Wie kann Künstliche Intelligenz in der Produktion eingesetzt werden? Welche Möglichkeiten bieten intelligente Automatisierungslösungen? Wie weit ist man in der Mensch-Roboter-Kooperation? Mit diesen und noch vielen weiteren Fragen beschäftigten sich Experten drei Tage lang beim Kongress „KI & Data  Analytics in Manufacturing“ in Stuttgart. Als Referent war auch Dr. Maksim Greiner von der DE group vertreten. Der technische Leiter für maschinelles Lernen sprach zum Thema „Industrie 4.0 zu Ende gedacht: Wie funktioniert vernetzte Fertigung?“.

Maksim Greiner promovierte 2016 am Max-Planck-Institut für Astrophysik und der LMU München im Thema Datenanalyse. Nach einem Forschungsprojekt am Exzellenzcluster der TU München zum Thema des maschinellen Lernens in der Industrie wurde Maksim Greiner im Jahr 2017 zum Mitgründer des Unternehmens Insight Perspective Technologies (IPT). Als Mitglied der DE Group deckt IPT die Themenbereiche Analytics und Business Intelligence ab. Seine Ausführungen stießen auf großes Interesse. Als Wissenschaftler und zugleich Mann der Praxis konnte Maskim Greiner nicht nur den Stand der Theorie anschaulich vermitteln, sondern beeindruckte auch mit seinen Erfahrungen aus der Industrie.

Als konkretes Beispiel für Künstliche Intelligenz in der Produktion schilderte der Experte ein Problem aus der Automobilbranche. Der Kunde der DE group musste seither bei der Lackierung seiner Fahrzeuge mit hohen Ausschusszahlen leben. Die Unternehmensgruppe bietet einen Lösungsweg, bei dem durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz die Ausschusszahlen des Kunden innerhalb kürzester Zeit halbiert werden können. Das Problem des Automobilherstellers: Die Qualität des zugelieferten Lacks ist nicht konstant. Da aber der Lackierprozess bislang unter konstanten Parametern standardisiert ablief, führten die Qualitätsunterschiede im Lack zur hohen Ausschusszahl. „Hier kommt das maschinelle Lernen ins Spiel“, erläuterte Maksim Greiner. „Durch das Erlernen der Zusammenhänge zwischen den Einflussgrößen, Einstellungsparametern und Qualitätsparametern können die Einstellungen an die gegenwärtigen Einflüsse angepasst werden.“ Die DE group stellt es in Aussicht das Problem mit dem IPT.Stack zu lösen. „Der IPT.Stack kann nicht nur vorhersagen, sondern auch regeln. Er berechnet, welche Einstellungen vorgenommen werden sollen, um mit optimaler Qualität zu produzieren. Diese Sollwerte werden für jedes Einzelteil individuell auf Basis von Sensorwerten der vorangegangenen Produktionsschritte berechnet. So kann IPT.Stack Unregelmäßigkeiten einzelner Prozessschritte durch Anpassungen in späteren Prozessschritten ausgleichen. Gleichzeitig lernt IPT.Stack aus neuen Daten um seine Präzision immer weiter zu steigern. Hierdurch ist eine Halbierung des Ausschusses möglich.“

Maksim Greiner ging aber nicht nur auf einzelne Beispiele aus der Praxis ein, sondern zeigte auch auf, wie verschiedene IT-Systeme miteinander kommunizieren und lernen können. Der Experte gab seinen Kollegen mit auf den Weg: „Industrie 4.0 bedeutet, dass die verschiedenen IT-Systeme nicht nur Insellösungen sind, sondern ineinandergreifen.“