Über eine generative Künstliche Intelligenz sollen Produktions- und Maschinendaten einfacher zugänglich werden. (Quelle: Rainer Bez/Fraunhofer IPA)

 

In einer Fabrik fallen täglich große Mengen an Produktions- und Maschinendaten an. Doch in vielen Fällen bleiben sie ungenutzt. Der Aufwand, der betrieben werden muss, um die Daten auswerten zu können, ist besonders für kleine und mittlere Unternehmen kaum zu stemmen. Denn dafür muss Fachpersonal die Daten von vielen verschiedenen Stellen zusammentragen, sie in mühevoller Handarbeit aufbereiten und schließlich auf Schaubildern und Diagrammen veranschaulichen.

 

»Der Zugang zu und die Auswertung von Produktions- und Maschinendaten muss einfacher werden«, sagt Matthias Schneider vom Forschungsteam IT- Architekturen für die Produktion am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Genau hier setzt das Forschungsprojekt »Visualisierung von Produktionsdaten als generativ interaktive Erweiterung« (ViPGeniE) an. In Zusammenarbeit mit den drei baden-württembergischen Unternehmen ads-tec Industrial IT GmbH, Data Coffee GmbH und Ulrich GmbH & Co. KG will das Fraunhofer IPA Produktions- und Maschinendaten über eine generative Künstliche Intelligenz einfacher zugänglich machen.

 

Daten auswerten ohne Fachwissen

Genauso wie sich viele Menschen heute privat mit einer generativen Künstlichen Intelligenz austauschen, sollen Mitarbeitende künftig per Chat konkrete Daten – wie etwa bestimmte Maschinenzustände oder Temperaturverläufe – abfragen können. Als Antwort erhalten sie nicht nur Text, sondern auch die passenden Diagramme, welche die KI eigens für ihren menschlichen Gesprächspartner erzeugt.

 

Darauf aufbauend können die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter weitere Fragen an die KI richten. Es entsteht gewissermaßen ein Dialog zwischen Mensch und Maschine, in dessen Verlauf Zusammenhänge oder Fehlerursachen nachvollziehbar werden. Möglich wird das durch das Zusammenspiel mehrerer Technologien: Produktions- und Sensordaten werden kontinuierlich erfasst und in einem sogenannten Digitalen Zwilling, einem virtuellen Abbild der Produktion, beschrieben. Dieser liefert die nötigen Kontextinformationen, damit die Künstliche Intelligenz die Daten richtig interpretieren kann.

 

»Die Hürde, Produktions- und Maschinendaten zu nutzen, wird damit deutlich gesenkt«, so Schneider, »weil kein Fachwissen mehr nötig ist, um an Daten zu kommen und diese auszuwerten.« Und auch die Wartezeiten entfallen, um etwa bereits vorhandene, statische Visualisierungen anzupassen oder neue zu erstellen. Denn selbst wenn ein Unternehmen über eigene Spezialisten für die Datenanalyse verfügt, sind diese in der Regel nicht sofort verfügbar und können nur mit Verzögerung auf Anfragen reagieren. Profitieren würden von ViPGeniE insebsondere kleine und mittelständische Unternehmen aller Branchen. Denn sie können meist gar keine Datenanalysten beschäftigen.

 

Erste Ergebnisse ab 2027

 

Die Forscherinnen und Forscher um Schneider vom Fraunhofer IPA übernehmen im Projekt ViPGeniE gleich mehrere Schlüsselaufgaben: Sie entwickeln die Systemarchitektur, eine flexible Umgebung, in der verschiedene Sprachmodelle gleichermaßen zum Einsatz kommen können, und Digitale Zwillinge, welche die Daten strukturieren und so die Auswertung durch die generative KI überhaupt erst möglich machen.

 

Einen ersten Demonstrator, der zeigt, wie mit generativer KI komplexe Produktions- und Maschinendaten aus ganz verschiedenen Quellen binnen Sekunden verständlich visualisiert werden können, wollen die Projektpartner voraussichtlich im zweiten Quartal 2027 präsentieren.

 

Siehe auch:

https://www.ipa.fraunhofer.de/