KI-Verfahren zur Steuerung von Digitalen Portalroboterzwillingen

Die Herausforderungen, die im Zuge von Industrie 4.0 auf die Fertigungsindustrie zukommen, erfordern in vielen Bereichen neue Lösungskonzepte. Im Rahmen des Projekts KI-Verfahren zur Steuerung von Digitalen Portalroboterzwillingen (KISPo) wird ein innovatives Lösungskonzept für den Bereich der Fördertechnik in der Produktion vorgestellt. Mit KISPo soll eine autonome und selbstlernende Steuerungssoftware für sogenannte Portalsysteme auf der Basis von Methoden des Maschinellen Lernens und der Simulation entwickelt werden. In Portalsystemen fahren Laufwägen voll automatisiert horizontal längs einer Achse Produktionsmaschinen zum Be- oder Entladen an. Die vertikale Bewegung hin zur Maschine übernimmt der sogenannte Greifer. Dabei können mehrere Maschinen von einem Portal angefahren werden.

Nach derzeitigem Stand der Technik erfolgt die Steuerung der Portalsysteme mit Hilfe von einfachen Prioritätsregeln, die aus der Erfahrung heraus oft einmal festgelegt und dann starr in der Steuerung hinterlegt werden. Mit Hilfe solcher Regeln können aber nicht mehr die steigenden Anforderungen an die Produktionssteuerung erfüllt werden, die sich im Kontext von Industrie 4.0 und einem immer größeren Anpassungsdruck im produzierenden Gewerbe ergeben. Obwohl die Auswechselung der regelbasierten Steuerungen durch Systeme, die auf dem Maschinellen Lernverfahren Reinforcement Learning (RL) beruhen, eine allgemein anerkannte Lösungsstrategie ist, gibt es zurzeit keine kommerziell verfügbare Steuerungssoftware für Portale mit dieser Technologie. Im Gegenteil, der Branchenverband der Maschinen- und Anlagenbauer VDMA schreibt in seinem Leitfaden Selbstlernende Produktionsprozesse - Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis: „Insbesondere der Bereich des Reinforcement Learning zur autonomen Steuerung von Produktionsprozessen ist in der Industrie noch wenig bis gar nicht erschlossen.“

Das Ziel des Projekts KISPo ist es, in diese Lücke zu stoßen und einen RL-basierten Softwareagenten zu konzipieren und einen entsprechenden Prototyp zu entwickeln. Dieser soll mit Simulationsmodellen von Portalsystemen gekoppelt werden, um so eine autonome Anpassung der Portalsteuerung an sich neu einstellende Situationen im Produktionsumfeld zu ermöglichen und auf diese Weise den Herausforderungen der Produktionsunternehmen mit einem Lösungsbaustein im Sinne von Industrie 4.0 zu begegnen.

Der RL-Agent basiert auf einem Deep-Q-Network(DQN)-Ansatz. Als Simulationssysteme kommen PlantSimulation von Siemens und Anylogic zum Einsatz.