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Gut kombiniert! Retrofit und Edge Cloud machen auch Bestandsanlagen KI-fähig

Ein Gastbeitrag von Michael Fritz / Fraunhofer CCIT 6 min Lesedauer

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Fraunhofer CCIT

Die KI eröffnet der Industrie neue Chancen – von Predictive Maintenance über die Qualitätsoptimierung bis zu digitalen Produktionszwillingen und datenbasierten Services. Doch man muss wissen, wie ...

Die „intelligente“ Verknüpfung von Produktionsdaten mit Methoden der KI ermöglicht weitaus mehr als eine reine Prozessüberwachung. Damit solche Modelle funktionieren, muss aber einiges bedacht werden. Am Fraunhofer CCIT weiß man jedoch, wie das vernünftig klappt ...(Bild: Magnific)
Die „intelligente“ Verknüpfung von Produktionsdaten mit Methoden der KI ermöglicht weitaus mehr als eine reine Prozessüberwachung. Damit solche Modelle funktionieren, muss aber einiges bedacht werden. Am Fraunhofer CCIT weiß man jedoch, wie das vernünftig klappt ...
(Bild: Magnific)

Die Voraussetzungen für die KI-basierte industrielle Fertigung sind jedoch nicht allein leistungsfähige KI-Modelle. Industrial AI braucht vor allem eine verlässliche, kontinuierlich verfügbare und kontextualisierte Produktionsdatenbasis. Und vor allem bei gewachsenen Maschinenparks beginnt der Weg zur KI-fähigen Produktion deshalb häufig bei den bestehenden Anlagen. Viele Systeme und Werkzeugmaschinen verfügen bereits über integrierte Sensorik und auslesbare Steuerungsdaten. Allerdings bilden solche Maschinenwerte oft nur einen Ausschnitt des tatsächlichen Fertigungsvorgangs ab. Informationen – etwa über Kräfte am Angriffspunkt des Werkzeugs, über den Werkzeugzustand oder über die Qualität des gefertigten Werkstücks fehlen dabei oft. Hinzu kommen heterogene Produktionsumgebungen mit unterschiedlichen Maschinengenerationen, Kommunikationsschnittstellen und Datenformaten. Maschinendaten, Signale externer Sensoren, Prozessparameter und Ergebnisse der Qualitätsprüfung liegen oft in verschiedenen Systemen vor. Für Industrial AI genügt es deshalb nicht, möglichst viele Messwerte zu sammeln. Die relevanten Daten müssen erschlossen, synchronisiert, strukturiert und in den jeweiligen Produktionskontext eingeordnet werden.

Mit Retrofit erreicht man die nötige Datentiefe

Industrielle Produktionsanlagen sind auf lange Nutzungszeiten ausgelegt. Ein vollständiger Austausch ist für viele Unternehmen deshalb weder wirtschaftlich sinnvoll noch im laufenden Betrieb realistisch. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Effizienz, Flexibilität, Qualität und Rückverfolgbarkeit. Digitales Retrofit bietet aber einen pragmatischen Weg, Bestandsanlagen schrittweise für datengetriebene Anwendungen zu erschließen. Die betreffenden Maschinen werden dazu etwa um zusätzliche Sensorik, Kommunikationsschnittstellen und lokale Datenverarbeitung ergänzt. Nachrüstbare Sensoren können dann unmittelbar am Fertigungsprozess Daten erfassen, die über die Maschinensteuerung nicht oder nicht in ausreichender Detailtiefe verfügbar sind – etwa Temperatur, Vibration oder Kräfte.

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Die Datengrundlage für digitale Zwillinge

Über Gateways und industrielle Edge-Rechner lassen sich diese Messwerte dann mit Informationen wie Vorschub, Drehzahl, Maschinenstatus oder Bearbeitungsschritt zusammenführen. Entscheidend für den Erfolg ist die präzise zeitliche Synchronisierung. Denn nur, wenn nachvollziehbar bleibt, welche Signale zum selben Prozesszustand gehören, können die Zusammenhänge zwischen Maschine, Werkzeug, Werkstück und Qualität fundiert analysiert werden. Werden die Prozessdaten zusätzlich mit Informationen über das gefertigte Werkstück und Ergebnissen der Qualitätsprüfung verknüpft, entstehen aus einzelnen Messsignalen verwertbare Prozessinformationen. Sie bilden zugleich eine Grundlage für digitale Produktionszwillinge und KI-gestützte Analysen. Retrofit wird damit vom reinen Modernisierungsinstrument zum Einstieg in eine vernetzte datengetriebene Produktion.

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