Industrie 4.0: So funktioniert die Prozessüberwachung
Die Produktivität lässt sich durch eine Automatisierung der Prozesse maßgeblich erhöhen. Allerdings erfordert ein automatisierter Prozess ebenfalls, dass auch seine Überwachung automatisiert gestaltet werden muss – nur so kann der Workflow wirklich reibungslos ablaufen.
Im Rahmen der Industrie 4.0 lässt sich die Prozessbeobachtung in der Industrie beispielsweise mithilfe von Mikrofonen, Kameras und Fühlern umsetzen. Um dabei eine möglichst hohe Effizienz zu gewährleisten, müssen jedoch die Interventionen, die Datenverarbeitung und die Erfassung von Daten optimal ineinandergreifen.
Eine unverzichtbare Grundlage stellen in diesem Zusammenhang unter dem Mantel der Industrie 4.0 die Künstliche Intelligenz, die Machine Vision und das Deep Learning dar. Mit diesen lässt sich dann eine Prozessüberwachung gestalten, die vollständig automatisiert ist.
Die Grundlagen der Automation: Deep Learning, Machine Vision und Künstliche Intelligenz
Im Rahmen der Entwicklungen der Industrie 4.0 wird der Bereich der Anlagen und der Maschinen maßgeblich verändert. Besonders in Deutschland handelt es sich bei diesen Innovationen um ein echten Zukunftsprojekt.
Vergleichen lässt sich der aktuelle Umbruch dabei etwa mit dem technologischen Fortschritt, der dazu geführt hat, dass aus der traditionellen Kfz-Mechanik die Mechatronik hervorgegangen ist. Von dem Deep Learning, der Künstlichen Intelligenz und der Machine Vision geht so ein überaus hohes Potential aus.
Die Machine Vision
Die Machine Vision stellt ein bedeutendes Teilgebiet des Ingenieurswesens dar. In diesem werden Anteile der Optik, der Information, der industriellen Automatisierung und des Maschinenbaus vereint.
Die Inspektion von Produkten kann dank der Technologie vollkommen automatisch ablaufen, etwa für Baumaterialien, Elektronikprodukte, Verpackungen, Fertiggerichte, Molkereiprodukte oder Medizinartikel. Manuelle Kontrollen lassen sich dank der Machine Vision durch digitale und hochgradig automatisierte Bildverarbeitungsinspektionen ersetzen. Dadurch wird nicht nur der Ertrag, sondern ebenfalls die Geschwindigkeit der Produktion maßgeblich erhöht.
Deep Learning und Künstliche Intelligenz
Die zuvor erfassten Rohdaten werden in der Industrie 4.0 mit der künstlichen Intelligenz interpretiert, sodass die Systeme kontinuierlich dazulernen können. Kommt es zu Abweichungen im Produktionsprozess, kann so automatisch auf zuvor definierte Abweichungen reagiert werden.
Mithilfe von Thermalkameras ist so zum Beispiel die Überwachung von temperaturkritischen Prozessen möglich. Kommt es zu einer Unter- oder einer Überschreitung des definierten Schwellenwertes, greift das System in den Prozess eigenständig ein und löst etwa Löschvorgänge aus.
Die Rolle der intelligenten Bildverarbeitung
Im Bereich der Automation werden durch stetig optimierte Kameras, Sensoren und Rechenleistungen kontinuierlich beeindruckende neue Möglichkeiten geschaffen. Die Experten lassen jedoch immer wieder verlauten, dass die grundlegende Basis der automatisierten Prozesse in der intelligenten Bildverarbeitung besteht.
Heutzutage stellen in diesem Zusammenhang jedoch bereits hochauflösende IP-Kameras für das Monitoring eine attraktive und vor allem überaus günstige Lösung dar. Die kleinen, aber sehr leistungsstarken Farbkameras machen es möglich, Full-HD-Videos zu streamen, wobei ihre Bandbreite stets auf das individuelle Netzwerk angepasst werden kann.
Wird eine solche Kamera etwa mit einem FarmOnline-Modul verbunden, ist die Installation eines Kamera-Wiegesystems in einem Stall möglich, sodass der tägliche Zuwachs vollkommen automatisch aufgezeichnet wird. Dabei wird sowohl das Durchschnittsgewicht als auch das Maximal- und das Minimalgewicht der Tiere bestimmt.
Die Grundlagen der Industrie 4.0 bestehen somit im Deep Learning, der Ai und der Machine Vision – diese sind erfreulicherweise heute bereits jedoch in zahlreichen Branchen im Einsatz, ob Photovoltaik, Robotik oder der Automobilindustrie.
