Machine Learning für industrielle Innovation nutzen

„Machine Learning“ (ML) ist Teil der künstlichen Intelligenz: Maschinen lernen aus echten Daten, ohne direkt dafür programmiert zu sein. In diesem Beitrag zeigen wir, welchen Vorteil diese Algorithmen für die Industrie bieten.

Machine Learning

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das Maschinen über Algorithmen das Lernen ermöglicht. Algorithmen lernen aus realen Daten, generieren ein Modell – dieses erlaubt Vorhersage der Klasse/Art neuer Daten.

Zwei Haupttypen:

• Supervised Learning (überwachtes Lernen): Daten müssen korrekt gelabelt mit zugehöriger Klasse sein – gelabelter Datensatz nötig.
• Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen): Daten werden ohne Klassenreferenz eingegeben – Algorithmus klassifiziert selbst basierend auf Merkmalen.

Diese Algorithmen erkennen Muster und klassifizieren neue Daten aus trainierten Modellen. Beispiel: Fehlererkennung oder Entscheidungen ohne menschlichen Eingriff – automatisiert zuvor nicht machbare Prozesse.

Notwendige Phasen für ein ML-Projekt:

• Datenerfassung: Bilder, numerische Daten, existierende Datenbanken etc. Große Datenmengen erforderlich.
• Datensatzerstellung aus erfassten Daten. Für Supervised Learning: Labeling aller Daten – meist manuell, aufwendig.
• Modelltraining: Training mit Teil des Datensatzes.
• Modellevaluation: Verhalten mit neuen, nicht im Training genutzten Daten prüfen.

 

Machine Learning vs. Deep Learning

Vor einigen Jahren entstand ein ML-Zweig: Deep Learning. ML-Algorithmen basieren auf Regressionsgleichungen, Entscheidungsbäumen u. ä. Deep Learning nutzt neuronale Netze – versuchen, Neuronenfunktion lebender Organismen nachzubilden. Verbundene Neuronen führen mathematische Operationen aus → Parameter/Charakteristika extrahieren → Klassifikationsergebnis.

Deep Learning in der Computer Vision

Computer Vision + Deep Learning lösen komplexere Probleme als traditionelle Vision – robustere Algorithmen durch Deep-Learning-Lernmethoden. Technologischer Fortschritt ermöglicht Lösungen für zuvor nicht machbare Probleme.

Anwendungen für komplexe, variable Umgebungen, wo traditionelle Algorithmen keine Merkmale extrahieren können: Zeichenerkennung, Oberflächenfehlerinspektion, Sicherheitsanwendungen u. a.

Hauptsächlich: Deep Learning erweitert Lösungen, die auf traditionelle Vision beschränkt waren.

Mögliche industrielle Anwendungen von Machine Learning

ML-basierte Anwendungen in verschiedenen Sektoren für diverse Probleme:

• Qualitätssysteme: ML-Modelle ermöglichen z. B. Fehlererkennung an Bauteilen. Oberflächenfehler in Fertigung, Lackierung etc. Auch Qualitätsprüfungen in Montage, Präsenz/Abwesenheit von Teilen, Schweißnahtinspektion etc.

• Produktion: Vision und Robotik kombiniert mit ML-Algorithmen → Prozessverbesserung und Produktivitätssteigerung. Automatisierung variabler Aufgaben, die klassische Roboter nicht allein schaffen: Teiletypenerkennung/-lokalisierung, variable Prozesse/Pfade. Oft: Kostensenkung, Wettbewerbssteigerung.

• Maschinenwartung und Predictive Maintenance: Durch Analyse von Maschinendaten (beliebiger Art) Modelle generieren, die Ausfälle vorhersagen. Prozessverbesserung, Ausfallverhinderung vor Maschinenstillstand. Vermeidung ungeplanter Stillstände, Reduktion präventiver Wartungszeiten.

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, ermöglicht Prozessmonitoring und Parameterkontrolle – Fehlervermeidung, höhere Endproduktqualität.

Vorteile von Machine Learning in der Industrie

Wie gezeigt: ML-Algorithmen bieten viele Vorteile. Systeme darauf basierend sind vielseitiger und arbeiten in veränderlichen Umgebungen mit Anpassungsfähigkeit. Aufgaben und Probleme in Computer Vision, Robotik, Datenanalyse u. v. m. lösbar – vor diesen Algorithmen undenkbar. ML-Anwendungen sind starker Verbündeter der Industrie 4.0 bei der Prozessautomatisierung.

Konkret messbare Vorteile:

• Fehlerratenreduktion: Fehlererkennung und -reduktion → direkter Einfluss auf Prozessqualität und -verbesserung. Fehler helfen, den Prozess zu verbessern.
• Bestandsprognose: Systeme verhindern Fehler/Ausfälle. Datengenerierte Modelle sagen Fehler voraus → präventive Maßnahmen, damit sie nicht eintreten.
• Prozessautomatisierung: Mit diesen Algorithmen automatisierbare Prozesse, die ohne lernbasierte Systeme unmöglich wären: variable Inspektionen, wechselnde Umgebungen etc.

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