4 min
Lesezeit
![Carlo Feldmann]( "Wenn Maschinen sehen lernen")
Wenn Maschinen sehen lernen
Bei der NFT automates GmbH ist Industrie 4.0 Realität. Künstliche Intelligenz spielt sowohl bei der Objekterkennung als auch bei der Instandhaltung eine zentrale Rolle. | Text: Mareike Scharmacher-Wellmann
Der Betrieb aus Ibbenbüren hat eine Anwendung entwickelt, die KI für die automatische Sichtprüfung nutzt und sicherstellt, dass Bauteile korrekt sitzen und Fehler schnell behoben werden können.
Unternehmensbeispiel Nr. 1: NFT automates GmbH, Ibbenbüren.
„Die KI wird nicht müde, die Verarbeitungsgeschwindigkeit bleibt konstant – Tag und Nacht.“ (Carlo Feldmann, leitet die NFT-Akademie)
© Gerharz/IHK Nord Westfalen
KI-gestützte Objekterkennung
„Ursprünglich sind wir ein klassischer Automatisierungsdienstleister”, sagt Carlo Feldmann, Teamleiter der NFT-eigenen Akademie. Alles, was mit speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) zu tun hat, da fühlt sich das Unternehmen zu Hause. Ein Auftrag sorgte dafür, dass diese Dienstleistung mit Künstlicher Intelligenz erweitert wurde. Denn der Kunde wollte, dass die Daten aus der SPS erfasst und nutzbar gemacht werden.
NFT entwickelte daraufhin eine KI-gestützte Objekterkennung. „Bei Tätigkeiten, bei denen mehrere Teile ineinander gesetzt werden müssen, erkennt sie zum Beispiel Fehlstellen“, beschreibt Feldmann. Der große Vorteil: Fehler werden schnell erkannt und können vor weiteren Montageschritten behoben werden. Gerade für sich wiederholende Aufgaben eignet sich das System.
Die KI wird nicht müde, die Verarbeitungsgeschwindigkeit bleibt konstant – Tag und Nacht.Carlo Feldmann, Leiter NFT-Akademie
Aufbau der Datenbasis – ein Meilenstein
Ein halbes Jahr brauchte NFT, um das System produktionsreif zu machen. Zunächst musste eine Datenbank aufgebaut werden, aus der die Objekterkennung ihr Wissen zieht. Ein grundlegender Meilenstein, den Feldmann und sein Team Schritt für Schritt angingen. „Wir wollten uns bei dem Kunden beweisen. Wir wollten zeigen, dass wir nicht nur der klassische Automatisierer sind, sondern auch solche Aufgaben bewältigen können“, sagt Feldmann bescheiden.
Für die Umsetzung griff NFT auf das eigene Know-how in den Bereichen Informationstechnologie und Internet of Things zurück. „2018 haben wir das Team Software in die Bereiche Datenmanagement und Automatisierung aufgeteilt“, erklärt Feldmann. Während das Automatisierungsteam für die Programmierung der Produktionsanlagen zuständig ist, kümmert sich das Team Datenmanagement darum, Daten aus den Steuerungen zu extrahieren und weiterzuverarbeiten. Ohne Spezialisierung der Mitarbeiter ging es trotzdem nicht. „Wie baue ich eine KI-Anwendung auf? Welche Programmiersprachen sind relevant? Dieses Wissen haben wir uns angeeignet.“ Mittlerweile betreuen 25 Prozent der operativen Mitarbeiter das Datenmanagement.
Guten Input gab es während der Entwicklung von den Hochschulen der Region, wie der FH Münster am Campus Steinfurt oder der Hochschule Osnabrück. „Wir haben auch den einen oder anderen Verbesserungsvorschlag bekommen“, erzählt Feldmann dankbar.
Daten – das Gold der Anwender
Neben der visuellen KI beschäftigt sich NFT auch mit generativer KI. „Im Bereich Instandhaltung bauen wir eine Datenbasis auf, die Kunden als Informationswerkzeug nutzen können, wenn eine Maschine ausfällt“, erklärt Feldmann. „Das wirkliche Gold ist immer das, was die Anwender uns liefern“, macht er deutlich. Die Ausfallursachen und die Art der Behebung fließen in die Datenbank ein und verbessern den Chatbot.
NFT lässt die Kunden entscheiden, welche Technologie hinter dem Chatbot stecken soll – sie können zwischen Anbietern wie OpenAI, MistralAI oder Anthropic wählen. „Wenn der Kunde die entsprechende Server-Landschaft hat, können wir die Netzwerke auch lokal hosten.“ Damit hat das Unternehmen die Datensicherheit in den eigenen Händen.
Ausblick: vernetzte Systeme
NFT sieht gerade in der Verbindung einzelner Services und Technologien enormes Potenzial. „Stellen Sie sich vor, ein Fehler tritt auf. Der Kollege, der ihn bemerkt, müsste den Arbeitsplatz verlassen, um einen Instandhaltungsauftrag zu erstellen. Warum kann er das nicht einfach einsprechen?“, skizziert Feldmann seine Vision. Mit Hilfe von Speech-to-Text könnte das Gesagte automatisch in Text umgewandelt und an den Chat weitergegeben werden, der dann Anweisungen für die Reparatur gibt. „Müsste zum Beispiel ein Sensor ausgetauscht werden, könnte das automatisierte Warenlager das Ersatzteil bereitstellen, der Kollege aus der Instandhaltung den Sensor in Empfang nehmen und austauschen. Der abschließende Bericht könnte ebenfalls per Spracheingabe erfolgen, um die Datenbasis zu erweitern“, erklärt er den komplexen Sachverhalt.
Feldmann blickt daher optimistisch in die Zukunft: „Wir haben einen Wandel vor uns, sehen darin aber Chancen.“ Mit der Kombination aus KI-gestützter Qualitätssicherung und datenbasierten Instandhaltungslösungen schafft NFT Prozesse, die seinen Kunden echte Vorteile bringen.
Kontakt
Redaktion Wirtschaftsspiegel