2021 AUTOMATION-GUIDE 43
von Ampel- und Beleuchtungsanlagen bis
hin zur Verkehrsüberwachung handeln, die
auf Sensorsystemen zur Verkehrsoptimierung
basiert. Des Weiteren ist ein Parkmanagement
denkbar, sodass die Parkhäuser
in der Großstadt besser ausgelastet sind
und die Autofahrer nicht lange nach einem
Parkplatz suchen müssen. Selbst eine
Vehicle-zu-Vehicle-Kommunikation ist möglich.
Wie in industriellen Anwendungen resultiert
aus den geschilderten Szenarien die wichtige
Anforderung einer kompakten und leistungsfähigen
Hardware. Als Beispiel für ein
solches Gerät sei das KI-Erweiterungsmodul
AXC F XT ML 1000 aus dem offenen
Ecosystem PLCnext Technology von Phoenix
Contact genannt. Das links an eine PLCnext-
Steuerung anreihbare Modul enthält die
Google Coral TPU (Tensor Processing Unit).
Auf diese Weise ist es in der Lage, auf dem
Tensorflow-Framework beruhende Verfahren
zu beschleunigen und in Echtzeit umzusetzen.
Mit dem AXC F XT ML 1000 kann der
Anwender eine autonome oder cloudbasierte
Applikation entwickeln und seine SPSVariablen
direkt beeinflussen respektive mit
ihnen interagieren. Auf der Grundlage von
künstlicher Intelligenz wertet das Modul,
das zur SPS 2021 auf dem Markt erhältlich
ist, die Rohdaten der Sensoren am Entstehungsort
aus.
Die Gesamtstruktur einer entsprechenden
Anwendung kann wie folgt aussehen: Die
PLCnext-Steuerung inklusive KI-Erweite-
Anzeige • Fotos: metamorworks@shutterstock.com
INFO-BOX
Von den Vorteilen der KI profi tieren
Aufgrund der zunehmenden Anwendung
von künstlicher Intelligenz lassen sich
hochkomplexe Herausforderungen in industriellen
Applikationen lösen. Use-Cases in
der Qualitätskontrolle oder in Smart Citys
eröffnen ein hohes Potenzial, um auf diese
Weise Prozesse zu optimieren und eine Null-
Fehler-Toleranz zu entwickeln. Durch eine
kompakte, leistungsfähige sowie direkt an
die Steuerung anbindbare Hardware können
die Rohdaten der Sensoren noch am Entstehungsort
durch Verfahren des Machine-
Learning oder Deep Learning ausgewertet
werden. Dadurch ergeben sich folgende
Vorteile für den Betreiber:
mehr Flexibilität, denn die Intelligenz kann
auch ohne Programmierung mit unbekannten
Objekten umgehen
mehr Produktivität, weil Maschinen automatisch
und exibel auf Situationen reagieren,
die bisher manuell bewältigt werden
mussten; das reduziert Stillstandzeiten
und erhöht die Verfügbarkeit
mehr Qualität, da sich die Prozesse zuverlässig
und schnell durch trainierte neuronale
Netze prüfen lassen
mehr Effektivität, indem Probleme in der
Produktion frühzeitig erkannt und folglich
Kosten für Nacharbeiten oder Ausschuss
eingespart werden.