Michal Skubacz, Siemens

Komplexe Aufgaben erfordern enge Interaktion mit Umwelt

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Bild: Siemens
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Gerade im Maschinenbau setzen viele Anwender bei der Einführung von Industrie-4.0-Konzepten auf die Auswertung ihrer Daten auf der Maschinenebene. Mit skalierbarer Rechenleistung in der Steuerung oder im Edge-Device stehen ausreichend Ressourcen für die Datenauswertung direkt vor Ort an der Linie zur Verfügung. Doch wie viel Intelligenz an der Grenze zur Cloud macht Sinn und wie lassen sich die Aufgaben effektiv zwischen Edge und Cloud teilen?

Die Fragen stellte Andreas Gees, stv. Chefredakteur elektro AUTOMATION

elektro AUTOMATION: Welche Gründe sprechen für die Integration von KI-Algorithmen in lokale Anwendungen bzw. Steuerungen oder Edge-Devices? Welche Vorteile ergeben sich gegenüber cloudbasierten Lösungen und welche Rolle spielt das Thema Daten-Sicherheit?

Michal Skubacz (Siemens): KI wird zunehmend für Aufgaben verwendet, die in der Vergangenheit dem Menschen vorbehalten waren. Derartige Aufgaben erfordern höhere kognitive Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexes Wissen situationsbedingt anzuwenden. Im Bereich der Automatisierung versprechen wir uns, KI-Algorithmen für Aufgaben einzusetzen, die weit über einfache repetitive Aufgaben hinausgehen. Aber noch ist das Zukunftsmusik, denn die komplexen Aufgaben, die wir erhoffen, mit KI in Zukunft adressieren zu können, benötigen enge Interaktion mit der Umwelt. Das bedeutet: 1. Sensoren liefern uns eine große Menge an Daten, die häufig nur von kurzer Relevanz sind und aufgrund von Datensicherheitsbestimmungen nicht gespeichert werden dürfen. 2. Geringe Latenz in Bezug auf Informationen, die an das KI-System übermittelt werden und in Bezug auf Entscheidungen, die anhand der Informationen getroffen werden. 3. Einbettung des KI-Systems in einen lokalen Kontext, im Sinne einer Spezialisierung für eine ganz bestimmte Situation. All das spricht für eine Integration von KI in lokale Applikationen, idealerweise in ein Steuerungs- und Automatisierungssystem. Da KI-Systeme dazu beitragen können, komplexe Aufgaben zu automatisieren, sollten sie als natürliche Erweiterung von Steuerungs- und Automatisierungssystemen integriert werden. So kann man von beiden Systemen profitieren: Das Steuerungssystem kann schnell auf repetitive Aktivitäten mit perfekter Automatisierung reagieren, während das KI-System auf komplexere Situationen mit geringerer Vorhersagbarkeit reagiert. Ein Steuerungssystem, das lokal in ein KI-System integriert ist, ist unabhängig von der Verfügbarkeit einer Cloud-Konnektivität. Edge-Geräte, die in ein Steuerungssystem eingebunden sind, lokal arbeiten und über eine Cloud verwaltet werden, eignen sich am besten für KI-Algorithmen. Sie bieten eine Plattform für den lokalen Betrieb von KI-Algorithmen, die eng mit dem lokalen Steuerungssystem interagieren. Das ermöglicht die Auswertung von hochfrequenten Daten, schützt Daten, die niemals ein lokales System verlassen und bietet Unabhängigkeit von konstanter Netzwerkverbindung. Gleichzeitig sind Edge-Geräte perfekt geeignet für regelmäßige Updates und Verbesserungen von Algorithmen oder Muster, die kontinuierlich auf Anforderungen verbessert und adaptiert werden.

elektro AUTOMATION: Während Steuerungsaufgaben meist in harter Echtzeit ablaufen, erfordern KI-Algorithmen nicht zwingend Echtzeit – wie lassen sich diese beiden Anforderungen lokal verbinden?

