WorkshopSO RÜSTEN SIE IHRE SPS MIT KI-FUNKTIONEN AUF

Im Rahmen unseres interaktiven Workshops liefern wir Ihnen zunächst eine Einführung mit einem Technologieüberblick in den aktuellen Stand der Dinge zur KI und dem maschinellen Lernen (ML). Anschließend werden wir gemeinsam zwei Anwendungsbeispiele entwerfen, realisieren und austesten. Insgesamt werden die folgenden Fragenkomplexe bearbeitet:

• Welche nachrüstbaren KI-Funktionen eignen sich für den Einsatz im Umfeld von Maschinen und Anlagen, welche Herausforderungen und Ergebnisse sind dabei zu erwarten?
• Wie werden KI-Funktionen für Baugruppen und Anwendungen in der Automatisierungstechnik entwickelt und in eine externe virtuelle Sensorik integriert?
• Wie lässt sich ein erweitertes Eingangsdatenbild bzw. Prozessabbild für eine SPS durch virtuelle Sensoren bzw. Softsensoren erzeugen.
• Was ist ein Autoencoder und wie wird damit ein Predictive-Maintenance-Agent für eine SPS erstellt, um Anomalien in mechatronischen Komponenten zu erkennen?
• Wie lernt ein „faltendes neuronales Netzwerk“ (CNN = Convolutional Neural Network) aus Bilddaten und wie wird eine SPS damit zu einer intelligenten Machine-Vision-Anwendung?

• Einführung und Überblick: Technische Perspektive zur KI sowie mögliche Anwendungen und Ziele in der Automatisierungstechnik.
• Aus Daten lernen: Automatische Wissensbildung, vom Entscheidungsbaum bis zum künstlichen neuronalen Netzwerk.
• Bausteine und Komponenten für Anwendungen: MEMS-Sensoren, Softsensor (virtueller Sensor bzw. Sensorfusion), Datenlogger, Machine Learning (ML)-Trainings- und -Inferenzfunktionen, Entwicklungs- und Testumgebung, Embedded-Integration.
• Beispiel “Anomalieerkennung” mit Hands-on: Sensorik und ML-Modell für einen Predictive-Maintenance-Agent entwerfen, mit Hilfe des Entwicklungssystems Daten erfassen, ML-Modell erstellen und testen. SPS-Schnittstelle zur Weitergabe der KI-Inferenzergebnisse implementieren.
• Beispiel “Machine-Vision-Anwendung” mit Hands-on: Passenden Bildsensor testen, Bilddaten zur Objektklassifizierung erfassen, ML-Modell mit einem CNN (Convolutional Neural Network) erstellen. Ergebnis testen. Zählerwerte an SPS übermitteln.

• Zusammenhänge und Methoden zur Entwicklung einer KI-Anwendung erlernen und in Übungen selbstständig anwenden.
• Eigene Machine-Vision-Anwendung: Bilddaten zur Objektklassifizierung erfassen, KI-Modell erstellen und Ergebnis testen.
• Per KI erzeugte Zielgrößen an eine SPS übergeben.

Der Workshop richtet sich an SPS-Anwender und -Techniker, Automatisierungstechniker, Konstrukteure, Entwickler, Maschinen- und Anlagenbauer sowie Produktmanager.

Theorie mit Hands-on auf dem eigenen Notebook und innerhalb einer Entwicklungs- und Testumgebung. Der Hands-on wird in Zweier-Teams unter Anleitung der Workshopleitung durchgeführt.

Jürgen Fitschen

Jürgen Fitschen ist Leiter der Abteilung Forschung, Entwicklung & Innovation bei der SSV Software Systems GmbH. In den letzten Jahren war er an der Entwicklung vieler IoT- und Embedded-Lösungen beteiligt und hat Verständnis und Erfahrung in der Absicherung von Internet-verbundenen Geräten und Anwendungen.