In der Fertigung stellt die Verwendung von Log-Files in Verbindung mit fortschrittlichen Technologien wie Sprachmodellen (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) eine wichtige Entwicklung in der Art und Weise dar, wie Ursachenanalyse und Risikobewertung durchgeführt werden. Bei diesem Ansatz werden detaillierte, in Echtzeit aufgezeichnete Daten verwendet, um ein tieferes Verständnis der Vorgänge zu erhalten, was für die Identifizierung von Problemen und die Vermeidung künftiger Probleme von entscheidender Bedeutung ist.
Die Bedeutung von Log-Files in der Fertigung
Log-Files, wie z. B. Anlagenautomatisierungsprotokolle und Anlagendatenanalyseprotokolle, zeichnen jede Aktion und jedes Ereignis innerhalb von Fertigungssystemen auf und erfassen Daten zu Maschinenleistung, Systemfehlern, Betriebsabweichungen und Wartungsaufzeichnungen. Diese Dateien sind aus verschiedenen Gründen wichtig:
- Umfassende Datenerfassung: Protokolldateien bieten eine umfassende Aufzeichnung des Betriebszustands von Maschinen und Prozessen. Sie erfassen detaillierte, mit Zeitstempeln versehene Informationen, die für die Diagnose von Problemen entscheidend sein können, nachdem diese aufgetreten sind.
- Historische Daten für die Analyse: Für Technologien wie RAG sind historische Protokolldateien von unschätzbarem Wert. Sie ermöglichen es dem System, auf vergangene Vorfälle zuzugreifen, den Kontext dieser Vorfälle zu verstehen und gelernte Lösungen auf aktuelle Probleme anzuwenden, wodurch die Ursachenanalyse fundierter und effektiver wird.
Vergleich mit traditionellen Methoden
Herkömmliche Methoden zur Problemlösung in der Fertigung beinhalten häufig manuelle Kontrollen und reaktive Maßnahmen, nachdem sich Probleme bereits auf die Produktion ausgewirkt haben. Im Gegensatz dazu bietet die Verwendung von Log-Files mit KI-Modellen und -Konzepten (LLMs und RAG), die in der Edge-KI-Technologie eingesetzt werden, mehrere Vorteile:
- Proaktivität: Log-Files ermöglichen einen proaktiven Ansatz. Durch die kontinuierliche Überwachung von Protokolldaten kann Edge AI Anomalien frühzeitig erkennen, oft bevor sie zu ernsthaften Problemen führen. Diese Früherkennung ist entscheidend, um Ausfallzeiten zu vermeiden und die Produktqualität zu gewährleisten.
- Genauigkeit: Herkömmliche Methoden können sich auf die menschliche Interpretation von Symptomen verlassen, wodurch weniger offensichtliche Anzeichen von Problemen übersehen oder Daten falsch interpretiert werden können. Edge-KI analysiert Log-Files mit hoher Genauigkeit, reduziert menschliche Fehler und liefert eine genauere Diagnose auf der Grundlage von Datentrends und -mustern.
- Schnelligkeit: Mit herkömmlichen Methoden kann die Diagnose von Problemen zeitaufwändig sein und erfolgt oft erst, nachdem ein Fehler aufgetreten ist. LLMs und RAGs analysieren Echtzeitdaten aus Log-Files sofort, wodurch der Diagnose- und Lösungsprozess erheblich beschleunigt wird.
- Kosteneffizienz: Die Vermeidung von Ausfällen und die Reduzierung von Ausfallzeiten durch die effektive Nutzung von Log-Files spart nicht nur direkte Reparaturkosten, sondern minimiert auch Produktionsausfälle. Die Fähigkeit, Probleme schnell zu lösen, bevor sie eskalieren, kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
Verbesserte Systemintegration für bessere Ergebnisse
Durch die Integration von LLMs und RAGs zur effektiven Nutzung von Log-Files entsteht ein robustes System für die Fertigung:
- Dynamische Risikobewertung: Mithilfe von Log-Files kann Edge AI Risiken auf der Grundlage aktueller und historischer Betriebsdaten kontinuierlich bewerten. Diese kontinuierliche Bewertung hilft, rechtzeitig vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und so die Risikoexposition zu minimieren.
