Selbstlernende Robotiklösung auf Basis eines föderierten KI-Modells

Demonstrator des Projekts EASY aus dem Technologieprogramm „Edge Datenwirtschaft“

Logo Easy
© Projekt Easy

Beschreibung des Demonstrators

Am Beispiel einer Kabelmontageanwendung aus dem Bereich der Elektromobilität demonstriert ArtiMinds im Forschungsprojekt EASY entwickelte Technologien für maschinelles Lernen und datengetriebene Prozessoptimierung im industriellen Edge-Cloud-Kontinuum. Ein industrieller Roboter greift kamerabasiert Stecker und fügt diese kraftgeregelt ein, unter Ausgleich von Prozess- und Werkstückvarianzen. Kraft-, Bild- und Positionsdaten werden live von der Edge-Software ArtiMinds Hub verarbeitet, semantisch angereichert und im Edge-Cloud-Kontinuum per Apache Kafka zur Verfügung gestellt. Die industrielle Cloud-Lösung ArtiMinds LAR ermöglicht Nutzern die interaktive und automatische Analyse der Daten, sowie das Training maschineller Lernmodelle („Neuronale Digitale Zwillinge“). Diese werden dann wiederum in der Edge für die Laufzeitoptimierung des Fertigungsprozesses eingesetzt.

Zum Projekt

Die Fertigungsindustrie sieht sich immer stärkerem Druck ausgesetzt, die unzähligen Daten, die von Maschinen und Anlagen generiert werden, effizient und sicher zu nutzen. EASY hat es sich zum Ziel gesetzt, ein sicheres, skalierbares und standardisiertes Edge-Cloud-Kontinuum für Produktionsprozesse zu entwickeln. Dadurch sollen Fertigungsunternehmen steuern können, ob und wie sie ihre Daten lokal – „on the edge“ – oder zentral in der Cloud verarbeiten. Mit EASY wird jeder Anlagenbetreiber in die Lage versetzt werden, KI und Analytik in seiner Produktion einfacher und kostengünstiger zu nutzen als bisher. EASY wird föderiertes Lernen, dezentrales Steuern und verteilte Analytik für eine breite Nutzerschaft zugänglich machen. So kann jedes Unternehmen Produktionsdaten nutzen, um effizienter, schneller und resilienter zu werden.

Easy Demonstrator
Easy Demonstrator Selbstlernende Robotiklösung auf Basis eines föderierten KI-Modells
© Easy
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Ansprechpartner

Empolis Information Management GmbH

Ralph Traphöner