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Forschungsprojekt: KI-Methoden als Basis für resiliente Produktion

KI-Methoden als Basis für resiliente Produktion
EU-Forschungsprojekt für die autonome modulare Produktion

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Production-as-a-Service ist noch eine Vision. Das Forschungsprojekt MAS4AI arbeitet daher an Multiagentensystemen, die die Koordination in einem Produktionsnetzwerk übernehmen sollen. Bild: phonlamaiphotot/stock.adobe.com
In einem aktuellen Forschungsprojekt entwickelt ein Konsortium aus 17 europäischen Partnern Multiagentensysteme für die autonome modulare Produktion. Das Projekt wird von der EU mit fast 6 Mio. Euro gefördert.

Im Forschungsprojekt MAS4AI (Multi-Agent Systems for pervasive Artificial Intelligence for assisting humans in modular production environments) entwickelt ein Konsortium aus 17 europäischen Partnern Multiagentensysteme für die autonome modulare Produktion. Das System orientiert sich an ausgewählten Industriebranchen und plant in den nächsten drei Jahren deren smarte Digitalisierung mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI). Ziel ist eine resiliente Produktion, die flexibel auf wechselnde Anforderungen oder Störungen in den Wertschöpfungsnetzen reagieren kann. Grundlage ist dabei eine große Produktvielfalt mit Losgröße 1 in komplexen Fertigungsumgebungen.

Einzelne Agenten handeln kollektiv

Multiagentensysteme sind ein Forschungsgebiet der verteilten künstlichen Intelligenz, bei dem mehrere „intelligente“, unterschiedlich spezialisierte und meist autonome Softwarebausteine (Agenten oder Bots), koordiniert handeln, um kollektiv ein Problem zu lösen. Dabei orientieren sich die Forscher am langfristigen Ziel einer stabilen Fertigung, die unter anderem auf Shared Production und Production-as-a-Service setzt. Um diese Vision umsetzen zu können, ist die Kommunikation, Abstimmung und Koordination von Skills (Produktionsfertigkeiten) in einem Produktionsnetzwerk notwendig. Diese Koordination sollen in Zukunft KI-Methoden übernehmen. Perspektivisch haben die europäischen Projektpartner eine Produktion im Blick, die verteilt in europäischen Netzwerken (wie Gaia-X) möglich sein kann.

Der Mensch behält die Kontrolle

Die Wissenschaftler und Ingenieure aus Deutschland, Spanien, Italien, Polen, Griechenland, Litauen und den Niederlanden arbeiten zunächst an einer modularen Systemarchitektur und einem Kommunikationsgerüst, um die Grundlage für die Integration der industriellen KI-Dienste für die intelligente Produktion zu schaffen. Dabei soll der Mensch stets die Kontrolle über die KI-Technologien behalten. Voraussetzung dafür ist, dass die KI-Prozesse so aufbereitet werden, dass sie für Werker jederzeit verständlich sind. Nur so können sie validiert, optimiert oder geändert werden. In MAS4AI werden Demonstratoren entwickelt, die sich an einer Reihe industrieller Anwendungsfälle orientieren. Das sind europäische Industriesektoren mit hoher Wertschöpfung, wie etwa Unternehmen aus der Automobilindustrie, der Auftragsfertigung, der Fahrradproduktion oder der Holzverarbeitung.

Production Level 4 der Smart Factory KL als Grundlage für das Forschungsprojekt

„MAS4AI passt perfekt in unser Konzept von Production Level 4, das auf Production-Bots und modular aufgebauten Netzwerken basiert. Wir stellen uns das so vor, dass zukünftige Produktionsmittel ihre Fähigkeiten (Skills) in Netzwerken anbieten und die Produkte diese selbstgesteuert abrufen“, sagt Prof. Martin Ruskowski, Vorstandsvorsitzender der SmartFactory-KL und Leiter des Forschungsbereiches Innovative Fabriksysteme am DFKI, sowie des Lehrstuhls Werkzeugmaschinen und Steuerungen der TU Kaiserslautern. „In unserer Vision kennt ein Produkt seine Eigenschaften und seinen aktuellen Fertigungsfortschritt. Zwischen den Skills sucht es sich selbständig seinen Weg zur eigenen Herstellung. Die kann in einer Halle stattfinden, aber auch in einem europaweiten Netzwerk.“

Vier wissenschaftliche und technologische Ziele

Die Entwicklungen des Konsortiums umfassen:

  • Multi-Agenten-System zur Verteilung von KI-Komponenten in verschiedenen Hierarchieebenen. Damit wird die Interaktion zwischen den Agenten aufgabenspezifisch gesteuert und Agenten werden zu einem Gesamtsystem integriert.
  • KI-Agenten, die wissensbasierte Repräsentation mit Semantic Web-Technologien verwenden. So kann jeder Agent eindeutig erkennen, welche Fähigkeiten er selbst und anderen Agenten besitzen und so entscheiden, welche Aktion ausgeführt werden soll. Damit wird auch die Integration des Menschen in Produktion erleichtert, weil die Daten außerdem für ihn verständlich aufbereitet werden.
  • KI-Agenten für die hierarchische Planung von Produktionsprozessen. Prozesse werden in einzelne Schritte zerlegt und entsprechend der aktuellen Anforderungen wieder optimal zusammengesetzt. Störungen im Ablauf können kompensiert werden.
  • Modellbasierter KI-Agent für maschinelles Lernen (ML). Dabei werden hybride Modelle entworfen, die menschliches Wissen über die physikalischen Prozesse mit den Daten aus den Maschinen verknüpfen.

Ein grundlegendes Konzept in MAS4AI ist die Integration aller intelligenten Komponenten (Smart Components sind Maschinen mit Eigenschaften wie Selbststeuerung, Selbstbeschreibung oder Selbstlernfähigkeit) in eine ganzheitliche Systemarchitektur. Das ermöglicht eine einfache Entwicklung und den Einsatz industrieller KI-Technologien. Davon profitieren Softwareentwickler, Systemintegratoren und Endbenutzer, weil die Hürde für den KI-Einsatz niedrig ist. „Wir rechnen damit, dass dadurch völlig neue Ideen für Geschäftsmodelle entstehen und sich neue Marktchancen ergeben“, sagt Ruskowski. (nu)

Weitere Informationen zum Forschungsprojekt gibt es unter: mas4ai.eu/

Kontakt:

Technologie-Initiative SmartFactory KL e.V.
Trippstadter Straße 122
67663 Kaiserslautern
www.smartfactory.de

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