Die „BaSys“ für eine Industrie 4.0

Die flexible Fertigung in wandelbaren Produktions­systemen im Zuge der Entwicklungen zur vierten in­dustriellen Revolution stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Im Forschungsprojekt BaSys 4.0 arbeitet das DFKI an Ansätzen für eine of­fene Softwareplattform, die diese Herausforderun­gen adressieren. Aus den Anforderungen wurden vier Grundprinzipien abgeleitet, die in eine erste Re­ferenzimplementierung für eine fähigkeitsbasierte Fertigungssteuerung eingeflossen sind und in ei­nem Demonstrator in enger Zusammenarbeit mit dem Automobilzulieferer ZF umgesetzt wurden.

Prof. Dr. Scheer

Der zweite Aufguss ist stärker.

Der zweite Aufguss ist stärker.Dinnerspeech anlässlich der Feier des 30-jährigen Beste­hens des Deutschen Forschungszentrums für künstliche Intelligenz (DFKI) am 18. Oktober 2018 in Berlin Prof. Dr. August- Wilhelm Scheer, Scheer Holding Gartner-Hype-Cycle Sicher kennen viele den Verlauf des Gartner- Hype-Cycles, welchen die stark durchgezogene Linie der Abbildung 2 zeigt. Er beginnt mit ei­nem steilen Anstieg…

Illustration eines autonom fahrenden Autos

Sichere KI für die Welt von morgen

Das DFKI baut seine technologische Expertise auf dem Gebiet der KI-Technologien für autonome Fahrzeuge immer weiter aus und bündelt seine Aktivitäten im neuen Kompetenzzentrum Autonomes Fahren. Der Ansatz zur Digitalen Realität spielt neben anderen KI-Techniken eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Er wurde erstmals am DFKI entwickelt und wird zunehmend von Unternehmen aufgegriffen. Neben dem Autonomen Fahren ist der Ansatz aber auch in fast allen anderen Bereichen der Künstlichen Intelligenz direkt anwendbar und soll ein wesentliches Element zukünftiger europäischer KI-Aktivitäten werden.

Ein Mensch bedient Roboter an einem Fließband mit der Fernbedienung

Assistenz, Wissensdienste und Künstliche Intelligenz in der Smart Production

Der Komplexitätsgrad der Tätigkeiten von Blue Collar Worker wächst, zugleich erfordern diese mit zunehmender inhaltlicher Agilität mehr technisches Wissen. Demographische Entwicklung und Fachkräftemangel in der Industrie verschärfen den Gegensatz zwischen Komplexitätsanstieg, Agilität und Personalentwicklung. Befähigungsinstrumente wie Assistenz und Wissensdiensten sind daher erforderlich. Die erste Generation dieser Dienste hat sich als noch nicht praxistauglich erweisen. Für die zweite Generation gilt es, in einer neuen Phase von Forschung, Entwicklung und Transfer in die Praxis, die Skalier- und Multiplizierbarkeit in den Fokus zu stellen, so dass diese in Kombination mit Beratungs- und technologischen Dienstleistungen wirtschaftlich und wissenschaftlich breit verwertet werden können.

Roboter mit KPI Dashboard

Perspektiven von Robotik und KI

Auch wenn heute sehr komplexe Roboter hergestellt werden können und KI-Lernverfahren durch die Entwicklung der tiefen neuronalen Netze einen Schub erhalten haben, ist der Weg zu autonomen robotischen Systemen noch herausfordernd. Eine der künftigen zentralen Aufgaben der KI-Forschung wird sein, Methoden zur Integration der unterschiedlichen KI-Teiltechnologien zu entwickeln, die notwendig sind, um ein physisch existierendes, mit einer realen Umwelt interagierendes und schrittweise lernendes System zu bauen und effektiv betreiben zu können.

Arbeiter steht vor einer Smarten Fabrik

Schnittstellen für eine menschenzentrierte Produktionsarbeit

Produktion wird immer ein komplexes System bleiben. Zur Herstellung von Waren müssen Rohstoffe beschafft werden, zahlreiche Fertigungsschritte auf komplexen Maschinen müssen durchlaufen und Teile zu kundenindividuellen Produkten montiert werden. Ziel von Industrie 4.0 ist die Lean Automation. In flexiblen, intelligent gesteuerten Fabriken geht es um die effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Ansammlung von Objekten wie Cloud, Computer, Brief

Personalisierte Wissensdienste: Das Unternehmen denkt mit

Um Unternehmensgedächtnisse erfolgreich umzusetzen, müssen aus heterogenen Datenquellen „Smarte Daten“ generiert und darauf aufbauende Wissensdienste realisiert werden. Um das Potenzial vollständig realisieren zu können benötigt man aber personalisierte Wissensassistenten als Mittler für die Mitarbeiter. Die Assistenten lernen die subjektive Sicht des Mitarbeiters und sind in die tägliche Arbeit eingebettet, um den Nutzern bei ihren Aufgaben zu assistieren.

Ein Bauer setzt auf dem Acker KI ein

Smarte Farmen

Am Beispiel des Kartoffelanbaus untersucht das DFKI zusammen mit Partnern, wie Daten über den Lebenszyklus einer Feldfrucht während der Saat, der Ernte, des Transports und der Lagerung genutzt werden können, um einen ökonomisch optimalen Ertrag zu erzielen. Das Ziel ist die rasche Entwicklung neuer Smart Farming Services, die auf unterschiedlichen Datenströmen arbeiten. Durch Automatisierung können voraussichtlich zukünftig ganze Produktionsprozesse über die Zeit lernend optimiert werden, indem sich vernetzte Smart Services an die Abläufe und Entscheidungen des Landwirtes anpassen. Dies ist auch die Basis für einen künftigen Einsatz von Agrarrobotern.

Ein Mensch und ein Roboter spielen Schach

„Wir müssen immer die Interaktion mit dem Menschen im Blick haben!“

„Wir müssen immer die Interaktion mit dem Menschen im Blick haben!“ Im Gespräch mit Prof. Dr. Wolfgang Wahlster und Prof. Dr. August-Wilhelm Scheer, zwei prägenden Persönlichkeiten der Informatik, zu Chancen und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI). Kurz und bündig: Prof. Dr. Wolfgang Wahlster und Prof. Dr. August-Wilhelm Scheer sehen bedeutende Chancen für die Entwicklung und…