01.07.2022
BBG

Selbstlernende Automatisierung

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Lesedauer: 4 Minuten.

Der Maschinenbauer arbeitet im Rahmen eines Forschungsprojektes mit Partnern an einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Produktionsautomatisierung. Ziel ist die selbstlernende Anpassung von Fertigungsanlagen an sich ändernde Anforderungen und Umgebungsbedingungen.

Das Vorhaben „EKI – Engineering für die KI-basierte Automation in Produktionsumgebungen“ wird vom „dtec.bw – Zentrum für Digitalisierung- und Technologieforschung der Bundeswehr“ gefördert. Weitere Partner neben BBG, Mindelheim, sind die Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg und die Weidmüller Interface GmbH & Co. KG, Detmold, als Softwarespezialist.

Bei BBG wird zur Demonstration und Erprobung der Forschungsergebnisse eine Komplettanlage zum Veredeln von Glas mit PUR aufgebaut, einer der Kernkompetenzen des Unternehmens. Dazu gehören verschiedene Automatisierungsmodule zur Vorbereitung des Schäumprozesses, wie das Primern und Ablüften der Bauteile. Hinzu kommt die PUR-Schäumstation, bestehend aus Dosiermaschine, Formenträgersystem und Schäumwerkzeug mit automatisiertem Trennmitteleintrag. Die Zufuhr von Einlegeteilen und die Entnahme der fertigen Bauteile erfolgt ebenfalls automatisch. Am Ende der Prozesskette stehen weitere, mit KI-Algorithmen ausgestattete Automatisierungsmodule zur Nachbearbeitung und Qualitätskontrolle.

BBG bewegt sich bei dem Gemeinschaftsprojekt auf vertrautem Terrain: Bereits 2020 hat das Unternehmen intelligente Werkzeuge für den Einsatz in Industrie 4.0-Anwendungen und im Smart Factory-Umfeld vorgestellt.

BBG integriert maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in Fertigungsanlagen. (Foto: BBG)

BBG integriert maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in Fertigungsanlagen. (Foto: BBG)

KI für fünf Anwendungen im Fokus

Insgesamt haben die Projektpartner fünf konkrete Anwendungsfälle definiert, bei denen die Forschungsergebnisse im industriellen Alltag umgesetzt und mit Hilfe der vollautomatischen Produktionsanlage von BBG validiert werden. Selbstlernende Prozesse sollen für den Primerauftrag im Rahmen der Produktionsvorbereitung sowie das Trimmen der Trennebene und der Angussfläche bei der Nacharbeit entwickelt werden. Eine cloudbasierte Rezeptverwaltung, das selbstständige Erkennen des Bedarfs an vorbeugender Wartung und die Optimierung des Ressourcenverbrauchs über ein Energiemanagementsystem sind weitere Forschungsschwerpunkte.

Zur Forschungsanlage bei BBG gehört ein roboterbestückter BBG-Formenträger für den automatisierten Trennmittelauftrag. (Foto: BBG)

Zur Forschungsanlage bei BBG gehört ein roboterbestückter BBG-Formenträger für den automatisierten Trennmittelauftrag. (Foto: BBG)

Die verschiedenen Aufgaben werden in einzelnen Dissertationen durch die Helmut-Schmidt-Universität wissenschaftlich begleitet. Das Projekt soll zunächst bis zum 31. August 2024 laufen. Für BBG ist der Einsatz von KI der nächste Schritt zur Weiterentwicklung der eigenen Produktpalette.

Industrielle Hersteller unter Druck

Hintergrund für das Forschungsprojekt ist der steigende Druck auf die Hersteller. Hierzu trägt die Nachfrage nach neuen, variantenreichen Produkten genauso bei wie Forderungen nach mehr Produktivität, Ressourcenschonung oder Kostensenkungen. Bislang wurden vor allem einzelne Aspekte wie Anlagenmodularisierung, intuitiv bedienbare Software, die Verbesserung von mechatronischen Komponenten und die Parameteroptimierung untersucht.

Das Forschungsprojekt „EKI“ sucht nach einer umfassenden Lösung. Denn aktuell bringen die KI und vor allem das maschinelle Lernen ganz neue Automationsansätze hervor, vor allem für adaptive, das heißt veränderliche Systeme. Diese erlauben es, Produktionsprozesse automatisch zu erstellen und an neue Anforderungen anzupassen — anstelle der bisherigen manuellen Um- und Einstellarbeiten.

Neuartige Ansätze für die Automatisierung

Bei BBG in Mindelheim werden die Forschungsergebnisse überprüft. (Foto: BBG)

Bei BBG in Mindelheim werden die Forschungsergebnisse überprüft. (Foto: BBG)

Die Projektpartner forschen, wie sich solche Softwarekomponenten zu Gesamtlösungen zusammenfügen lassen, die in möglichst vielen industriellen Einsatzfeldern genutzt werden können. Deshalb wird über das Erstellen der KI/ML-Algorithmen auch deren Einsatzfähigkeit in möglichst zahlreichen Maschinenumgebungen erprobt. So wird in dem Projekt ein neuer Engineering-Ansatz mit offenen Schnittstellen entwickelt, welcher die Integration von ML- und KI-Software-Komponenten in unterschiedliche Fertigungsprozesse ermöglicht. Eine Kernidee sind Assistenzfunktionen, um Anlagenhersteller bei der schnellen Auswahl, Anpassung und Integration KI-basierter Automationssysteme zu unterstützen.

www.bbg-mbh.com
www.hsu-hh.de

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