Festo will künstliche Intelligenz (KI) verstärkt als Schlüsseltechnologie für Automationslösungen bei seinen Kunden nutzen. Dazu wendet Festo KI-Ansätze wie Condition Monitoring und Machine Learning in der Automatisierungstechnik an, um das Verhalten von Komponenten, Maschinen und Anlagen zu überwachen. Festo konzentriert sich auf drei Anwendungsfälle: Predictive Maintenance, Predictive Quality und Predictive Energy.
„KI ist der Enabler, der das Automatisierungsbusiness auf eine neue Effizienzstufe bringt. Wir bei Festo punkten durch die besondere Konstellation aus Hardwareexpertise im Bereich elektrische und pneumatische Automatisierung gepaart mit Software- und KI-Kompetenz. Gerade bei Industrial Intelligence ist die Mischung aus Algorithmen gepaart mit dem spezifischen Fachwissen eines Ingenieurs ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Umsetzung KI-basierter Automatisierungsapplikationen“, sagt Dr. Frank Melzer, Vorstand Product and Technology Management.
Drei Anwendungsfälle im Fokus
Zum Einsatz kommt für Predictive Maintenance, Predictive Quality und Predictive Energy dabei die KI-Softwarelösung Festo AX, die von Festo selbst und Festos KI-Tochter Resolto entwickelt wurde. „Im Kern ist es immer die gleiche Herausforderung: Wir überwachen kontinuierlich Maschinendaten und überprüfen diese gegen unser KI-Modell, das den Gutzustand einer Komponente oder Maschine beschreibt. Die KI-Algorithmen erkennen dann Abweichungen vom Normalzustand und können diese auch voraussagen“, so Dr. Frank Melzer.
Je nach Anwendungsfall und Ziel des Kunden wird die Softwarelösung von den Festo Application Engineering-Experten angepasst und auf den Kunden individuell zugeschnitten.
Predictive Maintenance
So zum Beispiel bei einem deutschen Automobilhersteller, der Predictive Maintenance im Karosseriebau einsetzt. Ziel des Kunden war es, die Effizienz in der Instandhaltung seiner servopneumatischen Schweißzangen zu steigern, in dem unvorhergesehene Stillstandszeiten sowie Service- und Reklamationskosten vermieden werden sollten.
Festo implementierte KI-Algorithmen zur Vorhersage von Komponentenausfällen und integrierte diese in die bestehende Infrastruktur. Es wurden kontinuierlich Daten der Schweißzangen gesammelt und bewertet. Nach einer Auswertung der Zangendaten konnten weitere Verschleißfälle vor dem eigentlichen Ausfall identifiziert werden. So konnte bereits ca. ein Viertel der Störzeiten im Karosseriebau vermieden werden, da die Reparatur in die produktionsfreie Zeit verlagert werden konnte.
Predictive Energy
Predictive Energy wendet Festo aktuell bei einem Kunden aus dem Bereich Food & Packaging an, um den Energieverbrauch der pneumatisch betriebenen Flaschenabfüllanlage auf das Minimum zu reduzieren, den CO2-Ausstoß zu verringern und um Kosten zu sparen. Zunächst durchleuchtete Festo den gesamten Druckluftprozess der Anlage. Das Energieeffizienzmodul C2M, das Druckregler, Einschaltventil, Sensorik und Feldbuskommunikation in einer Einheit kombiniert, überwacht den Druckluftverbrauch, gibt Aufschluss über mögliche Leckagen und verhindert, dass der Anlagendruck unter ein definiertes Standby-Drucklevel abfällt.
Durch die permanente Zustandsüberwachung der Anlage und der anschließenden Auswertung der Daten über die KI-Software meldet das System Abweichungen und Störungen rechtzeitig. Die erfassten Daten möchte der Kunde künftig auch für den Anwendungsfall Predictive Maintenance nutzen.
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