KI in der Automatisierung: Von Bildverarbeitung bis zur vorausschauenden Wartung

„KI” ist in der Automatisierungsbranche zu einem Sammelbegriff für sehr unterschiedliche Technologien geworden. Statt einer einzelnen, alles verändernden Anwendung lohnt sich der Blick auf konkrete Einsatzfelder, in denen maschinelles Lernen heute bereits produktiv genutzt wird.

Bildverarbeitung und Qualitätskontrolle

Eines der etabliertesten Einsatzfelder ist die automatisierte optische Inspektion. Klassische, regelbasierte Bildverarbeitung stößt an Grenzen, wenn Fehlerbilder stark variieren – etwa bei unregelmäßigen Materialoberflächen oder wechselnden Lichtverhältnissen. Trainierte Modelle des maschinellen Lernens erkennen solche Muster oft zuverlässiger, benötigen dafür aber eine ausreichend große und repräsentative Menge an Trainingsbildern, inklusive seltener Fehlerfälle.

Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)

Ein zweites zentrales Feld ist die vorausschauende Wartung. Anstatt Maschinen nach starren Intervallen zu warten oder erst nach einem Ausfall zu reagieren, werten Modelle kontinuierlich Sensordaten – etwa Vibration, Temperatur oder Stromaufnahme – aus, um beginnende Verschleißmuster frühzeitig zu erkennen. Der wirtschaftliche Reiz liegt auf der Hand: ungeplante Stillstände sind in der Regel deutlich teurer als planbare Wartungsfenster.

Wichtig für den praktischen Erfolg ist dabei weniger das eingesetzte Modell selbst als die Datenbasis: Ohne belastbare historische Ausfalldaten bleibt jede Vorhersage Theorie.

Robotersteuerung und Greifplanung

Auch in der Robotik hat maschinelles Lernen Einzug gehalten, insbesondere dort, wo klassische, regelbasierte Programmierung an ihre Grenzen stößt: etwa beim Greifen unsortierter, unterschiedlich geformter Bauteile aus einer Kiste („Bin Picking”). Lernbasierte Ansätze werten Kamera- und Tiefendaten aus, um Greifpunkte für bislang unbekannte Objektformen zu bestimmen.

Planung, Priorisierung und Anomalieerkennung

Neben der physischen Ebene spielt KI zunehmend auch auf der Planungsebene eine Rolle: bei der Optimierung von Produktionsreihenfolgen, der Erkennung ungewöhnlicher Muster in Prozessdaten oder der Priorisierung von Wartungsaufträgen. Diese Anwendungen sind weniger sichtbar als ein Roboterarm, aber wirtschaftlich oft ebenso relevant.

Die Grenzen nicht aus dem Blick verlieren

So vielversprechend einzelne Anwendungen sind – ein trainiertes Modell ist kein Selbstläufer. Datenqualität, Robustheit gegenüber veränderten Produktionsbedingungen und die Frage, wie mit Fehlentscheidungen des Systems umgegangen wird, entscheiden in der Praxis oft mehr über den Erfolg als die reine Modellgüte im Labor.

In dieser Rubrik ordnen wir künftig neue Entwicklungen genau an diesem Maßstab ein: Was funktioniert im Produktionsalltag wirklich – und was bleibt vorerst Ankündigung?