Generative KI für verbesserte Automatisierung nutzen
Da industrielle Automatisierungssysteme immer ausgefeilter werden, ist die Optimierung ihrer Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz entscheidend geworden. Traditionelle Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) basierten stark auf vordefinierten Regeln, Algorithmen und historischen Daten. Während diese Methoden Muster, Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten auf Basis vergangener Erfahrungen erkennen können, sind sie von Natur aus durch die Beschränkungen und Verzerrungen in ihren Trainingsdaten und Regelwerken begrenzt. Das Aufkommen und die Integration von generativer KI (GenAI) treiben eine neue Dynamik voran, indem sie die Kraft fortschrittlicher Modelle wie großer Sprachmodelle (LLMs) und Diffusionsmodelle nutzen, um auf Basis ihrer umfangreichen Trainingsdaten neuartige Inhalte, Ideen und Lösungen zu generieren.
Ein Paradigmenwechsel in der Optimierung
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die durch feste Parameter eingeschränkt sind, kann GenAI völlig neue Strategien und Ansätze entwickeln, die über bisher gedachte Grenzen hinausgehen. Dies bietet einen grundlegend anderen und offeneren Ansatz zur Optimierung. Durch die Kombination von Erkenntnissen aus Systemdaten mit seinen generativen Fähigkeiten bieten KI-gestützte Werkzeuge eine vielfältige Palette kreativer Empfehlungen zur Steigerung von Effizienz, Durchsatz und Zuverlässigkeit.
Nutzung von Design-Artefakten für innovative Lösungen
Im Kontext der Optimierung der Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz von Automatisierungssystemen kann GenAI bestehende Methoden ergänzen. Durch das Einlesen und Analysieren großer Mengen an Systemdaten, einschließlich Sensordaten, Prozessprotokollen und historischen Leistungskennzahlen, können GenAI-Modelle komplexe Muster und Zusammenhänge aufdecken, die von traditionellen Optimierungsmethoden möglicherweise übersehen wurden. Indem es die Grenzen regelbasierter oder datengetriebener Ansätze überwindet, kann ein GenAI-System Echtzeitdaten von einer Montagelinie analysieren und einen völlig neuartigen Ansatz für Linienausgleich, Ressourcenzuweisung oder Qualitätskontrollverfahren vorschlagen.
Adaptive Fähigkeiten für dynamische Umgebungen
GenAI kann auch eine entscheidende Rolle bei der Feinabstimmung von Systemparametern und der Anpassung an sich ändernde Bedingungen oder Anforderungen spielen, indem es neue Konfigurationen und Strategien vorschlägt. Diese adaptive Fähigkeit ist besonders wertvoll in dynamischen Umgebungen, in denen Anforderungen und Bedingungen häufigen Änderungen unterliegen, sodass Automatisierungssysteme auch bei sich entwickelnden Umständen optimiert und effizient bleiben. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass, obwohl GenAI diese Vorschläge generieren kann, deren Umsetzung in kritischen Systemen eine sorgfältige Validierung durch Fachexperten und die Integration in bestehende Steuerungssysteme erfordert.
Verbesserung von Predictive Maintenance und Fehlervermeidung
Eine besonders leistungsstarke und wertvolle Anwendung von GenAI in der Automatisierung ist die Verbesserung von Predictive Maintenance und Strategien zur Fehlervermeidung. Traditionelle KI- und Machine-Learning-Techniken sind hervorragend darin, historische Daten zu nutzen, um Muster zu erkennen und potenzielle Ausfälle vorherzusagen. GenAI kann diese Ansätze ergänzen, indem es hypothetische Szenarien generiert und innovative Präventionsstrategien vorschlägt, die aus historischen Daten allein nicht sofort ersichtlich sind.
Verantwortungsvolle Entwicklung und Integration
Es gibt einen starken und notwendigen Fokus auf die verantwortungsvolle Entwicklung von GenAI für die Automatisierung. Dies beinhaltet, Kunden zu ermöglichen, ihre eigenen Standards, bewährten Verfahren und proprietären Informationen einzubringen, um GenAI-Systeme für ihre spezifischen Bedürfnisse und Kontexte anzupassen und feinabzustimmen. Die Integration von GenAI wird nicht als Ersatz für menschliche Arbeitskräfte gesehen, sondern als Werkzeug zur Qualifizierung und Produktivitätssteigerung, ähnlich wie frühere transformative Technologien wie speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) und Taschenrechner die menschlichen Fähigkeiten ergänzt und verstärkt haben.
