Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen finden in der Großindustrie längst ihre Anwendung. Intelligente Programme sammeln Daten, steuern Produktionsabläufe und lernen währenddessen immer mehr dazu. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können diese Möglichkeiten jedoch noch nicht flächendeckend nutzen, da die Integration häufig aufwendig und die notwendige IT-Infrastruktur sehr kostspielig ist.

Das möchten Prof. Dr.-Ing. Roland Schmidt-Vollus, Professor für Steuerungstechnik an der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm, und sein Team nun ändern. Am Nuremberg Campus of Technology (NCT) entwickeln sie in ihrem Projekt „KI-basierte Softsensorik für Fluidfördersysteme“ (KISoSys) eine Softsensorik für die Prozessindustrie, beispielsweise die Pharmazie oder die Lebensmittel- und Wasserversorgung.

KISoSys arbeitet dabei mit einem sogenannten digitalen Zwilling, der virtuellen Nachbildung einer Maschine. Der digitale Zwilling wird mit realen Daten gefüttert und simuliert durch KI-unterstützte Berechnungen das Verhalten der Maschine. Denn in der Prozesstechnik werden Sensoren über viele Jahrzehnte eingesetzt und gefährden bei einem Ausfall den kompletten Produktionsprozess. Fällt einer der Sensoren aus, können die Messwerte aus dem digitalen Zwilling entnommen und der Betrieb der Anlage bis zur nächsten Wartung gewährleistet werden.

Das KISoSys-Team forscht an einer Möglichkeit, diese Technologie mit möglichst wenig Aufwand in Flüssigkeitsfördersysteme von KMU zu integrieren. Dafür entwickelt es einen Demonstrator, der maschinelle Lernalgorithmen auf einer Hardware vereint und mit geringem Aufwand in die Automatisierungssysteme der Unternehmen integriert werden kann. Die Anwendung lernt mit jedem Maschinenzyklus dazu, wird intelligenter und passt sich dem Verhalten der Anlage immer besser an. Dadurch können Betriebe nicht nur Prozesse effizienter steuern, sondern die Software auch als Diagnosewerkzeug nutzen, um beispielsweise Verschleiß oder kritische Zustände zu erkennen.

„Mit unserem Projekt KISoSys möchten wir maschinelles Lernen und Softsensorik in den Massenmarkt überführen und somit für den gesamten deutschen Anlagenbau nutzbar machen“, erklärt Schmidt-Vollus. „Der Einsatz kann direkt in der Anlage beim Kunden erfolgen, auf spezialisierter Hardware. Dadurch verlassen keine Produktions- oder sonstige Daten das Gelände und die dringend benötigte Fachkompetenz kann innerhalb des Unternehmens aufgebaut und gesichert werden.“

In dem Projekt KISoSys kooperiert die TH Nürnberg mit der algorithmica technologies GmbH, der Solectrix GmbH und der LEGER GmbH Pumpen und Regelungstechnik. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt im Rahmen des Programms KI für KMU mit einer Summe von insgesamt über 800.000 Euro, davon erhält die TH Nürnberg 282.000 Euro. Ziel der Maßnahme ist es, die Erforschung, Entwicklung und Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen zu stärken.