Maschinelles Lernen ist für die Industrie 4.0 entscheidend, weil es Maschinen erlaubt, selbstständig Aufgaben zu erfüllen. Wie genau das funktioniert und welche Vorteile sich für die Industrie ergeben, wird nachfolgend erklärt.
Was ist maschinelles Lernen?
Das maschinelle Lernen (machine learning) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Im Fokus steht ein Algorithmus, der große Datenmengen auswertet und daraus Ableitungen erstellt. Anstelle eines vorgeschriebenen (programmierten) Lösungswegs, erarbeitet sich der Algorithmus seine Vorgehensweise also selbstständig über die Auswertung der Daten. In diesem Zusammenhang spricht man auch von intelligenten Maschinen.
Welche Arten von maschinellem Lernen gibt es?
Beim maschinellen Lernen kann zwischen verschiedenen Varianten unterschieden werden:
Überwachtes maschinelles Lernen
Beim überwachten maschinellen Lernen wird der Algorithmus gezielt mithilfe von Beispielen trainiert. Ein Beispiel: Bohrlöcher in Bauteilen. Vereinfacht gesagt, bekommt der Algorithmus eine große Menge an Bildern von Bohrlöchern in Bauteilen gezeigt. Zusätzlich erhält er die Information, ob die Bohrlöcher entsprechend den Qualitätsvorgaben gesetzt sind oder nicht. Der Algorithmus entwickelt anschließend ein System, um die Qualität von Bohrlöchern zukünftig selbstständig einstufen zu können.
Teilüberwachtes maschinelles Lernen
Beim teilüberwachten maschinellen Lernen, wird ähnlich vorgegangen wie beim überwachten maschinellen Lernen. Jedoch ist der Datensatz mit Zielvorgabe begrenzt und wird deshalb durch Daten ergänzt, bei dem keine Zielvorgabe vorhanden ist. In Bezug auf das Beispiel mit den Bohrlöchern würde dies bedeuten, dass der Algorithmus teilweise mit Bildern trainiert wird, bei denen die Info über die korrekte Setzung der Bohrlöcher enthalten ist, und teilweise mit Bildern, bei denen diese Information nicht vorhanden ist.
Unüberwachtes maschinelles Lernen
Beim unüberwachten maschinellen Lernen arbeitet der Algorithmus ausschließlich mit Daten, die keine zusätzlichen Informationen über den korrekten Zustand beschreiben. Er muss die Daten also selbst analysieren und bestimmte Muster erkennen, aus denen er Ableitungen herstellt.
Verstärkendes maschinelles Lernen
Das verstärkende maschinelle Lernen basiert auf einem grundlegenden Prinzip: Das System soll eine Aufgabe bewältigen und wird dafür belohnt (positive Verstärkung). Zu Beginn ist der richtige Lösungsweg nicht klar, die Maschine muss diesen durch die Trial-and-Error-Methode selbstständig finden, indem es sich an der Belohnung orientiert. Der Vorteil: Maschinen können binnen kürzester Zeit unzählige Lösungsvorschläge entwickeln und testen.
Welche Anwendungsbereiche und Vorteile bietet das maschinelle Lernen?
Zukünftig ist davon auszugehen, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Industrieprozesse großflächig verändern werden. Einige Anwendungsbereiche und daraus resultierende Vorteile sind heute bereits erprobt.
Produktionsoptimierung
Maschinelles Lernen bietet für die Industrie eine ganze Reihe von Chancen: Durch die Abgabe von Aufgaben an Maschinen, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, können wertvolle Ressourcen eingespart werden. Denn dank maschinellem Lernen kann der Algorithmus die Produktion selbstständig optimieren und beschleunigen.
Predictive Maintenance
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Bereich Predictive Maintenance. Maschinelles Lernen ermöglicht Maschinen, den eigenen Zustand jederzeit optimal auslesen zu können. Durch die Bewertung von Daten können sie zudem den bestmöglichen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten bestimmen, wodurch sie Wartungsprozesse optimieren und Reparaturausfälle reduzieren.
Qualitätsprüfungen
Das maschinelle Lernen ermöglicht Maschinen und Anlagen, effiziente Qualitätskontrollen durchzuführen. Die Maschine lernt anhand von Daten, wie zum Beispiel ein Bohrloch in einem Bauteil auszusehen hat. Anschließend erkennt es selbstständig, ob die produzierten Bauteile bzw. deren Bohrlöcher den Qualitätskriterien entsprechen oder Nachbesserungen erforderlich sind. So lässt sich nicht nur die Qualitätskontrolle effizienter gestalten – auch höhere Sicherheitsstandards werden möglich.