Herr Ashouriha, Ansätze zum Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) machen Sie am Beispiel eines Servoverstärkers mit Fuzzy Logik – ähnlichen Funktionen (Logik der Unschärfe) – fest, den Ihr Unternehmen vor gut sechs Jahren herausbrachte. Können Sie konkreter werden, wie das in die Regelung hineinspielt?
Ashkan Ashouriha: Mit dieser Technologie („Load-Observer“) können unsere Servo-Regler Laständerungen zum Beispiel bei Produktwechseln selbstständig kompensieren beziehungsweise nachregeln. Es ist nicht erforderlich, die Anlage anzuhalten und manuelle Anpassungen vorzunehmen.
Mittels dieser Technik, können Sie also Änderungen im Prozess erkennen und automatisch nachregeln…
Ja, ein sehr häufiger Anwendungsfall wäre die Änderung der Last durch die natürliche Abnutzung der Mechanik. Alles Mechanische unterliegt einem natürlichen Verschleiß. Dies verändert über die Zeit das „Lastverhalten“ der Mechanik und würde ein ständiges Feintuning durch einen Spezialisten erfordern. Bei uns ist dieser Spezialist Teil der Firmware der Kinetix Servo-Regler.
Diese Kinetix-Regler übernehmen die Regelung selbst, statt der Steuerung. Das heißt, es gehen weniger Daten an die Steuerung, da die Vorverarbeitung in den Reglern stattfindet?
Genau, unsere Servosysteme der Kinetix-Familie sind viel mehr als nur Servo-Verstärker, genauer gesagt sind es Servo-Regler. Somit übermittelt die Steuerung immer nur die „groben“ Verfahrpunkte im Koordinatenraum, die Regler berechnen die Feininterpolationen jeweils eigenständig und regeln entsprechend die Motoren.
Ein Beispiel, wie aus Big Data smart Data wird: Nutzen Sie Fuzzy Logik auch für Ihre Sherlock-Controller, die Prozesswerte im Lauf überwachen lernen?
Das Project Sherlock AI für unsere ControlLogix-Plattform geht darüber weit hinaus. Es nutzt eine eigenentwickelte „Machine learning Engine“, die auf physikalische Modelle basiert. Der KI (im engl. AI) wird lediglich nur mitgeteilt, welche Prozessdaten für den Kunden relevant sind und fängt selbstständig an, diese zu überwachen, um zu lernen.
Ein großes Ziel hinter den Bemühungen der Künstlichen Intelligenz sind so genannte „Kognitive Maschinen“, Maschinen die selbst lernen, sich erinnern und anpassen können. Worum geht es da im Kern?
Der Schlüssel hierzu sind die Machine Learning Engines (Algorithmen). Genau hierfür haben wir die beiden Technologien Project Scio und Project Sherlock entwickelt. Anders als zum Beispiel eine Suchmaschine beschäftigen wir uns in der Industrie immer mit physikalischen Modellen und deren Gesetzen. Ich weiß, das Ganze klingt sehr komplex. Lassen Sie uns annehmen, dass wir eine Pumpe als Maschine haben. Optimal wäre jetzt eine KI, die die Physik einer Pumpe versteht. Dann wäre die KI mit dem richtigen Machine Learning-Template „Pumpe“ in der Lage, nicht nur „richtig“ zu lernen, sondern auch selbstständig zu optimieren beziehungsweise einzugreifen. Genau da setzen wir mit Project Sherlock AI an.
Die Digitalisierung der Produktionsmaschinen hat das Ziel durch noch höheren Flexibilisierung die Individualisierung der Produkte zu erreichen und…?
Der Mensch als Konsument verlangt (falls möglich) immer häufiger individualisierte Produkte. Dies fängt schon bei den kleinen Dingen im Alltag an und geht zum Beispiel bis zum Kauf eines neuen PKWs. Wir möchten das Gefühl haben, etwas Einzigartiges zu besitzen. Projizieren wir dies jetzt auf die Produktion, so ist eine hohe Flexibilisierung eine Antwort aus der Welt der Massenproduktion. Die Industrie spricht von „Losgröße Eins“. Ohne das stetige Voranschreiten der Digitalisierung in der Produktion ist die Flexibilisierung nicht möglich beziehungsweise nicht rentabel.
Die zunehmende Vernetzung, Digitalisierung und Cloud-Anwendungen bedeuten die Erhöhung der Sicherheitsrisiken. Wie geht Rockwell Automation die Thematik Cyber-Sicherheit an?
