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Ein Freitagabend in der Fertigungsanlage. Lauren hat gerade ihre Schicht begonnen. Ihr Job ist die Überwachung der Computer, die die Sensoren an den Produktionsmaschinen kontrollieren.
Sie setzt sich an ihren Schreibtisch, um mehrere Bildschirme im Blick zu haben, auf denen die Maschinentelemetrie zu sehen ist. Sie denkt darüber nach, wie langweilig ihr Job ist. Aber sie ist froh, dass er vorhersehbarer und angenehmer ist, als wenn sie jede Maschine selbst inspizieren müsste.
Dann ertönt plötzlich ein Alarm. Ein Sensor an einer Maschine hat einen plötzlichen Druckverlust angezeigt. Jetzt muss Lauren eine Sichtprüfung der Maschine auf ein mögliches Leck vornehmen. Um das zu tun, setzt sie einen Schutzhelm und eine Sicherheitsbrille auf und macht sich auf den Weg in die Tiefen der Fabrikhalle. So hat sie sich ihre Freitagabendschicht nicht vorgestellt. Sie fragt sich, ob sie sich nicht einen anderen, interessanteren und eher technisch-orientierten Job suchen sollte.
Lauren ist nicht die Einzige, der es so geht. Hersteller stehen vor dem Problem, gute Arbeitskräfte wie sie einstellen und halten zu können.
Heutige Produktionslinien sind stark technisiert – mit Automation und Maschinentelemetrie, die rund um die Uhr überwacht werden müssen. All diese Daten müssen erfasst werden, entweder manuell mit einem Klemmbrett oder Tablet, oder durch hunderte oder tausende Sensoren, die an den Maschinen selbst angebracht sind. Dann müssen die Daten analysiert werden. Entweder manuell oder durch Assetüberwachungssysteme. Doch trotz all dieser Automation müssen Arbeitskräfte wie Lauren sich noch immer in gefährliche Situationen begeben, wenn es um das Erkennen und Beheben von Problemen, wie beispielsweise undichte Stellen geht.
Kosteneinsparungen im IoT-Bereich
Spot, ein mobiler Roboter mit Sensoren und Analysegeräten auf dem Rücken, reduziert die Kosten für die IoT-Instrumentierung
Verbesserte Effizienz
Spots Routen für Routineinspektionen und Folgeaufgaben verbessern die Effizienz der Belegschaft
Industrielle Betriebe haben sich weiterentwickelt, seit das erste Model T-Automobil von Henry Ford vom Band lief. Heute sind Automation und Robotertechnik in jeder Fabrikhalle zu finden. Doch Hersteller und andere Anlagenbetreiber müssen diese Maschinen warten und reparieren, damit ihre Fabriken weiterlaufen. Das erfordert die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten.
Michael Perry, Vice President of Business Development bei Boston Dynamics, dem weltweit führenden Unternehmen für mobile Robotertechnik, beschreibt das Problem so: „Die Automation mit traditionellen Robotern war kein Erfolg, weil die Komplexität und Größenordnung der Werke den Einsatzbereich von Robotern mit Rädern oder Ketten einschränken kann, da diese Probleme mit engen Bereichen, Treppen und unebenem Boden haben. Roboter, die Daten erfassen, sind außerdem am nützlichsten, wenn sie mit Intelligenz verbunden sind. Dabei geht es nicht nur um die Datenverarbeitung, sondern auch um die Kommunikation zwischen dem, was im Werk passiert, und der Stelle, an der die vor Ort gesammelten Daten verarbeitet werden.“
Im Laufe der Zeit haben Unternehmen im Wesentlichen eine von zwei Methoden zu Erfassung und Analyse der von ihren Maschinen erzeugten Daten übernommen. Zu den traditionelleren Methoden gehört, Techniker:innen ins Werk zu schicken, um die Maschinenwerte regelmäßig aufzuzeichnen. Selbst wenn eine Maschine nur einmal im Jahr Probleme macht, müssen Techniker:innen die Daten der Maschine täglich oder wöchentlich erfassen, um kleine Probleme zu entdecken, bevor sie zu großen Problemen werden. Außerdem müssen Arbeitskräfte die Geräte warten und reparieren, manchmal in lauten oder gefährlichen Umgebungen.
