Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und Prozessausrüstung mit AI

In vielen Anwendungsfällen, z.B. in der Automobilindustrie, ist die Automatisierungstechnik weitgehend ausgereift. Zumindest hat es seit mehr als 10 Jahren keine wesentlichen Fortschritte mehr gegeben. Genauer gesagt ist jede weitere Technologisierung von bereits automatisierten Prozessen sehr kostenintensiv, bringt aber proportional gesehen immer geringere Fortschritte gegenüber der Vorgängergeneration.
Die Automatisierungstechnik hat einen Sättigungszustand erreicht, was zunächst nichts Schlechtes ist. Es ist der typische Verlauf einer jeden Technologie-S-Kurve. Die Tatsache, dass wir in Deutschland diesen Punkt erreicht haben, während andere Nationen noch von der Automatisierung träumen, zeichnet uns als Industrienation letztlich aus. Aber die hart erarbeiteten Fortschritte gegenüber den jetzt relativ einfachen ersten Schritten zur Teilautomatisierung verringern den Abstand kontinuierlich.

Nur KI-basierte Fortschritte in der Automatisierungstechnik werden hier den nächsten wesentlichen Fortschritt bringen und eine neue S-Kurve einleiten.

Die bestehende Automatisierungstechnik wird vorerst nicht ersetzt werden. Autonome Systeme werden auf dieser Technologie aufbauen und sie dann auf ihren deterministischen Kern reduzieren müssen. Es wird quasi vorausgesetzt, dass eine solide Automatisierungstechnik im Sinne der Mechatronik eine vorhandene Infrastruktur für ein KI-System darstellt. Da ein autonomes System jedoch grundlegend anders arbeitet, wird es keinen reibungslosen Übergang von der bisherigen Technologie geben. Entsprechend dem Übergang von einer S-Kurve zur nächsten wird es einen großen technologischen Bruch geben, den klassische Automatisierungsanbieter derzeit nicht abbilden können.

In der Zwischenzeit stehen viele Unternehmen vor der Frage, wie sie mit bestehenden Anlagen umgehen sollen, bis autonome Prozesstechnologien verfügbar sind. Anlagen und verfahrenstechnische Ausrüstungen werden regelmäßig mit Produktwechseln erneuert. Dies führte bisher immer zu Fortschritten in der Effizienz, jedoch ohne erkennbaren Effekt für 10 Jahre. Die Hoffnung auf eine neue Anlage ist oft schon das Versprechen auf eine bessere Prozessführung, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Was soll man nun tun, wenn man in 1-2 Jahren die Automatisierung erneuern wollte, autonome Prozesstechnik aber erst in 5-7 Jahren zur Verfügung steht und die bisherigen Automatisierungsingenieure so etwas nicht anbieten oder gar in Aussicht stellen konnten.

Die Antwort ist ganz einfach: Man sollte die Laufzeit der bereits KI-unterstützten bestehenden Anlagen bis zur weiteren Klärung verlängern. Damit erspart man sich heute Investitionen in Übergangstechnologien und bereitet sich gleichzeitig auf den Sprung von der bisherigen zur nächsten S-Kurve vor. Schließlich lässt sich die KI-Technologie relativ einfach auf eine neue Anlagengeneration migrieren, schließlich handelt es sich "nur" um Sensoren, Computer und Software. Die Investition dafür ist also nicht verloren, wenn die neue Generation von Anlagen kommt. Sie schlagen im Grunde zwei Fliegen mit einer Klappe. Sie steigen zum richtigen Zeitpunkt in die autonome Prozesstechnik ein und profitieren gleichzeitig von den unmittelbaren Vorteilen einer besseren Prozesssteuerung.

Wie funktioniert die Laufzeitverlängerung durch KI?  

Zunächst einmal gibt es die goldene Regel der Laufzeit. Eine 10 % geringere Belastung verdoppelt die Lebensdauer. Kleine Optimierungen haben also drastische Auswirkungen. Bei einem KI-System, das sich aus Sensordaten speist, hängt die Belastung der Maschine mit der Produktqualität und dem Durchsatz zusammen. Das KI-System ermittelt die Zusammenhänge und verarbeitet die Ergebnisse. Dies ermöglicht es, rein datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um einerseits die Maschinen und Prozessanlagen zu schützen und andererseits die Effektivität und Effizienz weiter zu steigern.

Darüber hinaus ermöglicht das KI-System ein schnelles Eingreifen bei altersbedingtem Verschleiß, der sonst langsam und unbemerkt den Prozess verändert, bis es "plötzlich" zu gravierenden Qualitätsproblemen oder kompletten Anlagenstillständen kommt. Eine Erfahrung, die meist zu der Erkenntnis führt, dass alte Anlagen nicht mehr ausreichend beherrscht werden können und bei Technikern einen instinktiven Impuls für Neuanschaffungen auslöst.

Diese unvorhersehbaren Alterungseffekte sind in der Regel der Hauptgrund, warum Geräte vorsorglich ausgetauscht werden. Ein KI-System macht jedoch bestehende Systeme überschaubar. Es gibt also keinen Grund, diesen Wunsch mit der Anschaffung eines neuen Systems zu verbinden.  

Während man vor 10 Jahren davon ausgehen konnte, dass Fortschritte in der Automatisierung die Wettbewerbsfähigkeit mit neuen Anlagen fast automatisch verbessern würden, wird IIoT oder Industrie 4.0 derzeit als der neueste Trend vermarktet. Dabei ist zu beachten, dass diese Technologien an sich keine autonome Produktion ermöglichen und eher eine Übergangstechnologie darstellen. Einige Aspekte, wie die Vernetzung und Digitalisierung von Sensoren, werden in begrenztem Umfang weiterbestehen, andere, wie der Data Lake oder die Cloud, hingegen nicht.

Wir von PANDA haben zwei Vorschläge in dieser Hinsicht:

Erstens: Wir sollten jetzt anfangen, Prozesse konsequent zu autoNOmisieren, statt sie nur besser zu autoMAnisieren. Wir sollten einfach den Sprung auf die neue S-Kurve machen, um in 5-7 Jahren die Konkurrenz zu überholen. Die Technologie wird kommen.

Zweitens: Gleichzeitig können aber Teile der Technologie bereits genutzt werden, um bestehende Anlagen länger zu betreiben. Die KI-Technologie kann jederzeit auf neue Anlagen übertragen werden (im Gegensatz zu Hardware). Sie muss in 5-7 Jahren ohnehin vorhanden sein, um einen wettbewerbsfähigen Prozess zu haben. Man kann also auch jetzt schon zum Innovator werden.

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