Autonome Produktion - Neue Chancen durch KI?

Anwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) werden immer leistungsfähiger und anwendungsnäher, etwa im Bereich der Prozesssteuerung. Gleichzeitig hat sich in der Automation in letzter Zeit viel getan. Beide Entwicklungen lassen die Vision einer autonomen Produktion damit erstmals in greifbare Nähe rücken.

Mit dem Ziel, den Fortschritt zu beschreiben und die wesentlichen Treiber zu identifizieren, führt Roland Berger aktuell eine Untersuchung zum Thema autonome Produktionssysteme in der diskreten Fertigung durch. Ein denkbares Szenario ist, dass künftige Produktionssysteme vollständig autonom agieren – mit Maschinen, die sich eigenständig optimieren, miteinander kommunizieren sowie mit einem übergeordneten Steuerungssystem, das bei Störungen sogar Entscheidungen treffen (Autonomielevel 5 auf der Grafik) und den Gesamtablauf verbessern kann. Experten sprechen in einem solchen Fall von einer „lights out factory", also einer Fertigung ohne Licht. Dies setzt jedoch eine weitgehende Automatisierung und Vernetzung der Fertigungsprozesse voraus. Wie weit ist es noch bis zur Umsetzung dieser Vision? Und welchen Beitrag können Künstliche Intelligenz & Co leisten? Was ist heute schon möglich und welche Elemente fehlen noch? Genau darum geht es in unserer Studie.

Gerade kleine und mittelgroße Serienfertiger setzen große Hoffnungen in autonome Produktionssysteme, denn ihre Produktion erfordert nach wie vor hohen manuellen Aufwand für Umrüstung, Montage und Ablaufplanung. Schienen die Hürden auf dem Weg zur völlig autonomen Produktion bislang allerdings kaum überwindbar, haben sich relevante Schlüsseltechnologien deutlich weiterentwickelt oder zwischenzeitlich sogar Marktreife erlangt.

Hypothese 3: Wichtige Produktionsthemen wie der „Griff in die Kiste“ oder autonome Transportsysteme stehen kurz vor dem Durchbruch.

Zwei der wichtigsten Automatisierungsaufgaben sind der sogenannte Griff in die Kiste (und das folgende gezielte Ablegen von Bauteilen) und das Transportieren von Bauteilen von einer beliebigen Maschine zur nächsten. Beide Aufgaben erledigen Menschen ohne Nachdenken, waren aber in der Automatisierungstechnik bisher fast nicht realisierbar. Durch den Fortschritt in der Automatisierungstechnik sind beide Aufgaben lösbar geworden. Das ermöglicht mehr Flexibilität und Autonomie in der Fabrik. Durch die Kombination von optischen Scan-Systemen und Robotern können inzwischen Teile in beliebiger Lage aus Kisten entnommen werden und in Kombination mit Automated Guided Vehicles (AGVs) in der Fabrik frei bewegt werden. Beide Technologien haben sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt und werden gleichzeitig leistungsfähiger und günstiger. Im Hinblick auf den MA-Level bedeutet dies den Sprung von Level 2 auf 3 für die Automation. Neben den beiden genannten Fähigkeiten haben inzwischen außerdem viele weitere Automatisierungstechnologien die notwendige technische Reife für einen Einsatz in der Fabrik erreicht.

Hypothese 4: Neue Sicherheitstechniken und moderne Mensch-Maschine-Schnittstellen erlauben die ideale Kooperation zwischen Mensch und Maschine.

Auch in Zukunft wird es Automatisierungsaufgaben geben, die entweder wirtschaftlich und/oder technisch nicht zu lösen sind, so dass Mensch und Roboter zusammenarbeiten müssen. So können Roboter gemeinsam mit Menschen in einer Montagezelle tätig sein, wenn der Mensch die Aufgaben übernimmt, die der Roboter (noch) nicht erledigen kann.

Derzeit wird diese Zusammenarbeit durch Arbeitsschutzrichtlinien noch stark eingeschränkt (etwa in Bezug auf Geschwindigkeit oder das Arbeiten in Kopfhöhe), verbesserte Sicherheitstechniken im Roboterbereich werden den Einsatz künftig jedoch deutlich einfacher machen.

Wer sich an den Trends aus den vorgestellten Hypothesen ausrichtet, wird zukünftig in der Lage sein, schneller höhere Autonomielevel erreichen. Bislang haben wir jedoch keinen Automatisierungs- oder Softwarehersteller identifiziert, der sich konkret mit der autonomen Steuerung der Fabrik (Level 5) beschäftigt. MES-Provider arbeiten aktuell vor allem daran, Transparenz zu schaffen und damit datengestützte Entscheidungen (Anpassung von Maschineparametern, Arbeitsplänen etc.) durch Mitarbeiter zu ermöglichen. Cloud-Anbieter stellen die Infrastruktur für KI-Use Cases bereit, Level 4-Use Cases wie die Maschinenparameter-Optimierung stehen hier jedoch im Vordergrund. Bleibt die autonome Fabrik also (doch) eine Zukunftsvision?

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