Intelligente Agenten als Leistungsverstärker für die europäische Produktion
- Künstliche Intelligenz koordiniert Multiagentensysteme
- Umsetzung des europäischen Projekts auf dem Demonstrator in Kaiserslautern
Im Forschungsprojekt MAS4AI (Multi-Agent Systems for pervasive Artificial Intelligence for assisting humans in modular production environments) entwickelt ein Konsortium aus siebzehn europäischen Partnern Multiagentensysteme für die autonome modulare Produktion. Das Projekt wird von der Europäischen Union (EU) mit fast 6 Millionen Euro gefördert.
Das MAS4AI-System orientiert sich an ausgewählten Industriebranchen und plant in den nächsten drei Jahren deren smarte Digitalisierung mit Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz (KI). Ziel ist eine resiliente Produktion, die flexibel auf wechselnde Anforderungen oder Störungen in den Wertschöpfungsnetzen reagieren kann. Grundlage ist dabei eine große Produktvielfalt mit Losgröße 1 in komplexen Fertigungsumgebungen.
Einzelne Agenten handeln kollektiv
Multiagentensysteme sind ein Forschungsgebiet der verteilten Künstlichen Intelligenz, bei dem mehrere „intelligente“, unterschiedlich spezialisierte und meist autonome Softwarebausteine (Agenten oder Bots), koordiniert handeln, um kollektiv ein Problem zu lösen. Dabei orientieren sich die Forscher am langfristigen Ziel einer stabilen Fertigung, die u.a. auf Shared Production und Production-as-a-Service setzt. Um diese Vision umsetzen zu können, ist die Kommunikation, Abstimmung und Koordination von Skills (Produktionsfertigkeiten) in einem Produktionsnetzwerk notwendig. Diese Koordination sollen in Zukunft KI-Methoden übernehmen. Perspektivisch haben die europäischen Projektpartner eine Produktion im Blick, die verteilt in europäischen Netzwerken (wie GAIA-X) möglich sein kann.
Der Mensch behält die Kontrolle
Die Wissenschaftler und Ingenieure aus Deutschland, Spanien, Italien, Polen, Griechenland, Litauen und den Niederlanden arbeiten zunächst an einer modularen Systemarchitektur und einem Kommunikationsgerüst, um die Grundlage für die Integration der industriellen KI-Dienste für die intelligente Produktion zu schaffen. Dabei soll der Mensch stets die Kontrolle über die KI-Technologien behalten. Voraussetzung dafür ist, dass die KI-Prozesse so aufbereitet werden, dass sie für Werker jederzeit verständlich sind. Nur so können sie validiert, optimiert oder geändert werden. In MAS4AI werden Demonstratoren entwickelt, die sich an einer Reihe industrieller Anwendungsfälle orientieren. Das sind europäische Industriesektoren mit hoher Wertschöpfung, wie bspw. Unternehmen aus der Automobilindustrie, der Auftragsfertigung, der Fahrradproduktion, oder der Holzverarbeitung.Production Level 4 als visionäre Grundlage
„MAS4AI passt perfekt in unser Konzept von Production Level 4, das auf Production-Bots und modular aufgebauten Netzwerken basiert. Wir stellen uns das so vor, dass zukünftige Produktionsmittel ihre Fähigkeiten (Skills) in Netzwerken anbieten und die Produkte diese selbstgesteuert abrufen“, sagt Prof. Martin Ruskowski, Vorstandsvorsitzender der SmartFactoryKL und Leiter des Forschungsbereiches Innovative Fabriksysteme am DFKI, sowie des Lehrstuhls Werkzeugmaschinen und Steuerungen der TU Kaiserslautern. „In unserer Vision kennt ein Produkt seine Eigenschaften und seinen aktuellen Fertigungsfortschritt. Zwischen den Skills sucht es sich selbständig seinen Weg zur eigenen Herstellung. Die kann in einer Halle stattfinden, aber auch in einem europaweiten Netzwerk.“
Vier wissenschaftliche und technologische Ziele
Die Entwicklungen des Konsortiums umfassen:- Multi-Agenten-System zur Verteilung von KI-Komponenten in verschiedenen Hierarchieebenen. Damit wird die Interaktion zwischen den Agenten aufgabenspezifisch gesteuert und Agenten werden zu einem Gesamtsystem integriert.
- KI-Agenten, die wissensbasierte Repräsentation mit Semantic Web-Technologien verwenden. So kann jeder Agent eindeutig erkennen, welche Fähigkeiten er selbst und anderen Agenten besitzen und so entscheiden, welche Aktion ausgeführt werden soll. Damit wird auch die Integration des Menschen in Produktion erleichtert, weil die Daten außerdem für ihn verständlich aufbereitet werden.
- KI-Agenten für die hierarchische Planung von Produktionsprozessen. Prozesse werden in einzelne Schritte zerlegt und entsprechend der aktuellen Anforderungen wieder optimal zusammengesetzt. Störungen im Ablauf können kompensiert werden.
- Modellbasierter KI-Agent für maschinelles Lernen (ML). Dabei werden hybride Modelle entworfen, die menschliches Wissen über die physikalischen Prozesse mit den Daten aus den Maschinen verknüpfen.
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Deutschland
- Nederlandse Organisatie voor Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek, Niederlande
- University of Patras – Laboratory for Manufacturing Systems & Automation, Griechenland
- Fundacion Tecnalia Research and Innovation, Spanien
- Asociacion De Investigacion Metalurgica del Noroeste, Spanien
- University of Silesia, Polen
- Volkswagen AG, Deutschland
- SCM Group Spa, Italien
- JSC Baltik Vairas, Litauen
- VDL Industrial Modules, Niederlande
- Fersa Bearings S.A., Spanien
- Semaku B.V., Niederlande
- Symvouloi Kai Proionta Logismikou, Griechenland
- flexis AG, Deutschland
- Sisteplant, S. L., Spanien
- D.M.D. Computers SRL, Italien
- Smart Manufacturing Competences Centre INTECHCENTRAS, Litauen
