Die ’Videoschulung KI-gestützte Prozessoptimierung’, die insgesamt etwa vier bis acht Stunden Lernzeit beansprucht, wurde von ML-Experten und Produktions-Spezialisten der Fraunhofer-Institute für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und für Chemische Technologie ICT sowie des wbk Instituts für Produktionstechnik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) entwickelt. Das Projekt wird im Rahmen einer Ausschreibung für regionale KI-Labs vom baden-württembergischen Wirtschaftsministerium gefördert.
„Wir zielen mit diesem Angebot auf eine unserer Erfahrung nach typische Situation in Industriebetrieben“, erklärt Projektleiterin Dr. Janina Stompe vom Fraunhofer IOSB: „Oftmals gibt es in einem Produktionsprozess gewisse ungelöste Probleme oder man vermutet Optimierungspotenzial. Die Beteiligten haben die vage Vorstellung, dass KI helfen könnte – aber weiterführende Expertise oder auch nur eine Idee, wie mögliche nächste Schritte aussehen, sind nicht vorhanden.“
Ein Gefühl für KI und ML bekommen
Diese Lücke soll die Videoschulung schließen. Dabei fließt die Expertise der drei beteiligten Forschungsinstitute ein, die an praktischen KI- und ML-Anwendungen in vielen Bereichen forschen, Prozesstechnik entwickeln und vorantreiben sowie Innovationen im Bereich der Automatisierungstechnik in der Produktionsrealität etablieren. „Die Schulung macht niemanden zum KI-Experten, der komplexe Lösungen im Alleingang umsetzen kann. Aber die Teilnehmenden bekommen ein gutes Gefühl dafür, was möglich ist, und haben nach dem Kurs das nötige Wissen, um ihr Thema voranzutreiben und produktiv mit KI-Experten zusammenarbeiten zu können“, so Stompe.
Drei Module
Die Schulung gliedert sich in drei Module. Teil eins und zwei, zu den Themen ‘KI in der Produktion – das Big Picture’ und ’Von den Daten zum Modell – die Basics’, sind eher theoretisch ausgelegt und richten sich gleichermaßen an Führungs- und Fachkräfte aus Industriebetrieben. Teil drei, mit dem Titel ’ML in der Produktionspraxis – Deep Dive’, ist primär für Fachkräfte bestimmt. Dabei führen die Teilnehmenden anhand vorbereiteter sog. ’Jupyter-Notebooks’ angeleitete Programmierübungen durch, genauer geht es um Regressionsanalyse und Anomalieerkennung. „Indem hier mit realen Daten unserer per Video eingehend vorgestellten Demonstratoren gearbeitet wird, sind die Übungen höchst anschaulich und praxisnah“, sagt Janina Stompe und betont: „Vorkenntnisse sind für die Übungen nicht erforderlich.“
