Ein großer Vorteil dieser intelligenten Technologien gegenüber traditionellen Maschinensteuerungsarchitekturen sind ihre Datenverarbeitungs-, Lern- und Entscheidungsfähigkeiten, sagt Nils Knepper, Senior Product Manager Modular PLC Central Europe für Industrial Automation Systems bei Mitsubishi Electric Europe. „Daher werden intelligente Algorithmen eine treibende Kraft für erhöhte Maschinenverfügbarkeit sein, indem sie eine noch effektivere vorausschauende Wartung ermöglichen.“
Denn Data Analytics und Künstliche Intelligenz können durch Big Data-Analysen Maschinenzustände in Echtzeit analysieren. Sie monitoren den aktuellen Maschinenzustand, erkennen anstehende Fehlfunktionen und geben Handlungsempfehlungen. Der Maschinenbediener kann reagieren, oder das System wird selbstständig Abhilfemaßnahmen einleiten.
Spannend wäre aus Kneppers Sicht auch ein Szenario für die ganz Lieferkette. „Kommt es zu Engpässen bei der Lieferung, reagiert die Maschine autonom und verlangsamt die Produktion selbständig, bis die Ersatzkomponenten eintreffen. So kann ein Anhalten der gesamten Produktionslinie verhindert werden.“
Bis an die Grenzen der Maschine
Zukünftig werde die Künstliche Intelligenz auch autonome Entscheidungen treffen, um die Produktivität zu optimieren, so Knepper. Aktuell ist eine Maschine so konstruiert, dass sie innerhalb definierter Leistungsgrenzen arbeitet. „Die KI-Technologie aber verwendet innerhalb der Steuerung tiefer gehende Lernalgorithmen. Diese könnten es ermöglichen, Maschinen an die heutigen Grenzen und darüber hinaus zu fahren. Und so die Produktivität erheblich zu steigern, ohne die Zuverlässigkeit oder Sicherheit zu beeinträchtigen.“
Bereits heute kann die Anwendung der KI-Prinzipien zu betrieblichen Verbesserungen führe. So hat Mitsubishi Electric beispielsweise eine Diagnosetechnologie auf Basis seiner KI-Technologie Maisart entwickelt. Eingebettet in Produkte wie die Melipc-Edge-Computing-Lösung nutzt diese maschinelles Lernen zur Analyse gesammelter Daten, um ein Modell der Betriebszustände der Maschine zu generieren. Dieses Modell kann Anomalien im Betrieb der Maschine in Echtzeit erkennen und so frühzeitig vor Problemen warnen.
Vorausschauende Wartung für Roboter
Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI ist die intelligente vorausschauende Wartungsfunktion Smartplus der Melfa-Roboter. Sie analysiert genau primäre Antriebskomponenten entsprechend den tatsächlichen Betriebsbedingungen und warnt frühzeitig vor dem Ausfall oder den Verschleiß von Teilen.
Darüber hinaus bietet die Technologie während der Konstruktionsphase der Anwendungen Simulationsmöglichkeiten zur Vorhersage der Lebensdauer des Roboters und zur Abschätzung der jährlichen Wartungskosten. Dadurch haben Ingenieure die Möglichkeit, den Betrieb des Roboters zu modifizieren, um die Lebensdauer zu verlängern.
Knepper: „Diese beiden Beispiele führen bereits heute zu einer erheblichen Verbesserung der Verfügbarkeit der Maschine und zur Senkung der Wartungskosten. Und das ist erst der Anfang. Denn sie weisen lediglich auf das Potenzial von Data Analytics und künstliche Intelligenz hin.“
Mitsubishi Electric Europe B.V.
https://de3a.mitsubishielectric.com
Mitsubishi-Electric-Platz 1
40882 Ratingen
