Künstliche Intelligenz mittendrin So schafft Embedded KI Raum für neue Geschäftsmodelle

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Das Unternehmen Aitad entwickelt Systeme in puncto „eingebetteter Künstlicher Intelligenz“. Welche Vorteile die Embedded KI mit sich bringt und was das ist, erklären die Experten hier.

Komplexe Produktionsmaschinen sind bekanntlich teuer und gleichzeitig die Basis für den Umsatz eines Fertigungsunternehmens. Deshalb müssen sie so viel und so lange wie möglich problemlos laufen. Das heißt im Gegenzug, dass sie natürlich nicht ausfallen dürfen, denn jede Stunde, in der nicht produziert werden kann, kostet bares Geld. Schätzungen zu Folge können die Kosten eines Maschinenausfalls bis zu mehreren hunderttausend Euro pro Stunde betragen. Viacheslav Gromov, Gründer und Geschäftsführer von Aitad, kommentiert: „Deshalb setzen Maschinenbauer auf regelmäßigen Service, der sicher stellen soll, dass die Maschinen laufen, dass Qualität und der Durchsatz stimmen.“ Doch regelmäßige Wartungsintervalle binden Personal, wobei es nicht immer leicht ist, entsprechend qualifizierte Leute überhaupt zu finden, wie es weiter heißt. Und nicht jeder Wartungseinsatz sei nötig, auch wenn der Terminkalender ihn zeigt. Denn läuft die Maschine noch problemlos, war der Besuch des Servicetechnikers im Grunde reine Zeitverschwendung, gibt Gromov zu bedenken. Doch das muss nicht sein!

Auch mit weniger Service kann der „Laden“ laufen

Früher waren regelmäßige Serviceintervalle unverzichtbar, aber dennoch keine Garantie, dass eine Maschine nicht doch plötzlich ausfällt, führt Gromov weiter aus. Denn selbst für hochqualifiziertes Personal sei nicht jeder bevorstehende Ausfall erkennbar, solange er sich nicht deutlich ankündige. Hier kommt nun Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Denn mithilfe von Sensoren lassen sich Maschinen kontinuierlich überwachen (Stichwort: Predictive Maintenance). Dabei entstehen große Datenmengen, die viel über den Gesundheitszustand der Maschine oder sogar über einzelne Bauteile verraten können. Lässt man nun die Daten der Sensoren durch eine KI auswerten, lassen sich mögliche Ausfälle schon lange im Voraus vorhersehen. Das bedeutet sowohl für den Hersteller als auch den Nutzer eine Win-Win-Situation, denn ungeplante Ausfälle treten viel seltener auf, obwohl man den Servicetechniker seltener begrüßt.

Die meisten momentan am Markt angebotenen KI-Tools brauchen aber wegen der Datenmenge viel Rechenkapazität, weshalb sie auf eine teure, leistungsfähige Netzwerkinfrastruktur angewiesen sind. Die Sensordaten werden dabei über das Netzwerk übertragen, auf zentralen Servern oder in der Cloud ausgewertet und anschließend wird das Ergebnis zurückgesendet. Das kostet nicht nur Zeit, sondern wirft auch die Frage der Datensicherheit auf, merkt Gromov an. Natürlich sei es ein verständliches Herstellerinteresse, auf diese Daten zugreifen zu können. Ob die Kunden, die die Maschinen einsetzen, jedoch wollen, dass ihre möglicherweise sensiblen Prozessdaten über das Internet übertragen werden, sei fraglich.

Embedded KI – die günstigere Künstliche Intelligenz

Mit modernen, und dennoch günstigen Sensoren ließen sich mittlerweile Daten im Gigasample-Bereich erfassen. Bei dieser Datenmenge (man rede hier schnell von mehreren Terabyte, wenn es um die Daten mehrerer Maschinen gehe) ist eine Übertragung im Netzwerk sowieso kaum noch möglich – selbst bei direkter Glasfaserverkabelung. Deshalb ist es nicht nur geschickter, sondern auch deutlich billiger, wenn die Datenauswertung direkt vor Ort im Gerät durchgeführt wird, sagt Gromov. Das sogenannte lokale Monitoring ist jedoch erst seit wenigen Jahren möglich, heißt es weiter, weil die steigende Rechenkapazität selbst kleinster Halbleiter es jetzt ermöglicht, Sensor und KI direkt auf einer kleinen Platine, die an den Einbauort angepasst ist, unterzubringen. Der Sensor sendet seine Daten dann nicht mehr über das Netz, sondern direkt an die KI auf der gleichen Platine. Die KI „schaut“ sich jeden einzelnen Datenschnipsel im Arbeitsspeicher (RAM) an, wertet ihn aus und verwirft die Rohdaten des Sensors anschließend, erklärt Gromov. Nur die Auswertungsergebnisse würden übergeben. Im einfachsten Fall durch eine Lampe am Gerät, die im Fall eines auftretenden Fehlers rot leuchte. Man kann den Service aber auch direkt darüber informieren, dass ein Bauteil oder das gesamte Gerät in einer bestimmten Zeitspanne einen Fehler aufweisen wird. Der Service kann vorab die erforderlichen Ersatzteile bestellen und mit einen Wartungstermin mit dem Anwender planen, der die Produktion dann nicht beeinträchtigt.

Solche lokalen KI-Systeme werden eben als „Embedded-KI“ bezeichnet. Aufgrund der systembedingten Ressourcenbeschränkung sind solche Systeme vergleichsweise günstig, ohne dabei an Robustheit einzubüßen. Sie verursachten keine Folgekosten, wie sie durch eine Netzwerkinfrastruktur entstünden und sind darüber hinaus echtzeitfähig, wodurch sie auch in sicherheitskritischen Umgebungen zum Einsatz kommen können, wie Gromov betont.

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