaft für die Vorteile, die auch in anderen Industriebranchen realisierbar sind, etwa im Maschinenbau oder in der Nahrungsmittelindustrie. Künstliche Intelligenz über alle Branchen hinweg industrietauglich zu machen, ist der übergeordnete Anspruch, den Siemens verfolgt. Das bedeutet, mit einer Kombination aus Hardware, Software und Servicebausteinen konkreten Kundennutzen zu schaffen: Ganzheitliche, integrierte und anwendungsorientierte Lösungsansätze auf Basis von KI adressieren konkret die Problemstellungen aus der Industrie, wobei die leichte Handhabbarkeit für alle Industriekunden im Fokus steht. Aus diesem Grund werden entsprechende Tools für KI-Anwendungen beispielsweise auch für Automatisierungsingenieure oder Anlagenbediener ohne Machine-Learning-Expertise einfach nutzbar sein – und so die Systemstabilität und Sicherheit unabhängig von persönlichen KI-Kenntnissen gewährleisten.

Zwar ist es wichtig, Lösungen anzubieten, die vor allem für den Anwender nachvollziehbar sind; sie müssen aber auch robust, zuverlässig und vertrauenswürdig sein. Der Siemens-Ansatz für künstliche Intelligenz setzt daher unter anderem auf die bewährte SIMATIC-Hardware für KI-Anwendungsschritte und garantiert in Verbindung mit seinen AI-Services wie Monitoring und Operation Services eine hohe Verfügbarkeit und kontinuierliche Adaption des KI-Modells.

Framework für eigene KI-Lösungen auf Grundlage von Industrial Edge

Mit dem SIMATIC Artificial Intelligence Launcher steht zudem ein Framework zur Verfügung, mit dem Kunden auf der Grundlage von Industrial Edge und ­SIMATIC-Hardware ihre eigenen KI-Lösungen erstellen können. Komplettiert wird das Angebot mit den bereits erwähnten AI-Services, mit individuellen Konzepten auf Basis von modernsten Technologien und Algorithmen für eine höhere Verfügbarkeit und Produktivität der Maschinen und Anlagen.

Innovative Lösungen dank Co-Creation

Um konkrete Problemstellungen aus der Industrie direkt aufzunehmen und innovative Lösungsansätze dafür zu entwickeln, ist für Siemens eine enge und frühzeitige Zusammenarbeit mit Kunden unabdingbar. Für das F&E-Team reichen rein interne Entwicklungs- und Testumgebungen schon längst nicht mehr aus. Um die Herausforderungen produzierender Unternehmen genau zu verstehen, ist die intensive Kooperation mit Kunden entscheidend. Dazu setzt Siemens auf spezielle Co-Creation-Workshops, in denen das Unternehmen gemeinsam mit seinen Kunden Produkte bereits im frühen Sta­dium testet, validiert und Kundenfeedback einarbeitet – für ein schnelles Innovieren hin zur individuellen Lösung.

Marco Ackermann ist Sales Manager Industrial AI,
Henning Ochsenfeld ist Co-head Industrial AI und
Johann Strobl ist Marketing Manager Industrial AI bei der Siemens AG.