Autonome Produktion fertigt hochindividuelle Produkte in Kleinserien oder komplexen Maschinen ohne menschliches Zutun, zuverlässig, rund um die Uhr, mit hohem Durchsatz und zu deutlich geringeren Stückkosten als bisher. Wie nah sind wir dieser Vision? Und welche Rolle wird der Mensch spielen?
Der Unterschied zwischen automatisierter und autonomer Fertigung
Automatisierte Produktion ist als große „Wenn, dann…“-Logik konzipiert. Liefert ein Sensor einen bestimmten Wert, führt ein Aktor entsprechend eine zuvor definierte Aktion aus. Der gesamte Prozess ist vollständig regelbasiert und basiert auf vollständigen Informationen. Der Unterschied zur autonomen Produktion besteht darin, dass das System unvorhergesehene Situationen erkennt, diese bewertet und auf der Grundlage unvollständiger Daten eine eigenständige Entscheidung treffen kann. Autonome Produktionssysteme sind somit in der Lage, die Produktion zu planen, durchzuführen und bei Störungen einzugreifen, wie es der Mensch in der Vergangenheit getan hat.
Voraussetzungen für die autonome Produktion
In der autonomen Produktion die Logistik und automatisierte Fertigungsanlagen müssen in einem cyber-physischen System organisiert werden, das in diesem Zusammenhang als Smart Factory bezeichnet werden kann. Dazu gehören beispielsweise fahrerlose Transportsysteme, selbstregulierende Maschinen, Sensoren, Kameras und vor allem eine IT-Infrastruktur, die all diese Elemente nahtlos und umfassend miteinander vernetzt. Nur so kann eine vorausschauende und bedarfsgerechte Produktion erreicht werden
Die folgenden fünf Technologien stellen die Mindestvoraussetzungen für die Etablierung einer autonomen Produktion dar:
1. KI-Algorithmen oder maschinelles Lernen
KI ist zum Oberbegriff für Algorithmen geworden, die nicht auf „Wenn-Dann“-Logiken oder Physik basieren. Am prominentesten sind es neuronale Netze, auf deren Basis derzeit selbstlernende Systeme für maschinelles Lernen entwickelt werden. Maschinelles Lernen ist die Schlüsseltechnologie der KI und modelliert allein die im System erzeugten Daten. Die einzelnen KI-Bausteine lösen spezifische Aufgaben, für die sie entwickelt und trainiert werden. Dabei handelt es sich zunächst einmal um alle Arten der Mustererkennung und -verarbeitung. Unterstützt wird dies durch ein Agentensystem, das koordinierende Aufgaben plant, ausführt und auswertet.
2. Produkt- und Prozesssimulationen
Im Gegensatz zur Serienfertigung, wo ein großer Aufwand in die manuelle Optimierung des Prozesses gesteckt werden kann, können bei Losgröße 1 keine Erfahrungswerte herangezogen werden, sondern softwaregesteuerte Prozesssimulationen durchgeführt, um ein solches Teil herzustellen. Dies wiederum erfordert eine kontinuierliche Verknüpfung der realen Produktionsdaten mit physikalischen Simulationsmodellen.
3. Computer Vision und Sensordatenverarbeitung
Neben der Erfassung und Verarbeitung jeglicher Sensordaten in den Maschinen ist eine ausgefeilte Bildverarbeitung eine zwingende Voraussetzung für die autonome Produktion. Es ersetzt das menschliche Auge und beobachtet die Vorgänge von außen.
4. Durchgängige Vernetzung und dezentrale Systeme
Entlang der gesamten Kette vom Auftragseingang über die Produktion bis zur Auslieferung müssen alle am Prozess beteiligten Systeme vernetzt sein. Gleichzeitig ermöglicht eine dezentrale IT-Infrastruktur, Produktionsentscheidungen in Echtzeit zu treffen und beispielsweise die Steuerung eines Roboters in Echtzeit zu schreiben und anzupassen.
5. Roboter und autonome Transportsysteme
Transport und Handhabung von Teilen innerhalb der Fabrik müssen durch fahrerlose Transportsysteme abgewickelt werden.
Wo ist die autonome Produktion heute?
Während die Obwohl einzelne Technologien bereit sind, gibt es noch zahlreiche Herausforderungen bei der Implementierung einer autonomen Produktion. An erster Stelle steht die Herausforderung, qualitativ hochwertige Daten für das Training von KI oder maschinellem Lernen bereitzustellen. Sie müssen alle relevanten Produktionsgrößen und Zusammenhänge umfassen. Ein Problem stellt hier der heterogene Maschinenpark dar. Da Google den Übergang von einem manuell gepflegten Suchverzeichnis für Internetsuchen zu einem Crawler-basierten System vollzogen hat, muss hier ein Umdenken erfolgen, was Datenstruktur und -modell betrifft. Während einige Unternehmen alle fünf oben genannten Technologien bereits vereinzelt nutzen und daran arbeiten, sie zu erkennen und weiter auszurollen, stehen einige Unternehmen noch ganz am Anfang.
Wer hat das Größte? Gibt es derzeit einen Bedarf an autonomer Produktion?
Autonome Produktion ist dann zwingend erforderlich, wenn das Produktionssystem so komplex geworden ist, dass es unmöglich ist, alle relevanten Konstellationen gedanklich vorherzusehen und zu automatisieren. Dies gilt insbesondere für die Produktion in Losgröße 1 und komplexe chemische und physikalische Prozesse mit Hunderten von Einstellparametern.
Welche Rolle wird der Mensch in der autonomen Produktion spielen?
Eine vollständig autonome Produktion sollte ohne funktionieren das Eingreifen und Helfen des Menschen. Dies betrifft jedoch in erster Linie die Planung und Entscheidungsfindung. Menschen werden weiterhin in Fabriken zusammen mit Maschinen arbeiten. Allerdings wird die Arbeitsvorbereitung und -planung künftig nicht mehr von Menschen, sondern von einer KI übernommen. KI-Bediener wiederum überwachen analog zu den bisherigen Maschinenbedienern das gesamte System. Dies erfordert völlig neue Fachberufe. Darüber hinaus ist eine KI in hohem Maße auf Informationen angewiesen und stellt dem Menschen daher umfangreiche Fragen oder lässt Daten kennzeichnen. Künstliche Intelligenz wird den Menschen als wichtigste Ressource der autonomen Fertigung betrachten und dies voraussichtlich mathematisch beweisen können. Nur so ist es möglich, auch in Nischen deutlich komplexere und technisch anspruchsvollere Produkte zu einem deutlich günstigeren Preis herzustellen.
