Imec auf Smart Industries

Dieses nennt sich: Smart Industries.

Mensch und Maschine arbeiten in der Fabrik zusammen: ein Albtraum oder ein Match im Himmel? Wie werden unsere Fabriken 2035 aussehen? fragt Pieter Simoens von der Universität Gent, eine Tochtergesellschaft von Imec.

Sie müssen kein großer Visionär sein, um sich eine hochmoderne Produktionsanlage mit Robotern und künstlicher Intelligenz (KI) vorzustellen.

Ein Alptraum-Szenario der Maschinen? Nicht unbedingt, weil die Menschen auch in den Fabriken von morgen eine wichtige Rolle spielen werden.

Wenn es uns gelingt, die Stärken von Mensch und Maschine optimal zu kombinieren, können wir sogar die Grundlage für eine Traumheirat legen, die bis 2035 den Beginn der fünften industriellen Revolution signalisieren könnte.

Mit intelligenten Fabriken, in denen der Fokus nicht auf Automatisierung, Digitalisierung und Massenproduktion liegt, sondern auf Anpassung und Personalisierung - gesteuert durch menschliche Kreativität.

Industrie 5.0: Wo intelligente Robotik auf menschliche Kreativität trifft

Die Industrie hat sich in den letzten 300 Jahren rasant entwickelt. Alles begann im 18. Jahrhundert, als die ländlichen Gesellschaften in Europa und Amerika der Urbanisierung unterzogen wurden und die Eisen- und Textilindustrie zu blühen begann, auch dank der Erfindung der Dampfmaschine.

Kurz vor dem Ersten Weltkrieg entstanden neue Industrien (wie die Stahl- und Erdölindustrie), während die Erfindung der Elektrizität die Massenproduktion von Gütern ermöglichte. Das war der Beginn von Industrie 2.0.

Seitdem ist das Entwicklungstempo immer schneller geworden. In den 70er Jahren erlebten wir den Beginn von Industrie 3.0 - mit digitaler Technologie, der Automatisierung industrieller Prozesse und der Einführung von Robotern.

Und heute stehen wir am Beginn von Industrie 4.0, die weitgehend auf der Revolution des Internet der Dinge (IoT) beruht: Geräte aller Art - einschließlich Roboter - sind mit dem Internet verbunden und erzeugen einen kontinuierlichen Datenstrom; Daten, die verwendet werden können, um mehr Einblick in industrielle Prozesse zu gewinnen und die weitere Optimierung dieser Prozesse zu unterstützen

Abb. 1: Von der Dampfmaschine zum Internet der Dinge: Die Industrie hat sich in den letzten 300 Jahren rasend schnell entwickelt.

Beeindruckend, richtig? Natürlich müssen wir bei diesen Entwicklungen Vorsicht walten lassen. Da Automatisierung und Optimierung im Laufe der Jahre immer wichtiger wurden, ist das menschliche Engagement in zunehmendem Maße gefährdet…

„Genau diese Bedrohung wird jedoch mit dem Aufkommen von Industrie 5.0 beendet. In einer Welt, in der sich jeder Einzelne voll ausdrücken möchte, wird die Nachfrage nach einzigartigen, maßgeschneiderten und personalisierten Produkten zunehmen. In einer solchen Ära wird der heilige Gral nicht mehr eine robotergesteuerte Massenproduktion sein, sondern menschliche Kreativität. “

Daher muss in den intelligenten Fabriken von 2035 ein neues Modell für die Zusammenarbeit geschaffen werden. Man könnte sagen, eine Ehe zwischen Mensch und Maschine - mit Robotern, die die schwere mechanische Arbeit erledigen, und mit ihren menschlichen Mitarbeitern als "kreative Architekten" (neue, maßgeschneiderte Produkte erfinden und ihre Produktion in den Fabriken von morgen überwachen).

Die Frage ist: Wie kann man in einem solchen Umfeld eine Partnerschaft zwischen Mensch und Maschine schaffen? Wie formen Sie eine optimale Paarung, so dass aus 1 + 1 tatsächlich 3 wird? Auf eine effektive Kommunikation zwischen den verschiedenen Parteien kommt es an!

Digitale Zwillinge für unsere intelligenten Fabriken?

Um Industrie 5.0 jede Chance auf Erfolg zu geben, ist es wichtig, die Kommunikation zwischen den verschiedenen Akteuren (Mensch und Maschine) voranzutreiben.

