Kognitive Systeme in der Industrie

Kognitiv bedeutet soviel wie Wissen oder Erkennen. Der Begriff wurde abgeleitet aus der Fähigkeit einer differenzierten Wahrnehmung zur Problemlösung. In Bezug auf die industrielle Anwendung ist damit die Wahrnehmung der Umgebung mithilfe von Sensoren gemeint, natürlich in Verbindung mit künstlicher Intelligenz zur Erfassung von Echtzeitdaten in Fertigungsmaschinen und deren digitaler Weiterverarbeitung. Die Maschinen der Zukunft sollen also Technologien enthalten, durch die sie quasi die kognitiven Fähigkeiten des Menschen nachahmen, also die Fähigkeit zum Erkennen und Beseitigen von Fehlerquellen.

Was ist ein kognitives System?

Unter einem so genannten kognitiven System versteht man in direktem Bezug zur industriellen Anwendung eine mit Sensoren und einer digitalen Weiterverarbeitung versehene Maschine, die quasi Dinge wahrnehmen, verstehen und daraus entsprechende Schlüsse ziehen kann. Diese kognitiven Systeme sind also in der Lage, eigenständig Lösungen für bestimmte Aufgabenstellungen zu finden bzw. zu erarbeiten. Dabei sind sie außerdem imstande, mit anderen digitalen Systemen zu kooperieren oder zu interagieren. Was bedeutet das nun in der Praxis? Die Maschinen sind mit verschiedenen Sensoren ausgestattet wie beispielsweise Bewegungssensoren, Kameras, Temperaturfühlern oder ähnlichen sensorischen Einrichtungen. Die daraus gewonnenen Signale werden digital weiterverarbeitet. Im Zuge dieser Weiterverarbeitung gibt es einen ständigen Informationsaustausch zwischen den Sensoren und den durch das kognitive System angesteuerten Aktoren. Es findet also eine stetige Rückmeldung statt, so dass das System in der Lage ist, direkt die Reaktionen der Aktionen auf die erneut erfassten sensorischen Werte zu ermitteln. Es kommt also zu einer Wechselwirkung zwischen Messwerten und Aktionen. Diese Funktion ist maßgeblich für die Lernfähigkeit solcher Systeme, die darauf angewiesen sind, direkt die Auswirkungen ihrer Aktionen auszuwerten.

Anwendungsbeispiele und Vorteile der Systeme

Die kognitiven Systeme werden in immer mehr Bereichen eingesetzt. Sie bilden die grundlegende Technologie für verschiedene Anwendungsbereiche wie zum Beispiel folgende:

Das Ziel solcher Systeme bzw. deren Einsatz besteht darin, dass sie zunehmend betriebssicher und zuverlässig sein sollen. Außerdem müssen sie in sehr kurzer Zeit auch größere Datenmengen verarbeiten können, was einen zusätzlichen Vorteil darstellt. Im Bereich der Industrie beispielsweise sind die modernen Systeme in der Lage, automatisch Produkte in größeren Stückzahlen anzufertigen und dabei sehr effizient zu arbeiten, indem zum Beispiel Ausfälle von Maschinen oder Teilbereichen vermieden werden. Möglich ist dies durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Predictive Analytics, also der vorhersagenden Datenanalyse. Diese Technologie verhindert Ausfälle von Bauteilen durch die Voraussage des notwendigen Wechsels zu einem bestimmten Zeitpunkt, der dann beispielsweise innerhalb von Produktionspausen erfolgen kann.

Intelligente Maschinen als Industrie der Zukunft

Die Fabrik der Zukunft kann wesentlich effizienter und auch automatisierter fertigen, dabei neue Geschäftsmodelle umsetzen und auf Produktveränderungen reagieren. Fertigungsmaschinen lassen sich wesentlich schneller auf neue Fertigungsprozesse umbauen, was eine zügige Reaktion auf die Anforderungen des Marktes darstellt und die Firmen wettbewerbsfähig machen (und halten) soll. Ein weiterer wichtiger Punkt besteht darin, dass intelligente Werkzeugkomponenten die Qualität und die Produktivität von Fertigungsprozessen steigern. Die laufende Erfassung von sensorischen Daten und deren Übertragung sowie Auswertung in intelligenten Systemen liefert wertvolle Daten, die auf laufende Produktionsprozesse angewendet werden können. Dazu ein einfaches Beispiel:

  • Verschleißerscheinungen werden frühzeitig erkannt (Abnutzungsgrade können mithilfe moderner Technologien identifiziert werden).
  • Anhand von sensorischen Daten wird ein optimaler Zeitpunkt bestimmt, an dem zum Beispiel Werkzeuge ausgetauscht werden müssen.
  • Diese Daten geben wiederum Aufschluss darüber, wie lange ein solches Werkzeug hält, aus den sensorischen Daten werden also in gewisser Weise Erfahrungswerte gewonnen.

Der Bedarf an kognitiven und intelligenten Systemen

Es gibt einen sehr großen Bedarf an kognitiven, also intelligenten und lernenden Systemen. Ein sehr wichtiger Bereich dabei stellt die Datenverarbeitung dar. Sie hilft, automatisch Hypothesen zu erstellen und bei der Prognose von Ereignissen wie zum Beispiel anfallenden Wartungsintervallen. Allerdings ist es sehr wichtig, dass die hierbei genutzten Daten betriebssicher und zuverlässig sind. Außerdem kommt es auf alltagsgebräuchliche Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine an, eine einfache Bedienung ist also sehr wichtig. Diese kann bei modernen Fertigungsmaschinen beispielsweise durch eine automatische Spracherkennung und Sprachsteuerung erfolgen, eine immer häufiger in der Industrie eingesetzte Methode für die moderne und alltagstaugliche Maschinensteuerung.