KoAP: Kognitive Automation in der Praxis

Die produzierende Industrie steht vor neuen Herausforderungen: Einerseits erfordern die stärkere Individualisierung der Produkte und die steigende Energiepreise einen zunehmend flexibleren, effizienteren sowie ökonomischeren Produktionsprozess. Andererseits verlangt die zunehmende Komplexität der Produktionssysteme umfangreiches Wissen und Knowhow des Bedienpersonals sowohl über die Produktion selbst als auch über die in den Produktionssystemen eingesetzten neuen Technologien. Dies stellt insbesondere für viele kleinen mittelständischen Unternehmen (KMU) ein Hindernis dar, sowohl in finanzieller als auch in personeller Hinsicht. Hierdurch wird das Ziel der Bundesregierung, einen hochflexiblen und effizienteren Produktionsprozess auch in KMU zu etablieren, gefährdet.

Das Ziel von CoAP ist, eine standardisierte kognitive Architektur für die industrielle Automation zu konzipieren und zu realisieren, welche zunehmend Aufgaben für die Überwachung und Diagnose der Produktionssysteme von menschlichen Experten übernimmt und dadurch die inhärente Komplexität der Produktionssysteme vor dem Menschen versteckt. Die bereits existierenden Algorithmen für die Zustandsüberwachung der Produktionssysteme werden auf ihre Anwendbarkeit geprüft, u.U. verbessert und standardisiert. Darüber hinaus wird einen Mechanismus zur standardisierten Selbstbeschreibung der Komponenten in Produktionssystemen entwickelt. Anhand der Selbstbeschreibung (Stichwort: Semantische Information) können die Algorithmen nach unterschiedlichen Produktionssystemen leichter von den Bedienern rekonfiguriert werden. Diese Architektur soll in Form eines intelligenten Assistenzsystems implementiert werden, in dem die Assistenzfunktionen als Cloud-Services zur Verfügung stehen. Mit Hilfe dieser angestrebten Assistenzfunktionen können bspw. ungeplante Stillstandzeiten und Anlagenausfälle reduziert werden oder Energieeinsparpotentiale aufgedeckt werden. Die Ergebnisse von CoAP sollen in einem realen Produktionsumfeld z.B. SmartFactoryOWL oder im Umfeld der Industriepartner evaluiert werden.