Wie sich Resilienz auf die Produktion übertragen lässt

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Im Rahmen des Projekts SPAICER entstehen digitale, KI-basierte Tools, die für mehr Resilienz in der Produktion sorgen sollen.

• Im Projekt SPAICER geht es darum, die produzierende Industrie auf allen Ebenen besser auf die unterschiedlichsten Arten von Störungen und Krisen vorzubereiten.

• Gemeinsam mit 14 Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft entwickeln sowohl die Forschenden als auch die Praxispartner digitale Tools, die auf Künstlicher Intelligenz basieren.

• Diese sogenannten Smarte Resilienz Services (SRS) können mithilfe von Algorithmen interne und externe Veränderungen rechtzeitig vorhersehen.

Es ist ein uralter Menschheitstraum: Einen Blick in die Zukunft zu werfen. Den derzeit viele Industrien lahmlegenden Chip-Mangel hätte man schon im Vorfeld erkennen und frühzeitig gegensteuern können. Betriebe hätten also selbst für Rohstoff-Engpässe oder Naturkatastrophen einen Plan B in der Tasche. Denn solche nicht planbaren Probleme haben einen sehr kostspieligen Produktionsstillstand zur Folge. Wie man ganze Branchen proaktiv besser vor Störungen schützen und Resilienz in die Produktion bringen kann, das erforscht unter der Leitung von Professor Wolfgang Maaß ein Experten-Team am DFKI - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz.

Smarte Resilienz Services sehen Veränderungen voraus

Beim mit rund zehn Millionen Euro geförderten Projekt SPAICER geht es darum, die produzierende Industrie auf allen Ebenen besser auf die unterschiedlichsten Arten von Störungen und Krisen vorzubereiten. Zusammen mit 14 namhaften Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft entwickeln sowohl die Forscher als auch die Praxispartner digitale Tools, die auf Künstlicher Intelligenz basieren. Diese sogenannte Smarte Resilienz Services (SRS) können mithilfe von Algorithmen interne und externe Veränderungen rechtzeitig vorhersehen. Darauf ableitend generieren sie nachvollziehbare Handlungsempfehlungen, die es Bedienern und Entscheidern erlaubt, frühzeitig sinnvolle Stabilisierungsmaßnahmen einzuleiten.

Die Kombination von Expertenwissen der Industriepartner aus der Praxis und den datenbasierten Ansätzen der Künstlicher Intelligenz ermöglicht dann einen entspannten Umgang mit herausfordernden Situationen. Damit die Betriebe die SRS bestmöglich anwenden können, werden sie auf einer SPAICER-Plattform nach dem Baukastenprinzip aus der Produktentwicklung verankert. „Unser Ziel ist, dass Unternehmen diese SRS dazu nutzen, sich schnell und flexibel an veränderte Gegebenheiten anzupassen und sich widerstandsfähiger zu machen“, erklärt Wolfgang Maaß, der Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Smart Service Engineering.

Ziel: Die ideale Produktion

In die Glaskugel sehen können die am Leuchtturmprojekt arbeitenden Forscher nicht – aber sie können die Zukunft planbarer und berechenbarer machen. Sie können sie vorausahnen. Dabei geht es immer darum, sich ein frühzeitiges Wissen anzueignen. „Störungen sind der Normalzustand in der Produktion“, macht Wirtschaftsinformatiker Maaß deutlich und ergänzt: „Wer sie früh erkennt, kann ihre Auswirkungen spürbar beeinflussen.“ Dafür benötigen die Wissenschaftler sehr viele Daten, die sie automatisiert verarbeiten und mit einer Plattform verknüpfen. „Anhand dieser Informationen können wir die Störungen mit Methoden Künstlicher Intelligenz und unterschiedlichen maschinellen Lernverfahren klassifizieren und hiernach passende Maßnahmen empfehlen“, sagt Professor Maaß. Auf der offenen, digitalen SPAICER-Plattform werden für Unternehmen dann Services angeboten, die ihre Resilienz steigern und ihre Widerstandskraft stärken.