Die andere Methode besteht darin, Sensoren an jeder Maschine anzubringen, und dann die Sensordaten mit Asset-Management-Anwendungen zu erfassen und zu analysieren. IBM hat seine IBM Maximo Anwendungssuite entwickelt, um diese Sensordaten zu analysieren, die wiederum in der Cloud gespeichert werden. Jedoch werden Hersteller oft mit hohen Kosten für die Instrumentierung ihrer Maschinen konfrontiert. Weitere Kosten entstehen durch das Speichern der Daten und den Kauf der Lösung für ihre Analyse. Dadurch kommt eine vollständige Instrumentierung für kleine Unternehmen oft nicht infrage.
Nancy Greco, Director, DE Research Cognitive IoT Solutions bei IBM Research, erklärt: „Auf Edge basierende Sensoren erzeugen eine Unmenge an Daten, die in die Cloud gehen.Die Hersteller sehen dann ihre Cloud-Rechnung und wundern sich, warum sie so viel Geld für Daten ausgeben, die ihnen lediglich sagen, dass alles in Ordnung ist und nichts schief läuft.“
Eine dritte Lösung besteht darin, einen Roboter zu entsenden, der für die regelmäßige Inspektion der Maschinen und die Ablesung der Daten von den Telemetrie-Instrumenten konzipiert ist. Dies war die Inspiration für Spot, einem hundeähnlichen Roboter von Boston Dynamics. Spot kann alle Orte erreichen, die auch für Menschen erreichbar sind. Darüber hinaus kann er Daten häufiger und genauer erfassen. Doch trotz aller Kameras und anderer Sensoren, kann Spot die Daten nicht selbst interpretieren. Die Daten müssen also trotzdem noch analysiert werden. Wenn Spot eine Anomalie entdeckt, müssen Menschen eingreifen, um das Problem zu lösen.
IBM und Boston Dynamics beschlossen, die folgende Frage zu stellen: Können Anlagendaten bei der Ersterkennung sicher erfasst und analysiert werden?Können die beiden Unternehmen dazu beitragen, dass Menschen Daten nicht mehr manuell erfassen und sich dazu in der Fabrikhalle in Gefahr begeben müssen? Können dabei auch die Kosten für die Instrumentierung verringert werden, weil nicht mehr so viele Instrumente für jede einzelne Maschine erforderlich sind und so weniger Folgekosten entstehen? Die Antwort darauf war ein klares „Ja“.
Boston Dynamics und IBM bringen ihre Technologien zusammen, um eine auf künstlicher Intelligenz basierende Lösung für Spot zu finden. „Boston Dynamics und IBM haben sich zusammengetan, um die gleiche Kombination von Problemen mit Datenakquisition und Data-Intelligence zu lösen“, sagt Perry. „Wir hören beide die gleichen Fragen von unseren Kunden.‚Wie kann ich mir wirklich ein Bild davon machen, was in dieser komplexen Produktionsstätte passiert?‘“
Durch Spot ist es bereits nicht mehr nötig, jede einzelne Maschine mit Sensoren auszustatten. Jetzt kann IBM die Leistungsfähigkeit von KI- und Maximo-Lösungen nutzen, um Spot mit Analysen zur Ersterkennung zu versehen. Mit der Unterstützung von IBM kann Spot interpretieren, was er mit seinen integrierten Kameras und Sensoren „sieht“. Die Analysen laufen in Echtzeit im Roboter ab. So sind weniger separate Cloudspeicher und Analysen nötig. Spot ist eine Erweiterung der IBM AI@Edge Hybrid-Cloud-Strategie.
