VorlesenGeneralisierung von menschzentrierten KI-Applikationen für die Produktionsoptimierung (GeMeKI)
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Schlagwort: Künstliche Intelligenz (KI)
Fördermaßnahme: Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion (ProLern)
Forschungsziel: Ziel des Verbundprojekts GeMeKI ist die menschzentrierte Zusammenführung von Expertenwissen, Produktionsausrüstung und Künstlicher Intelligenz (KI) in sogenannte hybride Intelligenz-Systeme, um die Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Wirtschaftlichkeit komplexer Fertigungssysteme nachhaltig zu verbessern. GeMeKI will durch die Entwicklung übertragbarer KI-Lösungen mit geringen Einstiegskosten sowie gezielter Mensch-KI-Interaktion die wirtschaftliche Einführung und Nutzung in neuen Anwendungsbereichen erschließen. Hierzu werden parallel in den drei Fertigungsverfahren Fügen, Trennen und Umformen gemeinsam neuartige Mensch-KI-Interaktionen und prozessnahe Sensorintegration als Grundlage einer digitalen Wertschöpfungskette entwickelt. Kernidee ist hierbei ein KI-gestützter Informationsregelkreis über alle Glieder der Kette hinweg. Die Validierung der OEE-Steigerung in drei Dimensionen - Verfügbarkeit (V), Performance (P), Qualität (Q) - erfolgt an dedizierten Demonstratoren je Fertigungsverfahren. Die geplanten, wirtschaftlich relevanten Kombinationen für die Anwendungsfälle sind: Fügen (P&Q), Trennen (V&P), Umformen (V&Q). Entlang dreier neuartiger KI-Interaktionsformen (Datenselektion, KI-Interpretation und Augmented Reality) versteht GeMeKI die Digitale Wertschöpfungskette von Datenerschließung (Sensoren & Steuerung in der Produktionsausrüstung) über Datenverarbeitung und -veredelung in der Middleware (Edge-KI) bis zur Analyse und Optimierung in der Cloud (Cloud-KI) als lernendes Gesamtsystem. Umgesetzt wird dieses Vorhaben von einem breit aufgestellten Konsortium, bestehend aus Anwendern, Integratoren und Forschungseinrichtungen für jeden Anwendungsfall sowie Partnern für die Mensch-KI Interaktion.
Ansprechperson Projektkoordination
Dr. Alexander Engels +49 241 557046-61
alexander.engels@aixbrain.de
Ansprechperson bei PTKA
Dipl.-Ing. Michael Petzold
+49 721 608-31469
michael.petzold@kit.edu
Problemstellung
Fehlende Einführungskonzepte und Standards sowie eine unzureichende Qualität und Quantität der Daten verhindern aktuell den Einzug von Künstlicher Intelligenz (KI) in deutsche Produktionsunternehmen. Darüber hinaus ist die Produktion bislang maßgeblich von der Kompetenz und dem Prozesswissen der Experten und Fachkräfte abhängig. Für die vollumfängliche Nutzung der Wertschöpfungspotenziale von KI-Lösungen ist daher die Überführung dieses Expertenwissens in die KI essentiell.
Ziel
Im Projekt GeMeKI werden am Beispiel der Anwendungsfälle Fügen, Trennen und Umformen realistische Musterlösungen (Best Practices) in demonstrierbaren Prototypen entwickelt und mit allgemeinen Einführungskonzepten unterlegt.
Dazu sind drei Fragen zu beantworten: Wie können aus den umgesetzten Bausteinen und Demonstratoren breitenwirksame Leitfäden zur KI-Befähigung von Unternehmen entwickelt werden? Mit welchen Methoden lassen sich KI-Anwendungen sowie die Daten und Datenverarbeitungsprozesse integrieren? Wie kann durch menschzentrierte KI-Applikationen das Wissen von Experten aus der Produktionslandschaft in digitalisierte Expertise überführt werden?
Vorgehensweise
In jedem der drei Anwendungsfelder Fügen, Trennen und Umformen werden durch eine Forschungseinrichtung, ein Technologieanbieter, ein Anwenderunternehmen sowie übergeordnete Partner konkrete Musterlösungen für menschzentrierte KI-Anwendungen entwickelt. Darauf aufbauend werden Daten sukzessive zu Wissen verarbeitet, um sie anschließend in KI-Anwendungen nutzen zu können. Dabei steht die Rolle des Menschen Ebenen-übergreifend im Fokus der Untersuchung. Durch eine Generalisierung der Musterlösungen wird eine Plattform geschaffen, welche industriekompatible Leitfäden und Trainingsdatensätzen sowie beispielhafte KI-Applikationen bereitstellt.
Ergebnisse und Anwendungspotenzial
GeMeKI ermöglicht durch die vielschichtige Struktur die Ausschöpfung verschiedener Produktionspotenziale. Mit Hardware- und Softwarebausteinen werden Qualität und Produktivität realer Fertigungsprozesse gesteigert. Die prototypisch entwickelten Bausteine können sowohl von den Technologieunternehmen als auch von den Produktionsausrüstern in kommerzielle Produktangebote überführt werden. Die erarbeiteten Lösungen und Erkenntnisse werden breitenwirksam in Demonstratoren und Beratungsangebote überführt.
- aiXbrain GmbH
- CHIRON Group SE
- Franz Pauli GmbH & Co. KG
- Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein
- Innomotics GmbH
- meastream GmbH
- Miele & Cie. KG
- MT Analytics GmbH
- RWTH Aachen
- Siemens Aktiengesellschaft
- XENON Automatisierungstechnik GmbH
- YOUSE GmbH
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