Das MAS4AI-System orientiert sich an ausgewählten Industriebranchen und plant in den nächsten drei Jahren deren smarte Digitalisierung mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI). Ziel ist eine resiliente Produktion, die flexibel auf wechselnde Anforderungen oder Störungen in den Wertschöpfungsnetzen reagieren kann. Grundlage ist dabei eine große Produktvielfalt mit Losgröße 1 in komplexen Fertigungsumgebungen.
Ein Problem im Kollektiv lösen
Multiagentensysteme sind ein Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem mehrere ‚intelligente‘, unterschiedlich spezialisierte und meist autonome Softwarebausteine (Agenten oder Bots), koordiniert handeln, um kollektiv ein Problem zu lösen. Dabei orientieren sich die Forscher am langfristigen Ziel einer stabilen Fertigung, die unter anderem auf Shared Production und Production-as-a-Service setzt. Um diese Vision umsetzen zu können, ist die Kommunikation, Abstimmung und Koordination von Skills (Produktionsfertigkeiten) in einem Produktionsnetzwerk notwendig. Diese Koordination sollen in Zukunft KI-Methoden übernehmen, so die Forscher. Perspektivisch haben die europäischen Projektpartner eine Produktion im Blick, die verteilt in europäischen Netzwerken (wie Gaia-X) möglich sein kann. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Der Mensch soll die Kontrolle behalten
Die Wissenschaftler und Ingenieure aus Deutschland, Spanien, Italien, Polen, Griechenland, Litauen und den Niederlanden wollen zunächst an einer modularen Systemarchitektur und einem Kommunikationsgerüst arbeiten, um die Grundlage für die Integration der industriellen KI-Dienste für die intelligente Produktion zu schaffen. Dabei soll der Mensch stets die Kontrolle über die KI-Technologien behalten, so die Experten. Voraussetzung dafür sei, dass die KI-Prozesse so aufbereitet werden, dass sie für Werker jederzeit verständlich sind – nur so könnten sie validiert, optimiert oder geändert werden. In MAS4AI sollen Demonstratoren entwickelt werden, die sich an einer Reihe industrieller Anwendungsfälle orientieren. Das sind europäische Industriesektoren mit hoher Wertschöpfung, wie bspw. Unternehmen aus der Automobilindustrie, der Auftragsfertigung, der Fahrradproduktion oder der Holzverarbeitung.
Intelligente Komponenten integrieren
Ein grundlegendes Konzept in MAS4AI ist die Integration aller intelligenten Komponenten (Smart Components sind Maschinen mit Eigenschaften wie Selbststeuerung, Selbstbeschreibung oder Selbstlernfähigkeit) in eine ganzheitliche Systemarchitektur. Das ermöglicht eine einfache Entwicklung und den Einsatz industrieller KI-Technologien. Davon profitieren Softwareentwickler, Systemintegratoren und Endbenutzer, weil die Hürde für den KI-Einsatz niedrig ist. „Wir rechnen damit, dass dadurch völlig neue Ideen für Geschäftsmodelle entstehen und sich neue Marktchancen ergeben“, sagt Prof. Martin Ruskowski, Vorstandsvorsitzender der SmartFactory-KL und Leiter des Forschungsbereiches Innovative Fabriksysteme am DFKI. mst/SmartFactoryKL