Natürlich kommunizieren Maschinen bereits heute miteinander. In großen Automobilfabriken stellen Integratoren beispielsweise mithilfe standardisierter Protokolle sicher, dass Maschinen (manchmal von verschiedenen Anbietern) genug voneinander wissen, um die Produktionsziele zu erreichen. Aber seien wir ehrlich: In den heutigen Fabriken erledigt jede Maschine im Grunde ihre eigene Arbeit (Fließband), und es ist wenig echte Kommunikation erforderlich.

Wenn Maschinen autonom werden und sich gegenseitig antizipieren müssen, wird die Kommunikation in der Zukunft schwieriger.

„Zum Beispiel: Stellen Sie sich zwei Roboter vor, die sich in der Fabrik nähern. Wie kann ein Roboter in dieser Situation vorhersehen, wie sich der andere bewegen wird ("Geht er nach links oder rechts? Und was soll ich tun ...")? Und das ist, bevor man die Positionen, Aktionen und Reaktionen anderer Roboter in der Nähe berücksichtigt… “

Um diese Art von Situationen zu bewältigen, können Sie eine digitale Kopie (oder einen Zwilling) der Fabrik in der Cloud erstellen. So erstellen Sie ein digitales Modell der physischen Fabrikhalle. ein Modell, das sich selbst basierend auf Echtzeit-Sensordaten kontinuierlich aktualisiert; ein Modell, bei dem alle Entscheidungen (und ihre Ergebnisse) in Echtzeit simuliert werden.

In diesem Szenario werden alle Berechtigungen an einem zentralen Ort gehostet, von dem alle Anweisungen abgehen. Die Roboter und Maschinen in der Fabrikhalle sind das physische Ergebnis dessen, was in dieser virtuellen Welt passiert.

Dieses "Diktatormodell" scheint auf den ersten Blick eine ideale Lösung zu sein, um mit komplexen Situationen in der Fabrik fertig zu werden und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Produktionsziele erreicht werden. Technisch ist ein solches Szenario bereits perfekt realisierbar: Sie benötigen lediglich eine schnelle Datenverbindung zwischen den physischen Maschinen im Produktionsbereich und dem „virtuellen Gehirn“ sowie viel Rechenleistung.

Es gibt jedoch zwei Vorbehalte. Der erste ist rein wirtschaftlich. Vergessen wir nicht, dass industrielle Umgebungen oft komplizierte und wettbewerbsfähige Orte sind, an denen viele Akteure zusammenarbeiten (Lieferanten und Partner - und manchmal auch Konkurrenten). In einem solchen Kontext ist der Schutz von Daten, Privatsphäre und Informationen enorm wichtig - was nicht zum Szenario des "Diktators" passt, in dem das zentrale Gehirn Zugang zu allen möglichen Datentypen (einschließlich wettbewerbsrelevanter Daten) haben muss, um seine Arbeit ordnungsgemäß ausführen zu können . Für viele Unternehmer wäre es ein Alptraum, diese Daten weitergeben zu müssen.

Abb. 2: Sollten wir digitale Zwillinge der Fabrik in der Cloud herstellen, um eine zuverlässige Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu erreichen? Obwohl dieses „Diktator-Modell“ eine ideale Lösung für die Bewältigung komplexer Situationen in der Fabrikhalle darstellt, gibt es zwei Einschränkungen: Konkurrenten, die in derselben Fabrik arbeiten, möchten keine Daten austauschen, und ein Mitarbeiter muss in der Lage sein, einzugreifen.

Und der zweite Vorbehalt? Unberechenbarkeit des Menschen! Selbst wenn wir eine Fabrik betreiben können, in der nur die geschäftlichen Interessen einer Partei betroffen sind, zerbricht das zentral gesteuerte Szenario, sobald eine Person die Fabrik durchläuft. eine Person mit ihrer eigenen Autonomie und Autorität. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass der menschliche Angestellte (der "kreative Architekt", wie wir sie früher bezeichneten) feststellt, dass ein Roboter etwas falsch macht, und sich einmischt, um den Fehler zu beheben ... In diesem Moment würde das gesamte System zum Stillstand kommen Das virtuelle Gehirn hätte alle Kontrolle verloren.

Daher ist dieses Modell möglicherweise nur für Industrieanlagen gültig, die sich auf die Herstellung von Massengütern konzentrieren und bei denen die Rolle des Menschen nur minimal ist (oder auf lange Sicht sogar nicht vorhanden ist).

