KI-Technologie und IIoT-Plattformen, wie ThingWorx, helfen bei der Optimierung von Produktionsabläufen (Quelle: PTC)
PTC hat früh begonnen, die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in industrielle Abläufe zu integrieren. Dabei wurde der Schwerpunkt auf die Machbarkeit und den Mehrwert gelegt. Mit diesem Ansatz sind vielfältige Lösungen entstanden und in die Praxis eingezogen, deren KI-Anteil zunächst nicht wahrgenommen wird. Dies ist deshalb der Fall, weil sie ihren KI-Anteil nicht als Selbstzweck präsentieren, sondern als Innovation, die sich selbstverständlich anfühlt.
Prinzipiell ist es aus Sicht von PTC wichtig, bei neuen Szenarien den Fokus statt auf die Vision auf das konkret Machbare zu legen und diesen Ansatz konsequent zu Ende zu denken: vom Prototypen bis hin zu industrietauglichen Lösungen, die einen konkreten Mehrwert liefern. Auf diese Weise sollen Widerstände abgebaut werden.
Strukturierung und Auswertung großer Datenmengen
Bei der angewandten KI kommen unterschiedliche Algorithmen zum Einsatz. So gibt es zum einen Algorithmen, die für den Anwender unsichtbar in der Software integriert sind und einen gezielten Entscheidungsprozess unterstützen. Zum anderen gibt es solche, die mit Kundendaten gefüttert werden, um individuelle Fragen zu beantworten.
Das wesentliche Kriterium für erfolgreiche KI-Anwendungen liegt dabei in der Menge und Qualität der Daten, mit denen die Algorithmen trainiert wurden und arbeiten. Die Aufgabenstellung muss dafür klar definiert und konstant sein. Hält man diese beiden limitierenden Faktoren unter Kontrolle, kommen die Vorteile von KI zur optimalen Entfaltung. Dann kann sie ihre Stärke ausspielen: Aus großen und unüberschaubaren Datenmengen die richtigen Schlüsse ziehen.
Anwendungsfall Produktdesign
Ein großes Anwendungsfeld für KI ist das industrielle Produktdesign. Hier übernimmt sie eine evolutionäre Funktion und sorgt für eine hohe Anpassungsfähigkeit eines Produkts an die Kundenanforderungen – in der Form, im Material, den Kosten und dem Betriebsverhalten. Anhand von Rahmenbedingungen, gesammeltem Erfahrungswissen aus Betrieb und Service sowie konkreten Versuchen lassen sich mit KI-gesteuerten Algorithmen optimierte Geräte entwerfen. Diese können bei geringerem Gewicht und niedrigeren Kosten belastbarer sein und mit individueller Software versehen werden, um ihr Verhalten aktiv anzupassen.
Prinzipiell werden Industrieprodukte immer komplexer. Das liegt zum einen an dem wachsenden Softwareanteil. Zum anderen ermöglichen neue Fertigungsverfahren wie beispielsweise die additive Fertigung dort neue Strukturen, wo das Produktdesign zuvor durch physische Grenzen des Drehens, Fräsens oder Stanzens limitiert wurde. In der additiven Fertigung werden Produkte in Form von Gitterstrukturen gedruckt. Diese Strukturen können sehr komplex sein, und genau hier eignet sich KI gut, um diese Komplexität zu beherrschen. Die CAD-Software Creo setzt mit der neuesten Version 7 bei der Topologieoptimierung auf die Anwendung von KI. Dabei legt sie fest, wie die ideale Gitterstruktur aussehen muss, um bestimmte Produkteigenschaften wie Gewicht oder Belastungspunkte zu erfüllen. Man spricht hierbei von Generative Design, das den klassischen Produktionsprozess revolutionieren wird. Der Markt für Software mit Generative-Design-Werkzeugen wird bis 2030 auf fast 45 Mrd. US-$ anwachsen.