Seit mehr als einem halben Jahrhundert sortieren, schrauben, nieten, schweißen und lackieren Industrieroboter in den Fabriken dieser Welt. Bislang folgten sie dabei streng vorgegebenen Bewegungsabläufen, doch inzwischen kann KI die mechanischen Helfer flexibler, effizienter und zuverlässiger machen. Vor allem im Zusammenspiel mit einem digitalen Zwilling, der die gesamte Produktionsumgebung abbildet, ergeben sich erhebliche Optimierungspotenziale in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen.
1. Präzise und adaptive Robotersteuerung
In naher Zukunft werden Roboter dank Künstlicher Intelligenz und moderner Sensortechnologie flexibler, autonomer und vollständig ins Industrial Metaverse integriert sein. Mit Hilfe von hochauflösenden Kameras, KI-gestützter Bildverarbeitung, Edge-Computing und Generative AI (GenAI) können sie ihre Umgebung in Echtzeit analysieren und flexibel auf jede noch so unvorhergesehene Situation reagieren. Insbesondere GenAI hilft den Robotern, kreative Lösungen etwa bei Produktionsstörungen oder Materialengpässen zu entwickeln und selbstständig Alternativen auszuwählen. Durch die Integration ins Industrial Metaverse werden zudem physische und digitale Produktionswelten noch stärker miteinander verknüpft: Digitale Zwillinge ermöglichen es beispielsweise, Produktionsprozesse in Echtzeit zu überwachen und zu simulieren, ohne den laufenden Betrieb zu stören. Unternehmen können so fundierte Entscheidungen treffen und ihre Effizienz steigern. Edge-Computing liefert die nötige Rechenleistung für die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung direkt vor Ort, der aktuelle Mobilfunkstandard 5G wiederum sorgt für eine extrem schnelle und zuverlässige Datenübertragung mit geringer Latenz, wie sie Echtzeitanwendungen benötigen.
2. Qualitätskontrolle in Echtzeit
In der modernen Produktion ermöglicht die Kombination von KI, Edge-Computing und Industrial Internet of Things (IIoT) eine völlig neue Art der Qualitätskontrolle. KI-gestützte Bildverarbeitung und Mustererkennung sorgen dafür, dass Produktionsfehler – etwa falsch montierte Bauteile, Oberflächenfehler wie Kratzer und Risse, Farbabweichungen oder fehlende Komponenten – in Echtzeit erkannt werden. Dazu sammeln Sensoren, die direkt an den Produktionsanlagen und -linien installiert sind, kontinuierlich Daten, die über das IIoT-Netzwerk an lokale Edge-Computing-Systeme übermittelt werden. GenAI wird auch in der Qualitätskontrolle eine wichtige Rolle spielen: Wenn Roboter in der Produktion auf unbekannte oder unregelmäßige Objekte stoßen, können sie diese nicht nur erkennen, sondern auch selbstständig eine Lösung für das Problem finden. So kann der Roboter ein ihm unbekanntes Bauteil anhand von Datenbanken oder Bildern aus dem Internet identifizieren und herausfinden, wie es richtig gehandhabt werden muss, um Beschädigungen oder Produktionsunterbrechungen zu vermeiden.
3. Vorausschauende Wartung
Die vorausschauende Wartung wird durch den Einsatz der genannten Technologien „revolutioniert“. Sensoren an kritischen Maschinenkomponenten wie Lagern, Motoren und Hydrauliksystemen überwachen kontinuierlich Betriebsparameter wie Temperatur, Vibrationen, Geräusche und Druck. Diese Daten werden in Echtzeit analysiert, um den Zustand der Maschinen zu überwachen und Abweichungen anzuzeigen, die auf einen Verschleiß oder drohenden Ausfall hindeuten. Mit GenAI lassen sich noch fortschrittlichere Wartungslösungen realisieren. GenAI kann nicht nur Anomalien erkennen, sondern auch Vorschläge zur Optimierung der Maschinenparameter entwickeln – mit dem Ziel, den Verschleiß zu minimieren und die Lebensdauer zu verlängern. Droht ein Defekt, schlägt die Technologie zudem in Echtzeit alternative Reparaturstrategien vor.