Cyber Security, ist ein essentialer Bestandteil von unserer Vision des Connected Enterprise. Security ist kein Produkt, es ist ein Konzept.
Wir bauen Teile dieses Konzeptes in jedem Produkt mit ein. Im Rahmen unserer globalen Allianz mit Cisco entwickeln und erweitern wir stetig unsere gemeinsamen Netzwerkprodukte, Konzepte und Referenzarchitekturen. Dies hilft uns von der Maschinen-Switch-Ebene bis in die Cloud. Was jedoch viele vernachlässigen, sind die Ebenen unterhalb der Switche. Dort wo der Mensch mit der Maschine auf engsten Raum arbeitet. Wir bringen Cyber Security mit Machine Safety zusammen! Hierzu integrieren wir aktuell einen neuen Standard aus der ODVA, CIPSecurity.
Sie kennen doch von Ihrem Homebanking das Prinzip des „Vorhängeschlosses“ oben in Ihrem Browser. Es handelt sich um SSL/TLS und tauscht eine digitale Signatur mit dem Bankserver aus. Einfach ausgedrückt, machen wir dasselbe auf Geräteebene. Eine Demo-Anwendung hatten wir in Nürnberg auf der SPS gezeigt.
Umso mehr Daten von Kundenmaschinen Sie haben, umso effizienter kann der Service erfolgen, können Ihrer eigenen Produkte verbessert werden und auch die Beratung möglicher Neukunden. Siemens beispielsweise sagt, die Kundendaten gehören den Kunden. Wie handhabt das Rockwell Automation?
Die Daten, ob aus der Wolke oder über ein altmodisches Kupferkabel kommend, gehören unseren Kunden und wir von Rockwell Automation freuen uns, dass die Kollegen von Siemens das ähnlich sehen.
Unser Ziel den Kunden mit Big Data zu helfen, geht in eine andere Richtung. Wir möchten unseren Kunden helfen, ihre Daten besser zu verstehen, um ihre eigenen Produkte zu verbessern. Ob es sich um einen Maschinenbauer, Anlagenbauer oder einen Endkunden handelt. Jeder ist stolz darauf, was er produziert und möchte sich ständig verbessern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Für alle diese Fälle bieten wir unsere Hilfe und Lösungen an.
KI im Internet funktioniert folgendermaßen: Sobald ich zu irgendeinem Thema surfe, erscheint auf allen anderen Seiten, die ich danach besuche, entsprechende Werbung…Wenn die Maschinen intelligent sind, könnten diese ja dem Nutzer Vorschläge machen, wie sie noch effizienter eingesetzt werden könnten, indem man Komponente A, B oder C hinzukauft?
In der Tat ist das eine gängige Methode im World Wide Web. Aber keinesfalls unsere! Wir sprachen vorhin über die physikalischen Modelle und deren Nutzen in Kombination mit einer KI. Dennoch geht Ihre Frage in die richtige Richtung. Die Maschine soll Vorschläge machen, wie sie effektiver genutzt werden kann. Jedoch nicht durch Werbung, sondern durch den intelligenteren Einsatz der eingebauten Technologie. Schauen Sie sich die PKWs der aktuellen Generation an. Je nach Fahrmodi zeigt Ihnen der Boardcomputer den optimalen Gangwechsel an. Mit diesen Vorschlägen ist Ihre Maschine (PKW) effektiver. Übertragen auf die Industrie kann die Maschine beispielsweise bei Produktwechseln das Kühlaggregat abschalten, wenn dies für die neue Charge nicht benötigt wird, um Energiekosten zu sparen. Wenn es zu Störungen kommt, kann die Maschine mit dem Alarm auch Korrekturen empfehlen, die der Bediener manuell annehmen oder standardmäßig automatisiert umsetzen lassen kann.
Herr Ashouriha, wo sehen Sie die Hauptströmungen beim Einsatz von KI im Maschinen- und Anlagenbau und welchen Nutzen haben die Anwender?
Die Skeptiker der Digitalisierung sehen in dieser Transformation, Technologien die belächelt und für „Spielzeug“ gehalten werden. Mit der Integration von KIs wird über die nächsten Jahre ein Stück Technologie den Maschinenbau revolutionieren. Speziell der Sondermaschinenbau dürfte stark davon profitieren, da KIs entscheidende Wettbewerbsvorteile bringen werden.
Erik Schäfer