„Spot wird zu einem frei beweglichen Gerät zur Ersterkennung. Er bringt eine Nutzlast von Analysetechnologie überall dorthin, wo der Nutzer sie haben will“, erläutert Greco. „Er kann in enge Bereiche gelangen.Er kann Treppen steigen. Und dabei hat er diese ganzen Analysemöglichkeiten bei sich.“
Statt ein Problem einfach nur zu identifizieren, helfen extrem anpassbare, optimierte KI-Modelle Spot dabei, Anomalien zu entdecken und umgehend Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Laut Perry kann Spot „ein Werk inspizieren, Probleme identifizieren und mithilfe von Maximo automatisch einen Auftrag mit den nächsten Schritten zur Behebung erstellen.“
Über Maximo hinaus bringt IBM die gesamte Bandbreite und Tiefe seiner Erfahrung und seines Fachwissens zu Asset-Management, KI und 5G-Technologie ein, um Spot mit KI-Fähigkeiten in Zusammenarbeit mit Boston Dynamics anbieten zu können.
Die Berater und Beraterinnen von IBM Consulting stellen Boston Dynamics Implementierungs- und Supportleistungen bereit. Sie übernehmen auch branchenspezifisches Consulting, um den speziellen Bedarf der Kunden zu erfüllen. Letztendlich sorgt die Red Hat-Technologie dafür, dass die Analysen sofort auf kostenwirksame Weise in einer Hybrid-Cloud-Umgebung bereitgestellt werden können.
Perry beschreibt die Beziehung auf diese Weise: „Boston Dynamics bringt die Mobilität und Flexibilität von Spot als Roboterplattform ein, während IBM die Intelligenz seiner Systeme einbringt, um die von Spot erfassten Daten zu verstehen.“
Für jeden Industriekunden liegt der Schlüssel zur Produktivität darin, die Produktionslinien in Gang zu halten. Von größter Bedeutung ist jedoch, dass unser gemeinsames Sport-Angebot dazu beiträgt, Anomalien zu entdecken, bevor daraus ein katastrophales Problem werden kann. Und Spot kann dies für Unternehmen jeder Größe tun. Das ermöglicht es schon kleinen Betrieben, die sich keine hundertprozentige Instrumentierung oder die Kosten eines Cloud-Speichers leisten können, von der frei beweglichen Instrumentierung zu profitieren, die Spot bietet.
„Unsere Kunden brauchen einen erschwinglichen Weg, um das Risiko für Maschinenausfälle zu verringern“, sagt Greco. „Jetzt können sie dies auf kosteneffiziente Weise tun, indem sie das Ausmaß der Instrumentierung sowie den Grad der Datenbewegung und Latenz verringern und die Datensicherheit erhöhen.“
Durch die integrierten Analysen mit IBM Maximo kann Spot dazu beitragen, die Betriebszeiten der Maschinen zu erhöhen. Er kann nicht nur Anomalien erkennen, sondern auch ihre möglichen Ursachen interpretieren und Gegenmaßnahmen vorschlagen. Er kann Aufträge für größere Probleme erstellen oder einen zweiten Blick auf kleinere Probleme werfen. „Die Verbindung von Spot und IBM Services kann eine Reihe von Erkenntnissen bieten. So können Kunden diese Assets länger nutzen, Probleme erkennen, bevor sie Folgen haben, und sie können Ausfallszeiten reduzieren, damit ihre Maschinen weiterlaufen.“
Spot ist nicht dazu gedacht, menschliche Mitarbeiter:innen zu ersetzen. Er ist zu ihrer Sicherheit da und ermöglicht ihnen, effizienter zu arbeiten. So müsste Lauren sich nicht darauf vorbereiten, ein mögliches Leck zu untersuchen. Sie könnte dazu einfach Spot losschicken und bei Bedarf eine Reparatur arrangieren. Wie ein Spür- oder Rettungshund, der die Effektivität seines Halters verbessert, indem er dorthin geht, wo dieser nicht hingehen kann, ist der agile, mobile Spot dazu in der Lage, sich in gefährliche Umgebungen zu begeben, von denen Menschen sich aufgrund von Chemikalien, Lärm oder anderen Gefahren fernhalten müssen.
