fischertechnik Lernfabrik 4.0 an der Universität in Potsdam: Neuronale Netzwerke in der Fertigungssteuerung mit fischertechnik optimieren

Die Forschung zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Produktionssteuerung wird an der Universität in Potsdam mit einer Fabriksimulationsanlage von fischertechnik simuliert. 

Die fischertechnik Lernumgebung dient zum Lernen und Begreifen von Industrie-4.0-Anwendungen in der Berufsschule und Ausbildung sowie zum Einsatz für Forschung, Lehre und Entwicklung an Universitäten, in Betrieben und IT-Abteilungen. (Bild © fischertechnik)

Marcus Grum ist Juniorprofessor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere für KI-basierte Anwendungssysteme. Er beugt sich über ein ungefähr ein mal ein Meter großes Modell aus fischertechnik Bausteinen. Fasziniert schaut er zu, wie ein roter Holzstein von einem kleinen Hochregallager aus über ein Transportband zu verschiedenen Fertigungsstätten transportiert wird. Das Simulationsmodell von fischertechnik wird an Universitäten und in der Ausbildung eingesetzt, um den Bestellprozess, den Produktionsprozess und den Lieferprozess in digitalisierten und vernetzten Prozessschritten abzubilden.

An der Universität Potsdam wurde die fischertechnik Lernfabrik 4.0 in Kombination mit anderen Simulationstools und einem neuronalen Zwilling dazu verwendet, globale Fertigungssteuerungsprozesse nachzustellen. In einer Forschungsreihe wurde beispielsweise eine Marmeladenproduktion simuliert. Es wurde angenommen, dass Produkte weltweit an vier verschiedenen Fertigungsstätten gefertigt werden, die jedoch über unterschiedliche IT-Systeme verfügen. 

Beleuchtet wurden sämtliche Prozesse, vom Beschaffen der Früchte bis hin zum Vertrieb an den Kunden. Die fischertechnik Lernfabrik 4.0 stellte eine von vier der vernetzten haptischen Fertigungsstationen dar. In der Anlage wurde der Prozess vom Einlagern der Früchte über das Einführen in die Kochmaschine zur Marmeladeherstellung bis hin zur Befüllung der Gläser und 
das Ausliefern der Produkte simuliert. Das haptische Modell wurde an ein neuronales Netzwerk (ANN – Artificial Neural Network) angeschlossen. „Damit führten wir Versuchsreihen und Experimente durch, die valide Ergebnisse liefern und Produktionsineffizienzen aufzeigen. Wir können aus diesen Ergebnissen ableiten, wie derartige Ineffizienzen vermieden werden können“, erklärt Prof. Grum. Der Jungwissenschaftler wurde im vergangenen Jahr von der Stiftung Werner-von-Siemens-Ring für die Entwicklung eines methodischen Ansatzes geehrt, der es ermöglicht, Maschinen- und Geschäftsprozesse mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) zu modellieren.

Die zukünftige Forschung wird sich mit der empirischen Überprüfung der Anweisungen von neuronalen Netzen und entsprechenden Managementinterventionen befassen, die in realen Echtzeitproduktionen entstehen. „Auch hier wird die Fabriksimulationsanlage von fischertechnik zum Einsatz kommen“, sagt Prof. Grum.

Weiterführende Informationen zu den fischertechnik Fabriksimulationsanlagen: Simulationsmodelle für Industrie und Hochschulen – fischertechnik

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