Wichtig dabei ist: Dies geschieht, ohne dass die Nutzer selbst zu Experten für Künstliche Intelligenz werden müssen. Und es muss auch keine Datenhoheit abgeben werden. In ihrer Arbeit konzentrieren sich die KI-Spezialisten auf drei Ebenen: Da wäre die Mikro-Ebene, welche die einzelnen Produktionsmaschinen im Fokus hat. Dazu kommt die Meso-Ebene von Produktionsunternehmen inklusive der zugeordneten Lieferketten. Und als dritter Punkt die Makro-Ebene. Sie behandelt nationale und globale Produktionssysteme. Hier spielen Auswirkungen politischer Entscheidungen, Umweltveränderungen und Katastrophen eine Rolle.

Resilienz-Management als Schlüsselfaktor

Beim Start von SPAICER war noch unklar, ob sich Resilienz überhaupt auf die Produktion übertragen lässt. In Best Practices lassen sich aber schon deutliche Erfolge vorweisen. Eine Kostprobe: An einer Maschine gilt es, den idealen Zeitpunkt zu finden, an dem ein Werkzeug so verbraucht ist, dass die Wartung ansteht. Allerdings bevor ein fehlerhaftes Teil produziert wurde oder es zu einem Werkzeugbruch kommt. Um den Verschleiß zu erkennen, werden Daten gesammelt. Dies geschieht durch das akustische Verfahren der Körperschalldiagnose. Denn eine Anlage ändert im Laufe der Zeit allmählich ihre Schwingungsfrequenz, was die Stadien bestimmter Störungen ankündigt.

Hinzu kommen noch weitere Informationen, wie etwa über Ersatzteile und ihre Lebensdauer oder auch Wartungsintervalle. Alle erfassten Werte lassen sich nun in klare Empfehlungen überführen. So kommt die Wartung punktgenau und mit Vorwarnung. Nicht zu früh und nicht zu spät – und mit Minimierung des Schadens. „Resilienz-Management bedeutet aber auch, präventiv die Schwachstellen zu identifizieren und die Stärken auszubauen. Also noch bevor überhaupt der Ernstfall eintritt, dann kann man im Fall der Fälle besser reagieren“, erläutert Maaß.

Projekt SPAICER  Im mit rund zehn Millionen Euro geförderten Projekt SPAICER geht es darum, die produzierende Industrie besser auf die unterschiedlichsten Arten von Störungen und Krisen vorzubereiten. Man möchte das resilientere Unternehmen schaffen. Das auf drei Jahre angelegte Projekt ist am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken angesiedelt.  Unter der Leitung von Prof. Dr. Wolfgang Maaß wird untersucht, wie sich Methoden der Künstlichen Intelligenz in ein Resilienz-Management überführen lassen. Denn heutzutage ist es ein existenzieller Erfolgsfaktor, wenn Unternehmen sich permanent und schnellstmöglich sowohl an interne als auch externe Veränderungen anpassen können.  SPAICER gibt also die Antwort auf die Frage: Wie lassen sich Entscheider auf allen Ebenen durch KI-basierte Resilienzdienste unterstützen, damit  sie widerstandsfähiger werden? Denn Störungen treten viele auf: Das kann der Ausfall eines wichtigen Zulieferers, der Streik in einem Verkehrssystem oder ein im Suezkanal quergestelltes Containerschiff sein. SPAICER beweist nun: Fortgeschrittene KI-Algorithmen helfen nachhaltig dabei, besser mit aktuellen oder potenziellen Störungen umzugehen. Das Projekt entwickelte hier ein datengetriebenes Ökosystem. Damit lassen sich nicht nur kommende Hindernisse voraussehen, sondern man kann die Produktionsplanungen auch jederzeit optimal an aktive Veränderungen anpassen.  An dem durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie teilgeförderte KI-Leuchtturmprojekt sind neben dem DFKI auch das Werkzeugmaschinenlabor der RWTH Aachen, die Universität Freiburg, die Technische Universität Darmstadt, das Institut für Technologie- und Innovationsmanagement der RWTH Aachen, die Otto Beisheim School of Management, deZem, Feintool, SAP, Schott, Mendritzki, Seitec, Senseering und die Deutsche Bahn beteiligt.  Darüber hinaus gibt es ein breitgefächertes Netzwerk aus über 40 assoziierten Partnern, die das Projektkonsortium mit wichtigem Praxiswissen unterstützen.

Weitere Informationen: https://www.spaicer.de/

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