Der Einsatz von Spot zum Entdecken und Reparieren von Störungen ersetzt keine Arbeitnehmer, kann Unternehmen allerdings die Möglichkeit geben, ihre Belegschaft mit Aufgaben zu betrauen, die besser zu ihren Fähigkeiten passen. Greco bezeichnet Spot als „Co-bot“, denn er arbeitet mit den Menschen zusammen – beinahe so wie ein Spürhund mit seinem Halter zusammenarbeitet. Techniker:innen wie Lauren können Spot jetzt trainieren, sich im Werk umzusehen und Probleme zu beheben. Oder sie kann andere wichtige und hochtechnische Tätigkeiten übernehmen, für den der Hersteller bisher niemanden eingestellt hat.
„Es ist besser, die Fähigkeiten von Menschen zum Lösen von Problemen zu nutzen … statt sie Aufgaben übernehmen zu lassen, die möglicherweise ihre Gesundheit gefährden und dabei untergeordnet und langweilig sind“, erklärt Perry. „Die Chance besteht darin, Spot für einige dieser banalen und monotonen Aufgaben oder auch Aufgaben zu nutzen, die in gefährlichen Umgebungen stattfinden. Das gibt Mitarbeiter:innen mehr Zeit, um sich weiterzuqualifizieren.“
Bei der gemeinsamen Weiterentwicklung von Spot mit KI-Fähigkeiten, ist die Begeisterung in beiden Unternehmen spürbar. Bei IBM präsentieren Teams aus dem gesamten Unternehmen dem Projekt-Team Anwendungsfälle, für die der Einsatz von Spot und IBM Analytics Vorteile bringen könnte. IBM untersucht die mögliche Zusammenarbeit mit Ökosystem-Partnern in Bereichen wie 5G, um ihre Fähigkeiten dazu zu nutzen, Spot mit der neuesten Technologie auszustatten und so den höchsten Nutzen für die Kunden von IBM und Boston Dynamics zu schaffen.
Boston Dynamics arbeitet weiter an der Erweiterung von Spots Fähigkeiten und IBM entwickelt kontinuierlich noch präzisere Modelle. Bei IBM Research sind neue Analysemöglichkeiten für die Partnerschaft mit Boston Dynamics in Arbeit. Dazu gehören Akustik, Geruchssinn, kompositionelle Analysen und vieles mehr.
Im Fall von Spot hat „die Kombination von Robotertechnik und Intelligenz Innovationen gefördert. Es geht nicht nur um die Fähigkeit, die Welt wahrzunehmen, sondern die Welt wahrzunehmen und mit ihr zu interagieren", sagt Perry abschließend.
Boston Dynamics (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist weltweit führend in der Entwicklung und Bereitstellung hochmobiler Roboter, die die schwierigsten Herausforderungen der Robotertechnik meistern können. Die Kernaufgabe des Unternehmens besteht darin, die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Roboter zu leiten, die einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft haben sollen. Boston Dynamics wurde 1992 gegründet, ist aus dem MIT Leg Lab hervorgegangen und gehört laut Inc. Magazine zu den besten Arbeitsplätzen des Jahres 2020.
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, Mai 2021.
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Spot ist kein Produkt oder Angebot von IBM. Spot wird unter den Vertragsbedingungen von Boston Dynamics, die mit dem Produkt oder Angebot bereitgestellt werden, an Benutzer verkauft bzw. lizenziert. Die Verfügbarkeit sowie sämtliche Gewährleistungen, Services und Support für Spot liegen in der direkten Verantwortung von SAP und werden den Benutzern direkt von Boston Dynamics bereitgestellt.
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