Skubacz: KI-Algorithmen laufen normalerweise nicht in Echtzeit ab, weil dafür viel Rechenleistung benötigt wird. Hier ist aktuell ein Umbruch zu beobachten, denn es wird bereits kräftig an Hardware für KI-Systeme getüftelt, die es insbesondere ermöglichen soll, die Geschwindigkeit von KI-Systemen zu beschleunigen. Andererseits ist es wichtig zu verstehen, dass KI-Algorithmen, wie beispielsweise Deep Learning, in der Lernphase und in der Ausführungsphase/Datenevaluierungsphase unterschiedliche Rechenanforderungen haben. Letzteres benötigt deutlich weniger Rechenleistung. Hier ist die Kombination von Steuerungssystem und KI-System ein geeigneter Lösungsansatz und kann auf unterschiedliche Weise realisiert werden. Zum einen kann man das Steuerungssystem mit geeigneten Beschleunigungsmöglichkeiten für die KI-Algorithmen erweitern. Zum anderen kann man das Steuerungssystem mit einem Edge-Gerät ausstatten, was Rechenleistung und Funktionen zur Beschleunigung der Geschwindigkeit für die KI-Algorithmen liefert. Insbesondere der zweite Ansatz ist sehr gut umsetzbar und bringt eine Arbeitsteilung der Systeme mit sich. Er erlaubt dem Steuerungssystem, sich auf Echtzeitsteuerungsaufgaben zu konzentrieren, während das Edge-System Rechenleistung und Netzwerkmöglichkeiten für eine Echtzeit-KI-Applikation zur Verfügung stellt.

elektro AUTOMATION: Wann stoßen lokale KI-Anwendungen aufgrund der Rechenleistung an ihre Grenzen und welche Anwendungen sind dafür geeignet?

Skubacz: Die Gründe dafür reichen von einer falsch designten Architektur über natürliche Grenzen der Hardware bis hin zu einer ungeeigneten Hardwarearchitektur. Viele KI-Anwendungen laufen wunderbar parallel auf geeigneten KI-Rechenbeschleunigern von Grafikprozessoren, während ein Hauptprozessor für eine solche Anwendung in der Regel ungeeignet ist. Beispielsweise können Bilderkennungsaufgaben, die tiefe neuronale Netzwerke nutzen, effizient auf einer integrierten Hardware – zum Beispiel einem Edge-Gerät – laufen. Allerdings müssen die meisten Daten-getriebenen KI-Ansätze erstmal KI-Muster, wie tiefe neuronale Netzwerke, erlernen. Dieser Lernprozess kann in der Regel nicht auf lokaler Hardware mit limitierter Rechenleistung erfolgen. Dafür ist eine Cloud-Lösung besser geeignet. Ideal ist also eine Mischung aus einem lokalen Edge-System, worüber bereits erlernte KI-Muster ausgeführt werden, und einem angeschlossenem Cloud-System, über das das Erlernen der KI-Muster erfolgen kann und das somit das Edge-System unterstützt.

elektro AUTOMATION: Gibt es aus Ihrer Sicht auch Anwendungsszenarien, die sich nur in der Cloud sinnvoll abbilden lassen; beispielsweise standortübergreifende Analysen?

Skubacz: Eine Cloud-Lösung passt am besten zu Anwendungen, die entweder eine hohe Rechenleistung benötigen oder bei denen Informationen zwischen Maschinen oder gar Standorten ausgetauscht werden müssen. Das zentrale Aufbewahren von Informationen erlaubt es, zu lernen und Rückschlüsse aus Erfahrungen und Situationen, die in verschiedenen Standorten passiert sind, zu ziehen. Das verbessert die Qualität der Ergebnisse sowie ihre Verlässlichkeit. Eine Fertigung an einem bestimmten Standort schafft es beispielsweise, Qualitätsprobleme zu überwinden, die aufgrund hoher Umgebungstemperaturen entstanden sind. Das daraus Gelernte könnte man auf eine andere Fertigung an einem anderen Standort übertragen, auch wenn dort hohe Temperaturen nur ab und zu möglich sind. Generell haben sowohl lokale als auch zentrale Anwendungen ihre Berechtigung, denn es hängt immer von den jeweiligen Anforderungen und Gegebenheiten ab. Eine Kombination aus Edge Computing, das über eine Cloud verwaltet wird, und Cloud Computing sowie einer integrierten Infrastruktur ist deshalb eine Lösung, um den Anforderungen in der Fertigung gerecht zu werden.

www.siemens.com


Michal Skubacz, Leiter Industriesoftware Motion Control bei der Siemens AG in Nürnberg

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