Eine neue Form künstlicher Intelligenz: komplexes Denken

Mit anderen Worten: Wenn Mensch und Maschine zusammenarbeiten müssen, müssen wir unterschiedliche Methoden einsetzen, um die Unvorhersehbarkeit des Menschen zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass Roboter dies antizipieren können.

„Ein besonders vielversprechendes Prinzip ist das„ komplexe Denken “- eine neue Form künstlicher Intelligenz, mit der Maschinen das autonome Denken und das Antizipieren der Handlungen von etwas (oder jemandem) jemandem beigebracht werden kann. Es ist jedoch noch ein weiter Weg, bis wir das Prinzip des komplexen Denkens in die Praxis umsetzen können. “

Künstliche Intelligenz, wie wir sie heute kennen, basiert auf "Deep Learning" - einer leistungsstarken Technologie zur Erkennung von Mustern in großen Datenmengen. In der Zwischenzeit haben wir diese Technologie beherrscht. Nun ist es das Ziel, den nächsten Schritt zu tun und die Maschinen sich die Frage stellen zu lassen: "Wie beeinflussen meine Handlungen die Handlungen der Menschen um mich herum?"

Um die Dinge noch komplizierter zu gestalten, müssen wir diese zusätzliche Überlegung in die Mischung einfließen lassen: In einem industriellen Umfeld ist Transparenz oberstes Gebot (um sicherzustellen, dass die Produktionsziele erreicht werden können).

Tiefes Lernen ist eigentlich das Gegenteil davon, nämlich eine „Black Box“: Sie trainieren das System, um Muster zu erkennen, aber Sie verlieren die Kontrolle darüber, wie dieses System zu seinen Schlussfolgerungen kommt.

Eine zusätzliche Anforderung komplexer Argumentation ist daher, dass sie ausreichend transparent (oder „erklärbar“) sein muss, damit die Menschen dies akzeptieren können, was bedeutet, dass wir in Zukunft von „erklärbarer KI“ sprechen werden.

Lebenslanges Lernen: auch für Roboter

Bis zum Jahr 2035 werden komplexe Argumente zu einem neuen strategischen Forschungsthema. Teams aus der ganzen Welt untersuchen, wie die zugrunde liegenden Algorithmen entwickelt, implementiert und optimiert werden müssen.

Darüber hinaus werden wir mit der Frage konfrontiert, wie Maschinen ihre Reaktionen und Maßnahmen zur Antizipation von Maßnahmen kontinuierlich verbessern können. Dies bedeutet, dass neue „Belohnungssysteme“ entwickelt werden müssen, die auf impliziten und expliziten Feedbacksignalen basieren.

"Sie können darauf wetten, dass das Konzept des" lebenslangen Lernens "künftig nicht mehr nur für den Menschen gilt, sondern auch für Maschinen ..."

Wie trägt imec zu dieser Zukunft bei?

Imec hat eine weltweit führende Position in mehreren Technologiebereichen, die die Entstehung intelligenter Industrien vorantreiben: Von der Forschung über intelligente Logistik und das Internet der Dinge bis hin zur Mensch-Maschine-Interaktion, dem Verständnis von Big Data und der Entwicklung von Sensorsystemen Industrielle Anwendungen, Imaging-Technologie usw.

Fragen, die unsere Forscher zu beantworten versuchen, sind:

• Wie können wir Unternehmen dabei unterstützen, Betriebskosten zu senken (z. B. Produktionszeit und Energieverbrauch) - und ihnen helfen, komplexe logistische Rätsel zu lösen und intelligente Algorithmen zu nutzen?

• Wie können wir die Vorteile der holographischen 3D-Technologie oder intelligenter Bildverarbeitungssysteme auf Bereiche wie Smart Entertainment und Smart Manufacturing ausdehnen?

• Wie können wir die Mensch-Maschine-Interaktion in Produktionsumgebungen optimal und sicher berücksichtigen?

• Wie können wir Sensoren, Aktoren und Elektronik in kleinen Chips mit geringem Stromverbrauch kombinieren, um kontinuierlich Daten über Produktionsprozesse, Lager und Lagerverwaltung zu erfassen?

• Wie können kostengünstige Identifikations-, Tracking- und Sensing-Chips in Kunststofffolie integriert werden, die dünner als Papier sind?

• Wie können wir die riesigen Mengen unstrukturierter Daten, die von Sensornetzwerken erzeugt werden, in nutzbares Wissen umwandeln, das Unternehmen effizienter macht?