Neue KI-Anwendungen für den baden-württembergischen Mittelstand| WOTech Technical Media

Neue KI-Anwendungen für den baden-württembergischen Mittelstand

Gleich drei Mal ist das Fraunhofer IPA an Projekten beteiligt, die beim KI-Innovationswettbewerb des Landes Baden-Württemberg gewonnen haben. Bis Ende dieses Jahres erarbeiten die Projektpartner KI-basierte Anwendungen, die die Themen Prozessüberwachung, Maschinenbedienung und Getränkelogistik adressieren.

In Sachen Künstlicher Intelligenz (KI) hat das Jahr 2021 für das Fraunhofer IPA erfolgreich begonnen: Das Institut ist an 3 von insgesamt 44 Projekten beteiligt, die das Landesministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau im Rahmen seines KI-Innovationswettbewerbs ausgezeichnet hat. Ziel der Projekte und des Wettbewerbs insgesamt ist es, technologische Hürden bei der Kommerzialisierung von KI zu überwinden und deren Methoden in die Anwendung zu bringen.

Gemeinsam mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus der Region entwickeln die IPA-Forscher neue, KI-basierte Verfahren für unterschiedliche Einsatzgebiete. Dazu gehören die effizientere Prozessüberwachung von Anlagen, die Umwandlung von Maschinen in selbsterklärende Anwendungen und die Automatisierung von Getränkelogistik.

Virtuelle Sensorik für die Prozessüberwachung: ViSKI

Bisher ist es teuer und aufwendig, hochauflösende Sensorik zur Prozessüberwachung in Fertigungsanlagen zu integrieren. Eine Alternative sind niedrig auflösende Sensoren, die mittels Akkumulatoren prozessnah in die Maschinen integriert und durch Funkschnittstellen wie zum Beispiel Bluetooth ausgelesen werden können. Da ihre Datenqualität und -quantität für einzelne Folgeanwendungen jedoch nicht ausreichen, arbeitet das Forschungsvorhaben an virtuellen Sensoren. Diese sollen die Daten der niedrig auflösenden Sensoren mithilfe neuronaler Netze, also des maschinellen Lernens, auf das Niveau von hochauflösenden Sensoren heben. Aktuell fokussiert sich das Projekt auf die Prozessüberwachung der spanenden Holzbearbeitung. Später möchten die Projektpartner die Technologien in weitere KMU-typische Branchen wie die Metallverarbeitung oder den Maschinenbau einbringen.

Selbstlernende und -erklärende Maschinen zur intuitiven Maschinenbedienung: SLEM

Um Maschinen zu installieren, zu warten oder umzurüsten sind häufig Experten nötig. Im Projekt entsteht deshalb ein Assistenzsystem, das allen Mitarbeitenden ermöglicht, eine Maschine mit wenig Vorkenntnissen zu bedienen. Das Gerät selbst erkennt durch die KI-basierte Auswertung von Sensor- und internen Maschinendaten den Maschinenzustand und die Intention des Nutzers beim Bedienen. Ein weiteres KI-Modul, das maschinelle Lernverfahren nutzt, leitet aus den zusammengeführten Daten die sinnvollen Bedienungsmöglichkeiten ab. So erkennt die Maschine, wenn der Nutzer sie falsch bedient, und kann ihn warnen. Ziel des Projekts ist es, jede Maschine zu einer selbstlernenden und -erklärenden Anlagenkomponente fortentwickeln zu können. Als erste Prototypen dienen eine Richt- und eine Abfüllmaschine.

Roboter-Lagerarbeiter für die Getränkelogistik: Luka-Beverage

Das Schleppen von Getränkekisten ist bekanntermaßen körperlich belastend und alles andere als eine ergonomische Aufgabe – insbesondere, wenn dies Teil des beruflichen Alltags ist. Bei geschätzten 530 Millionen Getränkekisten, die europaweit im Umlauf sind, gibt es viel Unterstützungspotenzial. Deshalb arbeiten die Projektpartner in Luka-Beverage an einem Serviceroboter, der bei dieser Aufgabe hilft. Allerdings sind die dynamischen, engen und unstrukturierten Umgebungen, wie sie in Lagerhallen von Getränkemärkten zu finden sind, für eine automatisierte Lösung herausfordernd. Zudem können Serviceroboter bisher nur selten Lasten bis zu 20 Kilogramm heben.

Ziel des Projekts ist es deshalb, für die bereits als Prototyp existierende mobile Plattform Luka der Firma Mojin Robotics ein passendes Greifsystem zu entwickeln. Mithilfe von KI-Verfahren zur Objektlokalisierung weiß der Roboter auch in der herausfordernden Umgebung, wo die Kisten und Flaschen stehen. Mit diesem Wissen kann er das Greifen der Gegenstände planen. Zudem entsteht ein 3D-Navigationssystem, dank dem sich der Roboter autonom zurechtfindet und auch teilweise eine 3D-Karte des freien Arbeitsraums anlegt. Dadurch kann er sich und seinen Arm kollisionsfrei bewegen, selbst wenn gerade kein Sensor dort hinschaut. So soll der prototypisch aufzubauende Roboter bis Ende dieses Jahres sensorgeführt palettieren, depalettieren, Getränkekisten stapeln und Leergut handhaben können und die technische und wirtschaftliche Machbarkeit einer solchen Automatisierungslösung aufzeigen.

http://www.ipa.fraunhofer.de/

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