KI: Künstliche Intelligenz im Maschinenbau lebt vom Praxiswissen Trumpf: Maschinen lernen vor allem im Verbund

KI: Künstliche Intelligenz im Maschinenbau lebt vom Praxiswissen

Trumpf: Maschinen lernen vor allem im Verbund

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Die Bundesregierung will die KI-Forschung mit drei Milliarden Euro fördern. Maschinenbauer fordern dabei Praxisnähe. Wie der KI-Einsatz im Maschinenbau aussehen kann, zeigt das Beispiel Trumpf.

Google, Facebook und Co. stellen KI-Innovationen im Serientakt vor. Und China plant Investitionen im Bereich KI von 150 Milliarden Dollar bis 2030. Die Zeichen der Zeit sind also eindeutig: Künstliche Intelligenz kommt – und zwar mit Wucht“, sagt Dr. Thomas Schneider Geschäftsführer Entwicklung des Geschäftsbereiches Werkzeugmaschinen bei Trumpf. „In der deutschen Industrie müssen wir deshalb jetzt die Weichen für künstliche Intelligenz stellen, sonst landen wir auf dem Abstellgleis.“

Der Maschinenbauerverband VDMA begrüßt daher, dass die Bundesregierung eine KI-Strategie auf den Weg gebracht hat. „Weder das Budget von 3 Milliarden Euro noch 100 neue Professoren garantieren allerdings den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz“, sagt Hartmut Rauen, stellvertretender Hauptgeschäftsführer des VDMA. „Wir brauchen keine Forschung im Elfenbeinturm, sondern am Ende intelligente Lösungen, wie wir KI möglichst schnell in den Unternehmen nutzen können.“ Schneider stimmt zu: „Universitäre Grundlagenforschung ist für die Zukunft zwar wichtig, aber ein Großteil der Forschungsfragen zu KI ist praxisnah und sollte über entsprechend industrienah aufgestellte Förderprogramme schnell angegangen werden.“

KI nimmt Schlüsselrolle ein

Schneider sieht gerade im Industrie- und Maschinenbau-Knowhow einen wichtigen Vorteil gegenüber IT-Riesen wie Google. „Zumal der Fehlerfall, wenn die KI falsche Entscheidung trifft, gerade im Maschinenbau desaströs sein kann. Hier sind Erfahrung und Fachwissen notwendig, um KI-Empfehlungen richtig interpretieren zu können.“

Bei Trumpf nimmt KI daher mittlerweile eine Schlüsselrolle ein. „Künstliche Intelligenz betrifft die Tätigkeiten mehrerer Hundert Mitarbeiter in unterschiedlicher Form“, berichtet Schneider. Einige arbeiten mit namhaften großen KI-Anbietern zusammen, andere nutzen Open-Source-Software für eigene Ansätze. Zum Einsatz kommt KI beispielsweise in der Qualitätskontrolle oder in KI-Lösungen, die Servicemitarbeitern Reparaturvorschläge machen.

Zudem setzt Trumpf KI direkt in seinen Maschinen ein, bestes Beispiel ist der Laservollautomat TruLaser Center 7030. Diese Maschine schneidet mit einem Laser Teile aus einer Blechtafel und löst sie automatisch heraus. Da die Blechteile in Form, Größe und Dicke sehr stark variieren können, muss die Maschine diese auf ganz unterschiedliche Weise aus der Blechtafel entnehmen, sonst verklemmen sie. Mechanische Basis dafür sind 180 bewegliche Pins, die das Teil von unten aus der Blechtafel herausdrücken, sowie 2500 Sauger, die die Teile von oben anheben.

Alle Maschinen profitieren

Die richtige Strategie aus Drücken und Ansaugen findet die Maschine mithilfe von KI: Gelingt das Rauslösen nicht auf Anhieb, leitet die Maschine selbstständig Retry-Wiederholungen ein. Schneider: „Die Daten über die zunächst missglückte, dann aber erfolgreiche Entnahme werten wir zentral aus und übertragen dann die Ergebnisse auf alle anderen Maschinen. Mithilfe von hunderttausenden Kundenrückmeldungen lassen sich Anlagen kontinuierlich perfektionieren.“

Das Ganze funktioniert aber natürlich nur, wenn die Kunden die Datenweitergabe freigeben: „Der Kunde bestimmt, was mit seinen Daten passiert. Wir müssen den Kunden daher überzeugen, dass es ihm etwas bringt, wenn er seine Daten mit uns teilt. Denn Mehrwert entsteht nur, wenn Daten geteilt werden.“

Keine Probleme mit der Datenfreigabe hat Trumpf bei einer anderen KI-Anwendung, denn diese findet in der eigenen Fertigung statt, konkret in der Qualitätssicherung bei der Produktion der Laserflachbettmaschinen im Werk in Grüsch in der Schweiz. Treten beim Testbetrieb Auffälligkeiten auf, musste ein Mitarbeiter bislang mitunter sämtliche Teile untersuchen und gegebenenfalls austauschen. Heute erfassen Sensoren in der Maschine bei einem kurzen Test große Mengen an Daten und senden sie über die Steuerung in die Cloud, in der die KI-Lösung sie automatisch analysiert. Eine geschickte Kombination aus Simulations-, Mess- und Analyseverfahren ermöglicht so die Überprüfung der Maschine in unzähligen Betriebszuständen. Und die KI erkennt nicht nur Fehler, sondern lernt auch, wie sie sich beheben lassen. Schneider: „Bis heute wurden so bereits 3500 Maschinen vermessen. Mit jeder Analyse baut die KI-Lösung ihren Wissensschatz aus.“

Trumpf GmbH + Co. KG

www.trumpf.com

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