Künstliche Intelligenz im Maschinenbau
Learning by digital doing
Die Simulation von Anlagen ist im Maschinenbau kaum noch wegzudenken. Ein zuverlässiges 3D-Modell erleichtert die Isolation von relevanten Zustandsgrößen an der realen Maschine und reduziert somit den erforderlichen Rechenaufwand. Machineering zeigt Lösungen auf, wie ein digitaler Prototyp das Anlagenverhalten begünstigen kann und damit der Künstlichen Intelligenz im Maschinenbau die Tür öffnet.
Im Engineering-Prozess fungiert die Software industrialPhysics als Testbett für den Entwurf der zu entwickelnden KI. Denn aus den erzeugten Modellen dieser physikbasierten Software entsteht so ein virtuelles Trainingscenter, das die Algorithmen für Ihre Aufgabe vorbereiten soll: Die Überwachung der Produktivität von Maschinen und Anlagen. Prinzipiell wird die Simulation derzeit von Ingenieuren als Werkzeug genutzt, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die nach Richtlinie VDI3633-1 auf die Realität übertragen werden können. In Fortführung dieser Vorgehensweise setzt der Ingenieur die KI vor Betrieb der realen Maschine ihrer Lernaufgabe im simulierten Umfeld aus.
Hardware in the Loop & KI
Die Trainingsumgebung – basierend auf einer Hardware-in-the-Loop-Simulation – besteht aus dem Maschinenmodell, einer realen oder virtuellen Steuerung sowie dem KI-System. Somit kann das Zusammenspiel aller drei Komponenten getestet werden. Dies ist wichtig um der Künstlichen Intelligenz zu ermöglichen, verschiedene Algorithmen zu testen und mögliche Fehler selbst zu erleben, mit dem Ziel sie im realen Betrieb zu vermeiden. Auch die Lernziele können so durch den Ingenieur ohne Risiko festgelegt und überprüft werden. Weiteres Potential der Nutzung von 3D-Simulationen in der Produktion – also parallel zum laufenden Betrieb – befindet sich in der Berechnung relevanter Größen aus dem 3D-Modell, die real nur mit hohem Aufwand messbar wären.