Abstraktion unerwünscht
Die Trainingsplattform für die Steuerung muss demnach sehr nah an der Realität liegen, denn Abweichungen könnten zu falschem Wissen und somit zu falschen Entscheidungen führen. Während beispielsweise in Planungssimulationen bestimmte Abstraktionen zulässig sind, weil man auf der Grundlage eines Trends aus der Simulation Entscheidungen über die Auslegung von Produktions- oder Logistiksystemen fällen kann, ist das im Falle des KI-Trainings meist nicht zulässig. Daher muss das Verhalten der Anlage im Simulationsmodell möglichst exakt nachgebildet werden. Dabei ist eine Technologie nützlich, die bereits für die virtuelle Inbetriebnahme von Steuerungen eingesetzt wird. Das heißt, der digitale Zwilling der Portalroboteranlage kommuniziert mit der realen Steuerung. Die Steuerung agiert so wie im realen System. An jedem Entscheidungspunkt fragt das Modell die Steuerung, welche Aktion als nächstes ausgelöst werden soll. Das Modell führt die Aktion aus, indem es beispielsweise den Transport eines Teils durchführt. Anhand eines Belohnungssystems, das Entscheidungen durch die Vergabe von Punkten bewertet, können sowohl die einzelnen Aktionen als auch die Lösung für das komplette simulierte Szenario beurteilt werden. Neben diesem Belohnungsverfahren sammelt das Modell die üblichen statistischen Ergebniswerte wie Durchsatz, Maschinenauslastung oder Auftragsdurchlaufzeiten. Darüber kann sowohl die Gesamtlösung als auch die Belohnungsmethode zusätzlich evaluiert werden. So können am digitalen Zwilling in kurzer Zeit mehrere tausend Simulationsabläufe durchgespielt werden. Zudem können einzelne Szenarien wiederholt werden, um die KI-Steuerung darauf zu trainieren, unter gleichen Bedingungen die bestmögliche Entscheidung zu treffen. Selbst der Einfluss von Maschinenstörungen kann untersucht werden.
Vielversprechender Ansatz
Die ersten Erfahrungen aus dem Projekt lassen die Schlussfolgerung zu, dass sich ein digitaler Zwilling hervorragend für das Training einer KI-basierten Steuerung eignet. Selbst wenn in dem Modell nicht alle in der Realität auftretenden Konstellationen erzeugt werden können, ist der Reifegrad der künstlichen Intelligenz hoch genug, um einen effizienten Anlagenbetrieb erwarten zu können. Zudem wird der Lernprozess der KI in der laufenden Produktion fortgesetzt. Letztlich wird das System mit wachsendem Wissen und – wenn man es so nennen will – mit zunehmender Erfahrung immer intelligenter. n Consultant bei der SimPlan AG.
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