- Kontinuierliche Verbesserung: Die Rückkopplungsschleife aus der kontinuierlichen Analyse der Log-Files ermöglicht es den Systemen, zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch die Analyse von Ergebnissen und Maßnahmen passt sich das System an und wird effektiver bei der Vorhersage und Eindämmung zukünftiger Probleme.
- Optimierte Compliance und Berichterstattung: Die automatisierte Analyse von Log-Files gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie genaue Aufzeichnungen von Vorgängen und Eingriffen liefert. Dieses optimierte Reporting hilft bei Compliance-Audits und Betriebsprüfungen.
Die Rolle von Edge AI in der industriellen Fertigung
Die Verlagerung von LLMs und RAGs an den Rand der Fertigung ermöglicht eine lokalisierte Verarbeitung, indem die Intelligenz näher an die Quelle der Datengenerierung in der Fertigung gebracht wird. Dies bietet mehrere Vorteile:
- Verarbeitung in Echtzeit: Edge AI verarbeitet Daten direkt an der Quelle und ermöglicht so Analysen und Entscheidungen in Echtzeit. Diese Unmittelbarkeit ist entscheidend für die Erkennung und Behebung von Problemen, sobald sie auftreten, und minimiert die Reaktionszeit.
- Geringere Latenzzeiten: Da Daten lokal verarbeitet und nicht an eine zentrale Cloud gesendet werden, reduziert Edge AI die Latenzzeiten und stellt sicher, dass Erkenntnisse und Maßnahmen auf den aktuellsten verfügbaren Daten basieren.
- Erhöhte Sicherheit: Die Speicherung sensibler Betriebsdaten vor Ort statt ihrer Übertragung über Netzwerke erhöht die Sicherheit und schützt vor Datenschutzverletzungen.
- Skalierbarkeit: Edge-CI-Lösungen können skaliert werden, um die spezifischen Anforderungen verschiedener Produktionsumgebungen zu erfüllen, und bieten so Flexibilität und Anpassungsfähigkeit für unterschiedliche Betriebsgrößen.
Fazit
Der strategische Einsatz von Log-Files in Verbindung mit Edge-KI-Technologien verändert die Ursachenanalyse und Risikobewertung in der Fertigung. Durch die Ermöglichung eines proaktiven, präzisen und effizienten Ansatzes verbessert diese Integration nicht nur die Betriebszuverlässigkeit und Produktqualität, sondern unterstützt auch eine ständige Verbesserungs- und Innovationskultur in den Fertigungsprozessen. Die Hinzufügung von Edge AI verstärkt diese Vorteile, indem sie eine sichere und skalierbare Datenverarbeitung in Echtzeit gewährleistet, was sie zu einer unverzichtbaren Komponente der modernen industriellen Fertigung macht.
Edge AI Technologie und die Rolle von SoftwareCUBE
Als Softwareentwicklungsunternehmen sind wir mit den Einschränkungen konfrontiert, die mit der Nutzung von Cloud-basierter KI einhergehen, wie Verzögerungen, Sicherheitsrisiken und kostspielige Operationen. Um diese Probleme zu lösen, konzentriert sich unsere Edge AI-Initiative auf die Entwicklung von Spitzentechnologien für die Datenverarbeitung am Netzwerkrand.
Durch den Einsatz energieeffizienter KI-Hardware und Softwareinfrastrukturen soll Edge AI die Effizienz und Sicherheit deutlich verbessern und gleichzeitig die Umweltauswirkungen von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Fertigung, Energie, Gesundheit und Verkehr verringern.
Wir beteiligen uns an der europäischen Edge AI Community und sind Partner im EdgeAI Projekt. Unser Ziel ist es, dass Edge AI Technologie und Wissen zu innovativen Geschäftsperspektiven führen. Derzeit konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der erforderlichen Datenqualität und -vollständigkeit sowie auf die Entwicklung von KI-basierten Edge-Systemen, die die Erkennung von Anomalien und die Risikobewertung unterstützen.
Das EdgeAI-Projekt „Edge AI Technologies for Optimised Performance Embedded Processing“ wurde vom Chips Joint Undertaking (Chips JU) unter der Fördervereinbarung Nr. 101097300 gefördert. Das Chips Joint Undertaking wird durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon Europe der Europäischen Union sowie durch Belgien, Frankreich, Griechenland, Italien, Lettland, die Niederlande, Norwegen und Österreich unterstützt.
