Zwei Themen, die in den letzten Jahren im Zuge der Digitalisierung an Bedeutung gewonnen haben, spielen nun im Doppel große Vorteile aus: Edge-Computing und künstliche Intelligenz.
Aufgrund ihrer weiter steigenden Fähigkeiten hält künstliche Intelligenz (KI) auch immer weiter Einzug in Industrieunternehmen. Zu ihren zentralen Vorteilen zählt, dass sie schneller und vorausschauender agieren kann als der Mensch. Das gilt allerdings nur, wenn sie Zugriff auf die dafür notwendigen Daten und Rechenressourcen hat. Traditionell stellen Unternehmen der KI beides in einem Rechenzentrum oder in der Cloud bereit. Erfordert ein Prozess allerdings eine schnelle Reaktionsfähigkeit, stellt die zentrale Datenverarbeitung ein Hindernis dar. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen auf Edge Computing setzen – das heißt, sie verarbeiten die Daten dort, wo sie entstehen: im Produktionsumfeld. Schlechte Internetverbindungen und große Latenzen spielen somit keine Rolle mehr.
Edge-Computing und KI sorgen für mehr Sicherheit …
Beispiele für sinnvolle Edge-Anwendungen gibt es viele. Eines stellt die Steigerung der Sicherheit im Produktionsumfeld mit Computer Vision dar: Der Verbund von Kameras und einer Vorverarbeitung ihrer Bilddaten durch KI haben das Potenzial, die Gefahrenabwehr zu beschleunigen. Im Kontext des Perimeterschutzes einer Fertigung lassen sich durch KI kritische Zustände schnell erkennen und Alarme auslösen, zum Beispiel wenn sich eine Person einem Zaun nähert, werden entsprechende Bilder an die Sicherheitszentrale weitergeleitet. Das Security-Personal erreichen in diesem Szenario sämtliche Informationen zu einer möglichen Gefahrensituation vor Ort nahezu in Echtzeit. Da sie das Videomaterial nicht mehr selbst auswerten oder die Kamerabilder unablässig im Blick behalten müssen, sondern dies KI überlassen, können sie die Lage schneller einschätzen und die erforderlichen Schritte einleiten. Doch nicht nur für den Perimeterschutz, auch für den Personenschutz im Fertigungsumfeld lässt sich eine darauf speziell via Machine Learning trainierte KI nutzen. Denkbar ist beispielsweise, dass eine Computer-Vision-Anwendung in großen Produktionshallen Alarm auslöst, sobald sich Personen ohne Schutzkleidung wie einem Helm in potenziell gefährlichen Bereichen der Anlage bewegen. Indem Betriebe ihren Überwachungskameras ein Gehirn in Form einer KI-Edge-Anwendung verleihen und/oder Augen in Form von Kameras geben, erhöhen sie die interne Sicherheit und den Schutz vor unbefugtem Zugriff von außen.
Es müssen aber nicht immer Kameras sein, die Industrieanlagen sicherer machen. Die meisten Produktionsmaschinen sind heute mit Sensoren ausgestattet, deren Daten sie über ein Edge-Gateway zur Weiterverarbeitung an entsprechende Server am Netzwerkrand weiterleiten. In der Regel verfügen klassische Steuerungsanwendungen im Bereich Operational Technology über eine Reihe von Sicherheitseinstellungen. Sollte eine Maschine beispielsweise eine kritische Temperatur überschreiten – etwa, weil die Außentemperatur sehr hoch und die Kühlung überlastet ist –, wird sie automatisch abgeschaltet. In Verbindung mit einer KI-Edge-Anwendung kann die künstliche Intelligenz die Sensordaten zur Temperatur in Echtzeit vor Ort verarbeiten und die Produktion automatisch so anpassen, dass die Maschine im optimalen Leistungsbereich arbeitet. Sollte eine zu geringe Kühlleistung von einem Schaden am zugehörigen Belüftungsmodul herrühren, erhalten die Servicetechniker automatisch eine entsprechende Meldung.
… und eine höhere Produktionseffizienz
Darüber hinaus kann die Kombination von Edge-Computing und künstlicher Intelligenz auch operative und wirtschaftliche Vorteile bringen. Fertigungsbetriebe profitieren beispielsweise von Predictive Maintenance. Werden die Sensordaten kontinuierlich von einer KI ausgewertet, lässt sich eine notwendige Wartung der Maschinen zielgenau vorhersagen. Die Maintenance-Prozesse werden dadurch effizienter, da Experten keine unnötigen planmäßigen Wartungen mehr durchführen müssen. Ein ähnliches Prinzip verfolgt Predictive Quality: Bei verschleißbehafteten Maschinen- oder Anlagenteilen kann es bei entsprechender Abnutzung zur Fertigung qualitativ minderwertiger Produkte kommen. Durch Edge-Computing in Verbindung mit KI lässt sich der Anteil von Ausschussware deutlich reduzieren, weil Produktionsleiter dank KI früher über einen möglichen Qualitätsverlust informiert werden.