Architektur für künstliche Intelligenz in der operativen Prozessführung

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Die Digitalisierung ist eine treibende Kraft für die Anwendung künstlicher Intelligenz im industriellen Kontext. Vor allem im letzten Jahrzehnt wurden neue und optimierte Methoden des maschinellen Lernens, entsprechende Werkzeuge und die zugehörige leistungsfähige sowie kostengünstigere Hardware verfügbar. Aber der Einsatz in industriellen Anwendungen birgt einige Herausforderungen, insbesondere durch Randbedingungen aus dem Bereich der „Operational Technologies“, wie Verfügbarkeit, Robustheit, Langlebigkeit, Wartbarkeit, Erwartungstreue, etc.

Um die Lücke zwischen den neuen Methoden des maschinellen Lernens und dem Einsatz in der industriellen Produktion zu schließen, müssen so trainierte Modelle in aktuelle Prozessleitsysteme integriert werden. Neben der reinen technischen Integration ist dabei vor allem eine Anpassung auf bestehende Standards, deren Schnittstellen, Protokolle und Verhaltensmusters eine Kernaufgabe, um eine einheitliche Prozessführung mit und ohne KI-Unterstützung zu gewährleisten. Am Lehrstuhl für Informations- und Automatisierungssysteme für die Prozess- und Werkstofftechnik forschen wir dazu an der Abbildung von standardisierten Zustandsautomaten, wie z.B. ANSI/ISA-88 (PackML) und Schnittstellen, welche insbesondere im Kontext einer Komponenten-basierten Führungsarchitektur entwickelt werden. Dabei baut der Lehrstuhl auf der langjährigen Erfahrung mit sogenannten Prozessführungskomponenten auf und entwickelt diese im Kontext von Industrie 4.0 unter anderem in den BaSys4.0, BaSys 4.2 und BaSys4Brenner Projekten und Demonstratoren weiter. Die Erforschung der Integration von Ergebnissen aus dem maschinellen Lernen, insbesondere des Reinforcement Learnings, mittels Diensten (Fahrweisen) in Prozessführungskomponenten ermöglicht so in Zukunft eine schrittweise Migration zu einer wandelbaren, aber gleichzeitig industriekonformen Architektur für künstliche Intelligenz in der operativen Prozessführung.