Industrie 4.0 So macht KI mehr aus IoT-Plattformen

Entwickelnde Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, die notwendige Digitalisierung minimal-invasiv in ihre laufenden Geschäftsprozesse zu integrieren. Die meisten KMU wollen dabei Datenhoheit behalten und Mehrwerte generieren. Eine Cognitive Computing Lösung macht das möglich.

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Die Kooperation des Software-Unternehmens Invenio Cognitive Technologies als Solution Provider mit Rock5 als Platform Provider soll Anwendern helfen, ganzheitlich neue digitale Services zu entwickeln: Mittels einer Internet-of-Things-(IoT)-Plattform in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich einzelne Bauteile prozessual und funktional ansteuern. Invenio übernimmt es, die vernetzten Elemente mittels KI intelligent zu gestalten, damit diese autonom in den Netzen agieren können.

Die Integration der KI in die Plattform von Rock5 ermöglicht somit eine reibungslose Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, die im Zeitalter der Industrie 4.0 unerlässlich ist. Diese maßgeschneiderte Komplettlösung der beiden Unternehmen bietet dem Anwender genau das, was er – ganz individuell – für seine Unternehmensprozesse benötigt. Zudem bleibt er zu jeder Zeit der Herr seiner Daten, da diese ausschließlich in Deutschland beziehungsweise auf seinem eigenen Server liegen.

Agiler Ansatz für digitale Services

Das Trägermedium der Cognitive Computing Lösung ist die IoT-Plattform von Rock5. Beide Unternehmen sind Dienstleister. Rock5 ist darüber hinaus als Software-Entwickler im IoT-Bereich tätig und unterstützt Maschinenbauunternehmen und Fertigungsunternehmen bei der Realisierung von Industrie-4.0-Lösungen.

Die Grundidee des jungen Unternehmens ist aus vielen Gesprächen mit Kunden aus der Industrie entstanden.

Rock5 sieht sich nicht nur als ein technischer Realisierungspartner von IoT-Lösungen und Apps, sondern begleitet seine Kunden auch beratend in der Produktentwicklung. Daraus folgerte das Unternehmen, dass es eine Lösung geben muss, industrielle IoT-Projekte umzusetzen, bei denen der Anwender jederzeit die Hoheit über seine eigenen Daten behält. Durch eine iterative Vorgehensweise ist immer wieder Feedback von der Zielgruppe eingeholt worden, um das passende Produkt zu entwickeln.

Das kann die IoT-Plattform:

Die IoT-Plattform bietet alle notwendigen Funktionen für den sicheren Betrieb einer IoT-Infrastruktur: Von der Connectivity der batteriebetriebenen Sensoren, die einfach über Funkstandards wie Lorawan oder Narrowband-IoT angebunden sind, bis hin zu IoT-Gateways, die über unterschiedliche Schnittstellen zum Anschluss von Temperatur-, Vibration- oder Drucksensoren verfügen.

Mit dem Device-Management lassen sich tausende Sensoren oder IoT-Gateways organisieren und überwachen, wodurch der Anwender eine Inventarisierung sowie eine genaue Standort-Übersicht erhält.

Der lokale Data Storage ermöglicht es, die gewonnenen Nutzdaten direkt in der mitgelieferten Time-Series-Database oder in einer relationalen Datenbank zu speichern und zu verarbeiten, ohne die Daten außer Haus zu geben.

Ein weiterer Vorteil: Die IoT-Plattform kann nicht nur als Cloud-Variante genutzt werden, sondern ist ebenfalls lokal in den Unternehmensräumen ohne jegliche Internetverbindung (Inselnetz) funktional. Eine verschlüsselte Kommunikation zwischen IoT-Plattform und IoT-Gateways sorgt außerdem für Sicherheit vor Cyberattacken und Datenabgriff.

Die einfache, visuelle Darstellung der erfassten Maschinendaten im Dashboard sowie die intuitive Bedienung des Systems garantieren zudem stets die Transparenz im Produktionsbetrieb und während des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses.

Zentrale Rolle: Erfassung der Maschinen- und Prozessdaten

Moderne Produktionsanlagen bestehen meist aus komplexen Systemen und zahlreiche Maschinen müssen bei der Fertigung eines einzelnen Produktes zusammenwirken. Deshalb ist nicht nur eine kontinuierliche Überwachung des Produktionsprozesses wichtig, sondern auch eine durch den Einsatz prädiktiver Systeme mögliche und verlässliche Vorausschau auf die Zukunft. Nur so können eine reibungslose Fertigung und eine hohe Qualität der Produkte gewährleistet werden. Eine zentrale Rolle kommt dabei der Erfassung der vielfältigen Maschinen- und Prozessdaten zu, die Auskunft über den Produktionsprozess geben können.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und dort von Cognitive Computing Techniken – verbaut in sogenannten kognitiven Agenten als intelligente Erweiterung der Digitalen Zwillinge – lassen sich Produktionsprozesse im Allgemeinen und das Verhalten der daran beteiligten Assets im Speziellen in Echtzeit simulieren. Eine simulationsvalidierte Antizipation und optimierte Ausrichtung der Produktionsprozesse sind damit möglich. Bereits dadurch ergeben sich mehrwertige Nutzenpotenziale.

Die integrierte KI bietet über die reine Zustandsüberwachung hinaus die Möglichkeit, beispielsweise Vorhersagen über den vorzeitigen Verschleiß von Teilen zu machen, was wiederrum Kosten bei der Instandhaltung einspart – denn ein unvorhergesehener Maschinenstillstand kann oftmals zu einer Unterbrechung der gesamten Produktion führen. Dabei können diese Informationen direkt auf ein Mobilgerät übermittelt werden, um zeitnah auf die Maschinenaktivität von überall einwirken zu können.

Dank KI mehr Wertschöpfung erzielen

Das Expertenteam der Cognitive Technologies von Invenio profitiert bei der Entwicklung der KI von seiner langjährigen Erfahrung der über 35-jährigen Firmengeschichte. So lassen sich die von Rock5 entwickelten Apps zur Erweiterung der Plattform mit KI anreichern.

Im Rahmen eines speziellen Vorgehensmodells „Cognitive Driven Development“ werden die Lösungen von Invenio individuell entwickelt und dann in die Plattform eingebunden. In der Regel und je nach Branche wird dabei mit einem hybriden Modell gearbeitet: Zu Beginn eines Projektes stehen Anwenderworkshops, die gemeinsam das Ziel und die Anforderungen definieren. In der Implementierungsphase wird auf agile Rahmenwerke wie Scrum gesetzt. So lassen sich früh Mehrwerte geschaffen und die Lösung minimal-invasiv in bestehende Produktionsprozesse integrieren.

Dashboard zeigt Predictive Analytics und Anomalie-Erkennung

Sowohl Predictive Analytics für eine zeit- und kosteneffiziente Nutzung der Maschinen als auch eine Anomalie-Erkennung mit dem Ziel der vorausschauenden Wartung und automatischen Handlungsempfehlung für einzelne Anlagen können dem Nutzer im Dashboard dank der KI-Lösungen angezeigt werden.

Beispielsweise kann eine akustische Schwingungserkennung das Geräuschniveau von Maschinen nicht nur überwachen, sondern auch Defekte frühzeitig erkennen und vor Verletzungen der Grenzwerte warnen. In Echtzeit werden die Maschinendaten von der lernfähigen KI erfasst und verarbeitet – auch ein lernfähiger Shop für das einfache und schnelle Nachbestellen von passenden Ersatzteilen lässt sich einbinden.