Künstliche Intelligigenz (Artificial Intelligence) ist im Zuge der Diskussionen um Industrie 4.0 sowie Business Intelligence Tools wiederentdeckt worden, und warum – weil sie ein Kern-Feature dafür ist, um sich diese Technologien wirklich zunutze zu machen!
Künstliche Intelligenz im Automotive Umfeld
Um eine Basis für eine Beurteilung der derzeitigen Möglichkeiten zu schaffen folgende Definition1: „ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst… [um] einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann.“
Rezeptionen in der Presse behandeln meist das Schreckensszenario von massenhaften Arbeitsplatzverlusten, weniger aber die Möglichkeiten und Chancen durch den technologischen Fortschritt.
Nun aber zu einer konkreten Anwendung die von NTT DATA für einen Automobilhersteller in der Lackiererei realisiert wurde. Ausgangspunkt war ein vorhandener Farbmessroboter und eine Software in der von einem Mitarbeiter der Stichprobenumfang festgelegt wurde.
Die Aufgabenstellung war nun vorerst die Stichprobenziehung durch die Software festzulegen und den Messzyklus somit automatisch ablaufen zu lassen. Dies erfolgte, indem in einer Stammdatentabelle grundlegende Soll-Daten zur Messhäufigkeit je Farbe festgelegt wurden. Dies ist notwendig, da eine unterschiedliche Messdauer vorliegt. Die Aufgabe der Software ist es nun, eine möglichst gleichmäßige Messrate entsprechend den Zielvorgaben je Farbe herzustellen, unter der Prämisse, den Messroboter optimal auszulasten. Der Algorithmus betrachtet die aus der Lackieranlage kommenden Teile in ihrer Reihenfolge und ermittelt unter o.a. Parametern die zu messenden Einheiten.
In einer weiteren Entwicklungsstufe soll die Software die Farben (zu messenden Einheiten) auch in Abhängigkeit ihrer momentanen Messrate wählen und somit eine gleichmäßigere Stichprobenziehung ermöglichen. Ebenso wäre die automatische Festlegung des Stichprobenumfangs über die Analyse der tatsächlichen QS-Messergebnisse denkbar.
Ein anderes bereits abgeschlossenes Projekt innerhalb der Lackiererei beschäftigte sich mit der automatisierten Erfassung der Qualität des Decklackes und der automatischen Entscheidung der Notwendigkeit eines weiteren Lackiervorganges, in Abhängigkeit von den Qualitätsdaten.
Man sieht also, dass mit relativ einfachen Mitteln (Entscheidungsmatrixen) intelligente Lösungen für Problemstellungen in der Industrie gefunden werden können, welche sich in relativer kurzer Zeit amortisieren! Die Herausforderung, ist es menschliches Wissen in eine für den Computer geeigneten Form (hard facts) zu transformieren.
Quellenangaben:
1 Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz#Logisches_Schlie.C3.9Fen