ProKI-Netz

Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) halten Einzug in die industrielle Produktion. Potenziale, die sich hinsichtlich der Optimierung von Prozessen und Geschäftsmodellen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, von der Logistik bis in Fertigungs- und Montageprozesse ergeben, sind bereits erkannt.

Durch den Aufbau und den Betrieb eines deutschlandweiten Demonstrations- und Transfernetzwerks werden Unternehmen bei der Einführung von KI unterstützt und dabei das an den Hochschulen vorhandene Know-how im Bereich KI beschleunigt in die breite betriebliche Anwendung in der Produktion überführt. PROKI-BERLIN trägt durch eine konsequente Vorgehensweise dazu bei, dass Unternehmen systematisch über verschiedenste Kanäle, ausgehend von anschaulichen Erstinformationen und Zukunftsperspektiven zur KI-Nutzung in der Produktion, anwendungsnahe Lösungen über drei Klassen von Klein- bis Groß-Demonstratoren, Potentialanalysen zu KI in den spezifischen Unternehmen bis hin zur Befähigung von Unternehmen durch Adaption bestehender KI-Ansätze Unterstützung erhalten. PROKI-BERLIN wird sich zur weit sichtbaren ersten Anlaufstelle und Drehscheibe für Unternehmen der Hauptstadtregion für KI in der Produktion entwickeln und im Konzert aller PROKI-Standorte im Verbund eine flächendeckende Einführung und Verbreitung von KI integrierter Produktion in Deutschland vorantreiben. PROKI-BERLIN wird gemeinsam mit den Verbundpartnern im Netz Treiber zur Entwicklung und Sichtbarmachung einer Marke „PROKI-Deutschland“ sein und eine langfristige Verstetigung über die Förderphase hinaus vorantreiben.

Als Projekt im PROKI-NETZ verfolgt PROKI-BERLIN eine Reihe von Zielen, welche im Folgenden tabellarisch zusammengefasst werden. Zur Strukturierung werden die angestrebten Ziele in die Kategorien Technische Ziele, Methodische Ziele und Transferziele eingeteilt:

• Technische Ziele beschreiben die angestrebten technischen Lösungen, welche in den Demonstrationsszenarien umgesetzt bzw. weiterentwickelt werden. Dies können sowohl Ziele bezüglich der physischen Prozesse sein als auch bezüglich der KI-basierten Softwarelösungen.
• Methodische Ziele beschreiben die angestrebten methodischen Bausteine, die im Rahmen der Projektlaufzeit entwickelt werden. Dabei kann es sich beispielweise um Standards, Leitfäden und Konzepte handeln.
• Transferziele beschreiben die angestrebten Transfermaßnahmen und Kommunikations- und Marketingstrategien.

Kernkompetenzen der industriellen Automatisierungstechnik sind Steuerungs-, Regelungs-, Antriebs-, Sensor-, Informations- und Kommunikationstechnik. Das Fachgebiet verbindet diese Kompetenzen mit dem Ziel, effiziente und zugleich hochflexible Automatisierungssysteme zu schaffen. Ein Schwerpunkt liegt dabei in der Entwicklung hybrider Systeme, mit denen die Effizienz automatisierter Anlagen mit der Flexibilität des Menschen verbunden wird. Diese Systeme sind gekennzeichnet durch hohe Anpassungs- und Wandlungsfähigkeit und entsprechen damit wesentlichen Anforderungen insbesondere von kleinen und mittleren Unternehmen, in denen geringe Stückzahlen und häufiger Wechsel von Produktionsabläufen keine Vollautomatisierung erlaubt. Die enge Verzahnung von Menschen und Roboter bildet den Forschungsschwerpunkt der humanzentrierten Automatisierung.

Forschungsschwerpunkt ist die Umsetzung der Mensch-KI-Maschine Integration im PROKI-COCKPIT.Die Demonstratoren werden größtenteils an ein PROKI-COCKPIT angebunden, das über ein Backend und ein Frontend verfügt. Das PROKI-COCKPIT erlaubt neben der Echtzeitüberwachung und Bewertung der Prozesszustände, die Integration von Nutzerfeedback und Veranschaulichung der Auswirkungen der KI auf vor- und nachgelagerte Prozesse, wie z. B. Arbeitsvorbereitung und Qualitätssicherung, siehe Bild. Das PROKI-COCKPIT erlaubt das Plug and Play von KI-Assistenzwerkzeugen für die:

• Sensordatenintegration und Visualisierung
• Auswahl und Identifikation von Bild- und Signalmerkmalen
• Automatisches Labeling von Bild- und Zeitreihen
• Sensordaten Augmentation und Annotation
• Auswahl von KI-Modellen zur Erkennung und Segmentierung von Prozesszuständen
•  Eingabe von Metriken und Grenzwerten zur Prozessüberwachung und Bewertung