<h2>KI kommt in der Anlage an</h2> <p>Künstliche Intelligenz ist längst keine Angelegenheit von Technologiekonzernen mehr. Sie kommt in Produktionshallen und Messwarten an. Für alle, die mit Steuerungstechnik arbeiten, ist das keine Bedrohung, sondern die größte Gelegenheit zur fachlichen Erweiterung seit der Einführung von Industrial Ethernet.</p>
<h2>Wo KI in der Fertigung eingesetzt wird</h2>
<h3>Vorausschauende Instandhaltung</h3> <p>Der am weitesten verbreitete Anwendungsfall. Modelle werten Schwingungen, Temperaturen und Stromaufnahme aus, um sich anbahnende Schäden zu erkennen. Statt nach festem Plan zu tauschen oder bis zum Ausfall zu warten, wird instand gesetzt, wenn es nötig ist. Wie viel Stillstand sich dadurch vermeiden lässt, hängt stark von Anlage und Ausgangslage ab.</p>
<h3>Qualitätsprüfung</h3> <p>Bildverarbeitung mit lernenden Verfahren prüft in Taktzeiten, die von Hand nicht zu leisten sind. Eingesetzt wird das in der Elektronikfertigung, bei Lebensmitteln, in der Pharmaverpackung und im Fahrzeugbau.</p>
<h3>Optimierung von Prozessparametern</h3> <p>Auswerteverfahren finden Betriebspunkte, die durch Einstellen von Hand kaum zu finden wären. In energieintensiven Branchen wie Zement, Glas und Chemie ist das der Hebel mit der größten wirtschaftlichen Wirkung.</p>
<h3>Planung</h3> <p>Bedarfsprognose, Reihenfolgeplanung und Bestandsführung. Das liegt oberhalb der Steuerungsebene, bestimmt aber, was die Anlage wann produziert.</p>
<h3>Erkennung von Abweichungen</h3> <p>Modelle lernen den Normalzustand und melden Abweichungen. Genutzt wird das zur Leckageerkennung, zur Fehlererkennung in elektrischen Anlagen und zur Überwachung kontinuierlicher Prozesse.</p>
<h2>Python für Fachkräfte aus der Steuerungstechnik</h2> <p>Wer an der Schnittstelle von Automatisierung und Datenauswertung arbeiten möchte, kommt an Python nicht vorbei. Nützlich sind vor allem:</p> <ul> <li><strong>pandas:</strong> Aufbereitung tabellarischer Daten</li> <li><strong>NumPy:</strong> numerische Berechnungen</li> <li><strong>scikit-learn:</strong> klassische Verfahren des maschinellen Lernens</li> <li><strong>TensorFlow und PyTorch:</strong> neuronale Netze</li> <li><strong>matplotlib und Plotly:</strong> Darstellung</li> <li><strong>opcua:</strong> Kommunikation mit Steuerungen über OPC UA</li> </ul> <p>Sie müssen nicht zur Datenwissenschaftlerin oder zum Datenwissenschaftler werden. Es genügt, Daten aus der Steuerung holen, sie auswerten und einfache Modelle bauen zu können. Das allein hebt Sie bereits deutlich ab.</p>
<h2>Digitale Zwillinge</h2> <p>Ein digitaler Zwilling ist das virtuelle Abbild einer Anlage. Er verbindet laufende Daten aus Steuerungen und Sensoren mit einem Simulationsmodell.</p> <p>Lernende Verfahren erweitern ihn:</p> <ul> <li>Das Modell wird anhand der Messwerte fortlaufend abgeglichen</li> <li>Änderungen lassen sich durchspielen, bevor sie an der realen Anlage umgesetzt werden</li> <li>Abweichungen zwischen Abbild und Anlage weisen auf Probleme hin</li> <li>Parameter lassen sich in der Simulation in großer Zahl erproben</li> </ul> <p>Für die Steuerungstechnik wird die virtuelle Inbetriebnahme damit greifbar: Das Programm wird gegen das Modell geprüft, lange bevor die Anlage steht.</p>
<h2>Verbindung zum Leitsystem</h2> <p>Aktuelle Leitsysteme nehmen entsprechende Funktionen auf:</p> <ul> <li><strong>Geordnetes Meldewesen:</strong> Folgemeldungen werden unterdrückt, die auslösende Ursache hervorgehoben</li> <li><strong>Vorausschauende Anzeigen:</strong> nicht nur der Istzustand, sondern die erwartete Entwicklung</li> <li><strong>Abfragen in normaler Sprache</strong> statt Navigation durch Bildhierarchien</li> <li><strong>Automatisch erzeugte Berichte</strong> für Schicht und Produktion</li> </ul>
<h2>Ein gangbarer Lernweg</h2> <ul> <li><strong>Schritt 1:</strong> Python-Grundlagen</li> <li><strong>Schritt 2:</strong> pandas für die Auswertung, matplotlib für die Darstellung</li> <li><strong>Schritt 3:</strong> Grundbegriffe des maschinellen Lernens</li> <li><strong>Schritt 4:</strong> OPC UA und das Auslesen von Daten aus der Steuerung</li> <li><strong>Schritt 5:</strong> ein kleines eigenes Vorhaben zur vorausschauenden Instandhaltung, mit echten oder simulierten Daten</li> </ul> <p>Es geht nicht darum, die Steuerungstechnik zu ersetzen. Es geht darum, eine Ebene darüber zu ergänzen. Gefragt sind die Leute, die beide Seiten verbinden können.</p> <p>Wie unsere <a href="/courses/professional">Kurse</a> Datenauswertung und KI einbeziehen, besprechen wir gern. <a href="/contact">Sprechen Sie uns an.</a></p>