#018 | Einfache Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Produktion – KI in der Industrie durch Qualitätskontrollen im Lackierprozess oder Fremdkörper-Identifikation auf dem Förderband | Ralph Grothmann – Siemens AG

Mit Ing. Madeleine Mickeleit und in dieser Folge mit Dr. Ralph
Grothmann der Principal Key Expert Consultant bei der Siemens AG.
Wir sprechen über künstliche Intelligenz und deren Anwendung in
der Industrie.


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Heute spreche ich mit Dr. Ralph Grothmann der Principal Key
Expert Consultant bei der Siemens AG. Die Siemens AG kennt man
natürlich am Markt als führender internationaler
Technologiekonzern, der seit mehr als 170 Jahren für technische
Leistungsfähigkeit, Innovation, Qualität, Zuverlässigkeit und
Internationalität steht. Das Unternehmen ist weltweit aktiv, und
zwar schwerpunktmäßig auf den Gebieten Stromerzeugung und
-verteilung, intelligente Infrastruktur bei Gebäuden und
dezentralen Energiesystemen sowie Automatisierung und
Digitalisierung in der Prozess- und Fertigungsindustrie. Im
Geschäftsjahr 2019, das am 30. September 2019 endete, erzielte
Siemens einen Umsatz von 86,8 Milliarden Euro und einen Gewinn
nach Steuern von 5,6 Milliarden Euro. Ende September 2019 hatte
das Unternehmen weltweit rund 385.000 Beschäftigte.

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Die heutige Folge ist etwas technischer geprägt, jedoch auch
dementsprechend hochwertig qualitativ in den Inhalten. Wer schon
immer künstliche Intelligenz in der praktischen Umsetzung
verstehen wollte und gern wissen möchte wie das ganze technisch
auf welcher Hardware und mit welchen Algorithmen funktioniert –
ist hier genau richtig. Ralph führt aus, dass im Mittelpunkt
immer Daten, Domain wissen, Methodik und der Bediener steht –
(magische Dreieck) und dabei immer die Anwendung und der Mehrwert
des Projekts. Um das ganze einfach und verständlich zu haben
sprechen wir zu 2 Use Cases aus der Praxis.


Zunächst geht es im ersten Use Case dabei um die Frage „Wie ich
durch künstliche Intelligenz Fehler in der Qualitätskontrolle im
Lackierprozess eines Bauteils vermeiden kann?“ Dabei sprechen wir
über Daten aus Kameras, welche Kratzer, Lacknasen oder
Unebenheiten aufnehmen und dann in sog. Fehlerklassen eingeteilt
und entsprechend für den Bediener ausgewertet werden.


In diesem Zusammenhang gehen wir ebenfalls darauf ein was für
Daten ich in Maschinennah vor verarbeiten sollte und welche Daten
wann in die Cloud gesendet werden. Auch welche Hardware dafür
notwendig ist. Wir erklären die Begriffe „OnPrem“ und „EDGE
Computing“ in diesem Zusammenhang – auch welche
Performanceanforderungen und Rechenressourcen ich für solche
Projekte benötige. Wir gehen auch darauf ein welche Informationen
vom Prozessingenieur vorliegen müssen, um ein solches Projekte
überhaupt anzugehen und welche Daten ich in welcher Qualität
brauche.


Im Use Case 2 löst die KI das Problem, dass sich in der Ernte von
Mohrrüben auf dem Förderban häufig Fremdbestandteile wie Rote
Beete, Kartoffel, Steine oder Erdklumpen befinden. Zum Ende gibt
uns Ralph hier noch seine Tipps und Trick aus der Praxis mit und
wie sich Fehler vermeiden und Kosten einsparen lassen. 



Madeleine Mickeleit
(https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Use Case Website (https://www.iotusecase.com/)
Anbieter
(https://new.siemens.com/de/de/produkte/automatisierung/informationen-zum-corona-virus-covid-19.html)


Ansprechpartner (https://www.linkedin.com/in/just-du-it/)


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