Wie wird die Entwicklung der Maschinensteuerung fortschrittliche Analytik und künstliche Intelligenz vorantreiben?

Die neuen Technologien, die auf künstlicher Intelligenz basieren, verändern die Steuerungsarchitektur von Maschinen mit einer größeren Kapazität für Datenverarbeitung, Lernen und Entscheidungsfindung. Sie bieten die Möglichkeit, Verfügbarkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit durch vorausschauende und präskriptive Wartung zu steigern sowie die Produktivität durch autonome Entscheidungen zu verbessern. In diesem Artikel analysieren wir, wie die Integration dieser intelligenten Technologien in die Steuerungen ein neues Paradigma für den Betrieb der Maschinen bieten kann. Vor nicht allzu langer Zeit war das Potenzial von Technologien wie modellprädiktiver Regelung, PID-Regelung, magnetfeldorientierter Regelung und Fuzzy-Logik lediglich hypothetisch. Heute sind sie so tief in Steuerungsarchitekturen eingebettet, dass wir nicht einmal mehr an sie denken. Betrachten wir in diesem Zusammenhang die Entwicklungsmöglichkeiten von Advanced Analytics (AA)- und Artificial Intelligence (AI)-Technologien für die Maschinensteuerung.
Sie können ein Treiber für die Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit sein und eine effektivere vorausschauende Wartung ermöglichen. Damit sind wir im Bereich der Big-Data-Analyse angelangt, wo ML- und KI-Technologien es ermöglichen, unterschiedliche Maschinenzustände in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Erkennen des aktuellen Zustands der Maschine, Erkennen möglicher zukünftiger Ausfälle und Anbieten von Empfehlungen für sofort zu ergreifende Maßnahmen. Der Maschinenbetreiber oder Wartungsdienst kann reagieren, sobald der Fehler auftritt. Tatsächlich kann dasselbe System völlig autonom Korrekturmaßnahmen ergreifen. Durch die Anwendung derselben Technologie der künstlichen Intelligenz auf die Logistikkette könnte das Kontrollsystem beispielsweise sogar Verzögerungen bei der Lieferung von Ersatzteilen reduzieren. Dieses System könnte die Maschine leicht verlangsamen, um ihre Haltbarkeit zu erhöhen, anstatt die Produktionslinie vollständig anzuhalten. Darüber hinaus kann KI damit beginnen, autonome Entscheidungen zur Optimierung der Produktivität zu treffen.
Betrachten Sie zum Beispiel, wie eine Maschine normalerweise so gebaut ist, dass sie innerhalb definierter Kapazitätsbereiche arbeitet – vielleicht um unterschiedliche Lasten, Geschwindigkeiten oder Sicherheitsniveaus zu berücksichtigen. Die KI-Technologie, die Deep-Learning-Algorithmen innerhalb der Steuerung verwendet, könnte es ermöglichen, Maschinen sogar über die derzeitigen Grenzen hinaus zu fahren, wodurch die Produktivität erheblich gesteigert wird, ohne die Zuverlässigkeit oder Sicherheit zu beeinträchtigen. Wir sehen bereits, wie die Anwendung von KI-Prinzipien auf einzelne Maschinenprozesse zur Verbesserung des Betriebs beitragen kann.
Beispielsweise hat Mitsubishi Electric eine Diagnosetechnologie entwickelt, die auf seiner KI-Technologie namens Maisart basiert. Eingebettet in Produkte wie MELIPC, die hochmoderne Computerlösung von Mitsubishi Electric, nutzt es maschinelles Lernen, um Produktionsdaten zu analysieren und ein Modell der Maschinenbetriebszustände zu generieren. Dieses Modell kann Maschinenstörungen in Echtzeit erkennen und bei drohenden Problemen warnen, damit das Wartungspersonal rechtzeitig handeln kann. Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI ist die intelligente Predictive-Maintenance-Funktion von MELFA-Robotern. Die Smart Plus-Funktion kann auf Mitsubishi Electric-Roboter angewendet werden, um die Hauptkomponenten der Einheit basierend auf den tatsächlichen Betriebsbedingungen genau zu analysieren und frühzeitig vor Teilen zu warnen, die ausfallen oder sich verschlechtern.
Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und Sie können einen effizienten Wartungsplan planen. Darüber hinaus bietet die Technologie während der Designphase von Anwendungen Simulationsmöglichkeiten, um die Lebensdauer des Roboters vorherzusagen und die jährlichen Wartungskosten zu schätzen, wodurch Ingenieure die Möglichkeit erhalten, den Roboterbetrieb zu modifizieren, um den Lebenszyklus zu verlängern. Diese beiden Beispiele könnten bereits zu erheblichen Verbesserungen der Maschinenverfügbarkeit und geringeren Wartungskosten führen, aber es ist eine erste Annäherung an das wahre Potenzial von ML und KI.