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Automation 2. April 2024

KI: Vortrainierte Modelle in der Fertigung nutzen

Wie sich KI-Modelle zwischen Fertigungsanlagen und Bauteilen transferieren lassen, das erforscht ein Projekt an der Hochschule Kempten.

Das Projekt Flink will den beschleunigten Transfer vortrainierter KI-Modelle in der Fertigung vorantreiben.
Das Projekt Flink will den beschleunigten Transfer vortrainierter KI-Modelle in der Fertigung vorantreiben.

Im Verbundprojekt Flink wird untersucht, wie sich verteilte Lernverfahren und Schwarmintelligenz zum beschleunigten Transfer vortrainierter KI-Modelle in der Fertigung nutzen lassen. „Im Projekt werden gemeinsam mit Industriepartnern verschiedene Methoden anhand von spanenden, umformenden und trennenden Fertigungsverfahren entwickelt und erprobt“, erläutern die Projektleiter Professor Frieder Heieck und Professor Bernd Lüdemann-Ravit vom Institut für Produktion und Informatik (IPI) der Hochschule Kempten.

Fertigung kann KI für neue Produkte und Anlagen nutzen

Innerhalb der Unternehmen findet verteiltes Lernen über eine zentrale Recheneinheit und Modelldatenbank statt. Der Transfer auf neue Anlagen kann durch die Verwendung bestehender Modelle zügig erfolgen. Der Einsatz eines dezentralen Schwarmnetzwerks ermöglicht zusätzlich unternehmensübergreifendes verteiltes Lernen durch den Austausch spezifischer Modell-Parameter. „Die Rohdaten bleiben dabei innerhalb des Unternehmens, wodurch ein Maximum an Datensicherheit und -anonymität erreicht wird“, ergänzt Projektmitarbeiter Dr. Michael Haub. Das verteilte Training und der Transfer generischer Modelle ermöglicht dadurch Unternehmen, maschinelles Lernen (ML) mit erheblicher Zeitersparnis maßgeschneidert für neue Produkte oder Anlagen zu nutzen.

Metallverarbeiter erproben KI-Modelle

Zum Forschungskonsortium gehören neben dem IPI die beiden Metallverarbeiter Felss Systems und Hoerbiger Antriebstechnik. Die Kooperationspartner stellen die Maschinendaten bereit und bauen dazugehörige Daten-Architekturen auf. Das IPI bereitet die Daten auf und trainiert damit die verschiedenen KI-Modelle für die Modelldatenbank. Das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie fördert das Verbundvorhaben über drei Jahre mit 529.000 EUR. sk

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