Interaktiv - Das Kundenmagazin des Fraunhofer IPA 1.2020 | Page 18
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messung an und zeichnet geprüfte Objekte mit
dem Zertifikat »Tested Device ® « aus. Im genan n -
ten CAPE ® wird dieses Ver fahren mittels eines
optischen Partikelzählers und eines Prüf objekts
demonstriert. Unternehmen erhalten mit dem
produkt- und kundenspezifischen Prüfbericht
eine Bestätigung der Reinheits- und Reinraum -
tauglichkeit ihrer Anlagen, Geräte oder Ver -
brauch smaterialien.
Maschinelles Lernen erklären und Daten
vermitteln
In der Robotik wie auch in zahlreichen anderen
Einsatzfeldern in Produktion und Dienstleistung
kommen zunehmend maschi nelle Lernverfahren
und künstliche Neuronale Netze zum Ein satz. Je
nach Anwendung wird es immer wichtiger, zu
wissen, wie diese genau arbeiten und warum
sie zu einem bestimmten Ergebnis kommen. Sie müssen
erklärbar werden. Das ist aufgrund ihrer Komplexität bisher
oft noch nicht möglich. »Je leistungsfähiger ein Neuronales
Netz, desto schwerer ist es zu verstehen«, erklärt Professor
Marco Huber, der am Fraunhofer IPA das Zentrum für Cyber
Cognitive Intelligence (CCI) und die Abteilung Bild- und
Signalverarbeitung leitet.
Auf der Automatica präsentiert das Fraunhofer IPA deshalb
unter dem Motto »Explainable AI« (xAI) Verfahren, die Ent -
scheidungen von Neuronalen Netzen visualisieren und für den
Anwender transparent und nachvollziehbar machen. »Diese
Nachvollziehbarkeit stärkt die Akzeptanz von KI, schafft Ver -
trauen, verbessert die korrekte Funktionsweise und gibt Rechts -
sicherheit«, erklärt Huber.
In jeder Produktion fallen Daten an, doch ist es aufgrund unter -
schiedlicher Formate und Schnittstellen oft nicht möglich, diese
zu nutzen und auszuwerten. Die Software »StationConnector«
setzt genau hier an, indem sie eine einheitliche Schnittstelle
über alle Anlagen hinweg bietet. So kann sie Daten einfach und
anwendungsspezifisch zwischen Industrieprotokollen, Steue -
rungen und beliebigen IT-Systemen vermitteln. »Mit unserer
Software können Anwender schnell datenbasierte Geschäfts -
modelle generieren und umsetzen«, so Marcus Defranceski,
Gruppenleiter Reinheitsspezifische Automatisierungssysteme. Das
Exponat auf dem Messestand zeigt, wie einfach und flexibel die
Software einsetzbar ist und sich für verschiedenste Anwen dun -
gen, beispielsweise KI-Verfahren oder Monitoring, nutzen lässt.
Produktionen effizienter machen und Arbeitende entlasten
Wie Verluste in Produktionen automatisch erkannt und ihre
Ursachen ermittelt werden können, zeigt ein Demonstrator
zur autonomen Produktionsoptimierung. Er bildet ein automatisiertes
Modell einer Fertigungslinie ab. Diese wird sowohl
über die Steuerung als auch über externe Sensorik wie beispielsweise
Lichtschranken oder Kameras beobachtet. Alle Be -
obachtungsquellen werden genutzt, um ein Verhaltens modell
der Linie zu erstellen. Dies ermöglicht, die Linie kontinuierlich
online zu analysieren und so das Normalverhalten zu erfassen
sowie darauf basierend Produktionsverluste zu identifizieren.
»Damit möchten wir die Effektivität der gesamten Anlage er -
höhen und zentrale Prozessparameter transparent machen«,
erklärt Julian Maier, Wissenschaftler am Fraunhofer IPA und
Mitentwickler des Demonstrators.
Die flexible Arbeitskraft des Menschen in Produktionen ist
trotz mannigfacher Automatisierungsmöglichkeiten an vielen
Stellen immer noch unersetzbar und es gilt, diese bestmöglich
zu bewahren. Exoskelette, also Robotersysteme, die direkt am
Körper getragen werden, bieten Kraftunterstützung bei an -
strengenden Tätigkeiten und entlasten den Menschen.
Am Fraunhofer IPA gibt es das Stuttgart Exo-Jacket (SEJ), ein
Exo skelett für Forschungs- und Entwicklungszwecke. Das SEJ
unterstützt die oberen Extremitäten aktiv bei Hebe- und Über -
kopftätigkeiten. Das aktuelle System auf dem Messestand, das
Stuttgart Exo-Jacket 2, zielt hauptsächlich auf Anwen dun gen