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MRM² realsiert Prototyp zur Spracheingabe im industriellen Umfeld

Maschinenbedienung
Spracheingabe auch bei Maschinenlärm in der Produktionshalle

An die Vorteile der Spracheingabe gewöhnen wir uns im Privatleben bereits – in einer Produktionshalle mit entsprechend hohem Geräuschpegel ist sie bislang aber eher selten zu finden. MRM² Automatisierungstechnik möchte das mit seiner Sprachbox jetzt ermöglichen und hat einen Demonstrator in Form einer Roboterbar entwickelt, die per Spracheingabe Drinks mixt. Die zum Einsatz kommenden Machine-Learning-Algorithmen sollen den Einsatz auch bei Produktionslärm ermöglichen – und eröffnen damit dem Maschinen- und Anlagenbau auch die Spracheingabe im industriellen Umfeld.

Sprachbefehle oder Sprachsteuerungen werden in der industriellen Automatisierung bisher eher selten eingesetzt. Gegen den Einsatz im industriellen Umfeld spricht – so ein Hauptargument – die Vielzahl von Nebengeräuschen in den oft ‚lauten‘ Produktionshallen. Trotz des diffusen Lärmpegels muss die Sprachsteuerung aber gerade dann zuverlässig funktionieren und es dürfen keinerlei fehlerhaften Befehle entstehen, um Störungen des Produktionsablaufs sicher ausschließen zu können. In besonderem Maße kommt es deswegen auch auf die richtige Platzierung von Mikrofonen und Lautsprechern an sowie die geeignete Auswahl der Audiotechnik.

Funktionierender Prototyp einer Sprachsteuerung ist realisiert

Genau dieser Herausforderung hat sich die MRM² Automatisierungstechnik GmbH aus Bad Ditzenbach-Gosbach gestellt und einen fertigen, zuverlässig funktionierenden Prototypen einer Sprachsteuerung für den industriellen Einsatz realisiert. Dieser kommt auch mit Produktionslärm in der Umgebung gut klar. Als Demonstrator wurde eine Roboterbar aufgebaut, in der sich Drinks per Sprachsteuerung auswählen lassen. Der Roboter mixt anschließend selbstständig den entsprechenden Drink. Auf der Hand liegt, dass sich dieses System aber auch auf Aufgaben in industriellen Anlagen übertragen lässt.

Funktionsprinzip der Sprachsteuerung

Die Spracherkennung nutzt Machine-Learning-Algorithmen, wozu das System grundsätzlich zunächst eine Trainingsphase durchlaufen muss. Auf Basis der in dieser Phase gewonnenen Daten bauen die Algorithmen ein statistisches Modell auf und lernen, automatisch Muster und Zusammenhänge in den vorhandenen Daten zu erkennen. Dabei verbessert sich das System selbstständig. MRM² greift für das Erkennen von Regelmäßigkeiten auf die große Menge an vorhandenen Daten aus Webservices zurück. Die Worterkennung ist dadurch schon sehr genau, ohne dass ein spezielles Training notwendig ist.

Technischer Aufbau der Sprachsteuerung

Voraussetzungen für das Funktionieren des Systems sind ein Internetzugang und eine Anbindung an eine Steuerung (SPS/IPC). Die Verarbeitung der Sprachbefehle selbst erfolgt dabei online in der Cloud, zur Datenübertragung wird das MQTT-Protokoll verwendet. Die ‚Sprachbox‘ von MRM² Automatisierungstechnik, in der die Sprachbefehle erkannt, verarbeitet und an die Steuerung übergeben werden, läuft mit einem Python-Code. Hintergrund ist, dass Python die am weitesten verbreitete Programmiersprache für maschinelles Lernen ist und zwei große Vorteile bietet:

  • Sie ist sehr übersichtlich und
  • die meisten verfügbaren KI-Bibliotheken wurden für Python entwickelt.

Die Entwickler können auf diese Weise auf eine Vielzahl an Unterprogrammen zurückgreifen, die bereits Codes für entsprechende Lösungen anbieten.

Mit Hilfe von Bibliotheken können übrigens auch die Befehle aus der Sprachsteuerung und die dazugehörigen Verknüpfungen in der übergeordneten Maschinensteuerung (SPS) angelegt werden. Zur Zeit sind Bibliotheken für Codesys-basierende Steuerungen entwickelt, für weitere Steuerungsplattformen sind sie in Planung.

Arbeit mit der Sprachsteuerung

Aktiviert wird die Sprachsteuerung mit dem Aktivierungsbefehl ‚Hey, Ora!‘. Für eine zuverlässige Erkennung des spezifischen Hotwords war hier ein Training mit zirka zehn Frauen- und Männerstimmen erforderlich.

Bei der Spracheingabe durch den Benutzer muss keine genaue Wortfolge oder ein bestimmter Satzbau berücksichtigt werden. Dadurch kann die Sprachsteuerung auch mit umgangssprachlichen Formulierungen umgehen (natural language understanding), mit unvollständigen Sätzen oder nur einzelnen Wörtern – sofern die definierten Schlüsselworte in der Spracheingabe enthalten sind.

Einsatz der Sprachsteuerung im Maschinenbau

Im Maschinen- und Anlagenbau ist die Anwendung der Sprachsteuerung für jede Automatisierungslösung denkbar, bei der eine Eingabemöglichkeit über ein Bedienpanel besteht (was auf die meisten Anwendungen zutreffen wird). Jeder Befehl, der sich am Panel eingeben lässt, kann prinzipiell auch per Spracheingabe der Maschine übermittelt werden. Ebenso kann alles, was auf einem Bedienpanel angezeigt werden kann, auch erfragt werden. Die Befehle müssen lediglich in der SPS verknüpft werden.

Fazit:

Die Vorteile der Sprachsteuerung liegen auf der Hand: Durch die Möglichkeit, Befehle per Sprache einzugeben, kann der Benutzer sehr intuitiv und ohne vorherige Schulung mit der Maschine kommunizieren – und auch komplexe Befehle einfach ‚sprechen‘. Auch das Loslösen der Maschinenbedienung von einem örtlich fixierten Bedienpanel kann vor allem bei sehr großen Maschinen ein Vorteil sein: Ohne zum Beispiel um die komplette Maschine herumgehen zu müssen, kann ein Bedienbefehl von einem nahezu beliebigen Standort aus eingegeben werden (lediglich abhängig von der Positionierung und Art der Audiotechnik). Bei Wartungs- oder Reparaturarbeiten können zudem Konfigurationen per Sprachbefehl abgefragt werden, ohne die Position zum Beispiel auch unter der Maschine verlassen zu müssen und dabei den Reparaturvorgang unterbrechen zu müssen (ohne etwa Werkzeug aus der Hand legen zu müssen).

Die einfache Umsetzung der Spracherkennung in Python zeigt ein Video:
hier.pro/ejYjm

Kontakt:
MRM² Automatisierungstechnik GmbH
In der Au 1
73342 Bad Ditzenbach-Gosbach
Tel. +49 7335/9499-100
info@mrm2.de
www.mrm2.de


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