Festo

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DAS ZIEL

Festo ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Automatisierungstechnik und ein Pionier der Industrie 4.0. Das Unternehmen hat sich der Innovation verschrieben und ist ständig bestrebt, seine Produkte und Dienstleistungen zu optimieren, um den sich ändernden Kundenbedürfnissen gerecht zu werden.

Aus diesem Grund hat Festo gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und CLEVR, einem Unternehmen für Low-Code-Technologielösungen, eine innovative neue KI-basierte Lösung entwickelt, die den Bereich der industriellen Automatisierung revolutionieren soll. Die neue Technologie wird es Maschinen ermöglichen, zu lernen und sich an ihre Umgebung anzupassen, wodurch die Produktivität erhöht, Ausfallzeiten reduziert und die Sicherheit verbessert werden.

Ziel der gemeinsamen Partnerschaft war die Entwicklung eines Prototyps eines industriellen Assistenzarbeitsplatzes, der durch die Kombination automatisierter Komponenten, Sensoren und KI-gestützter Auswertung menschlicher Bewegungsdaten echtes interaktives und situatives Lernen ermöglicht.

DER ANSATZ

Um dieses Ziel zu erreichen, begann die gemeinsame Partnerschaft mit der Entwicklung von ClevrAssist. Dieses leistungsstarke neue Softwaresystem nutzt KI und maschinelles Lernen, um Kunden in Echtzeit Einblicke in ihre Fertigungsprozesse zu geben.

Das Festo Learning Center entwickelte den Prototyp eines industriellen Assistenzarbeitsplatzes, der den Anwender durch die verschiedenen Schritte des teilautomatisierten Prozesses führt. Die Automatisierungskomponenten erfassen die in den Arbeitssituationen generierten Daten und das System erkennt zum Beispiel, ob ein bestimmtes Teil in der richtigen Länge eingebaut wurde oder ob ein Drehmomentschlüssel richtig verwendet wurde.

Das DFKI identifiziert und analysiert die Bewegungsmuster auf der Grundlage sensorgestützter menschlicher Bewegungen, die am Assistenzarbeitsplatz erfasst werden. Es wurde eine KI-Komponente entwickelt, die Positionsdaten von Sensorpunkten an Handgelenken, Ellbogen und/oder Rumpf in einem Aktivitäts-Tracking-Modus in Echtzeit sammelt und Process Mining auf Basis neuronaler Netze durchführt. Die KI generiert durch kontextsensitive und personalisierte Empfehlungen für den nächsten Arbeitsschritt personalisierte Empfehlungen, die auf den menschlichen Nutzer zugeschnitten sind.

Die ClevrAssist-App führt alle Datenströme zusammen und steuert die Kommunikation mit dem Nutzer. Sie arbeitet auf drei Hauptebenen: der cloudbasierten Mendix-Plattform, der IoT-Schnittstelle zur Erfassung aller Daten von den Peripheriegeräten am Arbeitsplatz und der digitalen Darstellung der Daten in ihren Prozessen. Die CLEVR-Anwendung übernimmt die Kommunikation und Interaktion mit dem lernenden Menschen am Assistenzarbeitsplatz mithilfe didaktischer Erfolgsmethoden und passt die Unterstützung dynamisch an die Bedürfnisse des Benutzers an.

DIE ERGEBNISSE

Seit seiner Einführung ist ClevrAssist zu einem unverzichtbaren Tool für das Festo Learning Center geworden. Es hilft ihnen dabei, ihre Fertigungsprozesse zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Dank der Low-Code-Technologie lassen sich Anwendungen schneller und einfacher erstellen und anpassen, sodass Mitarbeiter schneller auf Änderungen reagieren und Probleme schneller lösen können.

Die KI-gestützte Fehleranalyse von ClevrAssist hilft, Ausfallzeiten zu reduzieren, indem potenzielle Probleme identifiziert und behoben werden, bevor sie zu schwerwiegenderen Problemen führen.
Darüber hinaus trägt ClevrAssist zur Sicherheit am Arbeitsplatz bei, indem es Mitarbeitern hilft, Aufgaben sicher auszuführen, und sie vor potenziellen Gefahren warnt. Durch die Implementierung von ClevrAssist konnte das Festo Learning Center effizienter und sicherer arbeiten.

Dies hat dem Festo Learning Center geholfen, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Gesamtqualität seiner Produkte zu verbessern, was letztlich zu einer höheren Rentabilität geführt hat.
Erfahren Sie mehr über diese Fallstudie, indem Sie auf den vollständigen Bericht zugreifen hier.

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