RICE – KI-gestützte Prozessoptimierung leicht gemacht

Optimierungspotenziale schnell heben

Machine learning kann entscheidend dazu beitragen, Optimierungspotenziale in industriellen Fertigungsprozessen zu identifizieren und nutzen. Aber: Derzeit scheitern viele ML-Vorhaben an hohen Kosten. Deshalb werden fortschrittliche Werkzeuge und Lösungen benötigt, die eine zeiteffiziente und kostengünstige Umsetzung ermöglichen.

Das Fraunhofer IOSB hat im Rahmen seines eigenfinanzierten Technologieentwicklungsprogramms das Projekt »Rapid Instrumentation and Control Environment (RICE)« ins Leben gerufen. Ziel ist die schnelle (Über-) Instrumentierung für die Reifmachung von Maschinen und Anlagen. Das heißt: In RICE entwickeln wir Hard- und Softwarewerkzeuge, um minimalinvasiv Anlagendaten zu erfassen und dabei auch aktiv in Prozesse einzugreifen - etwa um automatisiert Parameterräume zu explorieren und Datenreihen zu erheben, die für das Training eines prozessspezifischen KI-Modells benötigt werden.

RICE-Umgebung in Karlsruhe und Lemgo

RICE wurde prototypisch in den Forschungsfabriken in Karlsruhe und Lemgo aufgebaut. Es kann als Retrofit-Lösung an bestehende Anlagen angeschlossen werden. RICE-Sensoren erfassen die Prozessdaten, die RICE-Software verarbeitet sie. Aktoren (u. a. Roboter) können je nach Applikation in die Prozesse einwirken. Als Demoszenario dient ein Spritzgussprozess, der sich besonders gut für den Einsatz von maschinellen Lernverfahren eignet, da zahlreiche Parameter überwacht werden können, die Einfluss auf das Ergebnis haben (u. a. Temperaturverläufe, Formfüllung, Bewegungsabläufe).

Pilotphase in Metall- und Kunststoffverarbeitung

RICE befindet sich aktuell in der Pilotphase und wird bei zwei Industriepartnern - einem Metallverarbeitungsbetrieb und einem Kunststofhersteller - erprobt. Im Metallverarbeitungsbetrieb soll das RICE-System helfen, bisher manuelle Prüfvorgänge, z. B. die Prüfung von Dreh- und Frästeilen, zu automatisieren sowie End-of-Line-Prüfungen von Bustürantrieben durchzuführen. In dem kunststoffverarbeitenden Betrieb soll je nach Restfeuchte im zugeführten Material automatisch die Trocknung angepasst werden. Außerdem ist das Ziel, durch eine automatiserte Qualitätsprüfung entweder die Durchlaufzeit zu verringern oder den Anteil an Regranulat im Endprofukt zu erhöhen, ohne dabei die Qualität zu mindern. In beiden Pilotierungen werden die erfassten Umgebungs- und Maschinendaten für die Verschleißabschätzung und die adaptive Maschinenwartung genutzt.

Die Ergebnisse aus den Fabrikumgebungen helfen den Projektbeteiligten von RICE, ihre Demonstratoren und die Software weiterzuentwickeln. Aktuell ist ihr Ziel, den Funktionsnachweis des Prototyps zu erbringen und den Reifegrad von RICE zu erhöhen. So wird es künftig möglich sein, die RICE-Werkzeuge in Industrieprojekten schnell und mit minimalem initialem Aufwand einzusetzen.