Produktions- und Maschinendaten nutzbar zu machen ist oft zeitaufwendig, denn die Daten müssen aus unterschiedlichen Systemen gesammelt werden. Hier kann künstliche Intelligenz helfen. Am Fraunhofer IPA arbeiten Forschende an einer solchen Lösung.
Am Fraunhofer IPA arbeitet ein Forschungsteam an einer generativen künstlichen Intelligenz, mit der Mitarbeitende Produktions- und Maschinendaten per Chat abfragen können. Sie soll komplexe Daten veranschaulichen und so die Analyse im Arbeitsalltag erleichtern.
Die Forschenden betonen, dass es oft mit großem Aufwand verbunden ist, Produktions- und Maschinendaten auszuwerten. Fachpersonal muss die Daten von verschiedenen Stellen zusammentragen, sie manuell aufbereiten und schließlich auf Schaubildern und Diagrammen veranschaulichen.
„Der Zugang zu und die Auswertung von Produktions- und Maschinendaten muss einfacher werden“, sagt Matthias Schneider vom Forschungsteam IT-Architekturen für die Produktion am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Genau hier setzt das Forschungsprojekt ‚Visualisierung von Produktionsdaten als generativ interaktive Erweiterung‘ (ViPGeniE) an. In Zusammenarbeit mit den drei baden-württembergischen Unternehmen ADS-Tec Industrial IT, Data Coffee und Ulrich will das Fraunhofer IPA Produktions- und Maschinendaten über eine generative künstliche Intelligenz einfacher zugänglich machen.
Daten auswerten ohne Fachwissen
Mitarbeitende sollen künftig per Chat konkrete Daten abfragen können. Als Antwort gibt eine KI Texte sowie passende Diagramme aus, die KI eigens für den menschlichen Gesprächspartner erzeugt wurden.
Darauf aufbauend können Beschäftigte weitere Fragen an die KI richten. Laut den Fraunhofer-Forschenden soll ein Dialog zwischen Mensch und Maschine entstehen, in dessen Verlauf Zusammenhänge oder Fehlerursachen nachvollziehbar werden. Dies wollen die Projektbeteiligten durch ein Zusammenspiel aus mehreren Technologien erreichen: Produktions- und Sensordaten werden kontinuierlich erfasst und in einem digitalen Zwilling beschrieben. Dieser liefert die nötigen Kontextinformationen, damit die KI die Daten korrekt interpretieren kann.
„Die Hürde, Produktions- und Maschinendaten zu nutzen, wird damit deutlich gesenkt“, so Matthias Schneider vom Forschungsteam IT-Architekturen für die Produktion am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Fachwissen sei nicht mehr nötig, um an Daten zu kommen und diese auszuwerten. Und auch die Wartezeiten entfallen, um etwa bereits vorhandene, statische Visualisierungen anzupassen oder neue zu erstellen. Denn selbst wenn ein Unternehmen über eigene Spezialisten für die Datenanalyse verfügt, sind diese in der Regel nicht sofort verfügbar und können nur mit Verzögerung auf Anfragen reagieren. Profitieren würden von ViPGeniE insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen aller Branchen. Denn sie können meist gar keine Datenanalysten beschäftigen.
Erste Ergebnisse ab 2027
Die Fraunhofer-Forschenden entwickeln im Projekt die Systemarchitektur, in der verschiedene Sprachmodelle gleichermaßen zum Einsatz kommen können, sowie die beschriebenen digitalen Zwillinge. Ein erster Demonstrator soll voraussichtlich im zweiten Quartal 2027 fertig sein.
