Mithilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) will Sick seine Sensorik besser und schneller an kundenspezifischen Aufgaben anpassen. Denn zwar gibt es für eine Vielzahl von standardisierten Anwendungen die passende Sensorik. „Mit dem wachsenden Bedarf nach individuellen Lösungen, erleben jedoch maßgeschneiderte Lösungen eine steigende Nachfrage“, erklärt Bernhard Müller, Senior Vice President Industrie 4.0.
Die Schwarzwälder adressieren dies durch Sensor-Software-Konzepte wie das Eco-System Appspace. Auf dieser Plattform können für die jeweilige Anwendung passende Software-Apps geschaffen werden, die dann auf programmierbaren Sensoren laufen. Nun geht man einen Schritt weiter und nutzt Deep Learning Algorithmen, um die Funktionalität der Sensoren noch genauer auf die Aufgabe zu spezialisieren. Dabei lernt der Sensor dank selbstlernender Algorithmen, Informationen zielgenau zu verarbeiten. Beispielsweise werden Vision-Sensoren durch eine Vielzahl von Bildern auf die spezifische Aufgabe trainiert. Aus diesem Training heraus kann der Sensor dann selbständig neue, nicht bekannte Bilder analysieren.
Sick will aber nicht nur einzelne Sensoren intelligenter machen, sondern auch die generierten Daten für die Optimierung der Wertschöpfungskette nutzen. Basis dafür sind die Sensor Integration Machines (SIM). Diese Edge-Computing-Systeme verbinden einzelne intelligente Sensoren zu Multi-Sensor-Systemen, sammeln und aggregieren deren Daten und integrieren diese via OPC-UA oder MQTT in die Industrie 4.0.
Zudem erweitert der Sensorik-Spezialist sein Indoor-Lokalisierungsportfolio, um die Transparenz in komplexen Logistiknetzwerken zu erhöhen. Hintergrund: Zwar gibt es mit Barcode-Readern, Kameras oder RFID-Lesegeräten prima Lösungen für das Objekt-Tracking an festen Leseorten. Nur: Verlässt die Ware die starre Fördertechnik, bleibt häufig unklar, wo sich welches Objekt befindet. Das ist umso relevanter je mehr starre Stetigförderer ergänzt werden mit mobilen Fahrzeugen für den Materialtransport.
Nötig ist daher eine Transparenz über Systemgrenzen hinweg. Dafür hat Sick sein Portfolio um funkbasierte Lokalisierungslösungen, sogenannte Indoor-GPS, erweitert. Auf Basis dieser Daten entsteht eine vollständige Transparenz über alle wichtigen Bewegungen auf dem Shopfloor. Analytics-Tools schaffen damit Einblicke in die Abläufe der Fabrik oder der Logistik.
Besonderer Vorteil von Sick: Man kann dafür nicht nur auf die Daten der Utrawideband-Tags des Indoor-GPS zurückgreifen, sondern eben auch auf die Infos von Sensoren für das Objekt-Tracking oder von Lasersensoren der fahrerlosen Transportfahrzeuge. Je nach Anwendung und je nach geforderter Positionsgenauigkeit können sogar unterschiedliche Technologien miteinander kombiniert werden.
Intelligente Sensorkonzepte hat Sick in der eigenen smarten Fertigung in Freiburg bereits realisiert. In der 4.0 Now Factory ziehen Automated Guided Carts (AGC) ihre Kreise, beliefern Produktionsroboter und transportieren fertige Produkte ab. Auf dem Dashboard des Bosch Production Performance Management (PPM) können die Kennzahlen abgerufen werden. Müller: „All unsere Fahrzeuge, Bauteile oder Produktionszellen sind miteinander verbunden und liefern die Daten in eine Cloud.“
Sick AG
www.sick.de; Hannover Messe Halle 9, Stand F18
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