Der Industriesektor erlebt durch die Integration von künstlicher Intelligenz und die Nutzung von Daten eine neue Revolution, die eine Verbesserung der Effizienz und eine Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit ermöglicht. Dies hat dazu geführt, dass 67 % der Industrieunternehmen bereits auf diese Technologie zur Produktionsoptimierung setzen, wie aus dem Ascendant-Bericht von Minsait (Indra) hervorgeht.

In diesem Zusammenhang hat SEGULA Technologies das Projekt SOFIA ins Leben gerufen, das sich auf die Entwicklung von industrieller Software im Bereich der Datenerfassung und Visualisierungsanwendungen im Bereich „Werkzeugmaschinen“ konzentriert und bis Ende 2026 abgeschlossen sein soll. Der Schlüssel zu SOFIA liegt in der Einführung des Konzepts der „Softwarefabrik“, in der KI eine wesentliche Rolle bei der Automatisierung und Reduzierung von Entwicklungsaufgaben spielt.

Das Projekt schlägt ein Ökosystem vor, das die dynamische Abfrage von Daten und den Erhalt von angepassten Grafiken oder Tafeln mit weniger Aufwand ermöglicht. Auf diese Weise kann der Benutzer direkt mit einer freundlichen Schnittstelle interagieren. SOFIA umfasst auch die Anwendung von AAS (Asset Administration Shell) und UNS (Unified Name Spaces) zur Standardisierung des Systems.

„Seit 2018 engagieren wir uns bei SEGULA Technologies stark für F&E-Projekte, die sich auf den Einsatz von KI konzentrieren. In den letzten Jahren haben sich diese Projekte nicht nur auf Bedürfnisse wie die Prozessoptimierung ausgeweitet, sondern wir konzentrieren uns auch darauf, unsere Kunden dabei zu unterstützen, schneller und effektiver zu sein, indem wir die Prototyping-Zeit von SCADA-Lösungen verkürzen oder die Komplexität von Prozessen wie die Anomalieerkennung in Werkzeugmaschinen reduzieren. SOFIA ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt, das von einer Idee mit hohem technischem Risiko ausgeht und darauf abzielt, Technologien zu validieren und Prototypen zu erstellen, auf deren Grundlage neue Werkzeuge und Dienstleistungen für unsere Kunden entwickelt werden können. Das heißt, SOFIA schlägt ein Ökosystem von Werkzeugen vor, das es uns ermöglicht, die Zeit und die Komplexität, die wir normalerweise benötigen würden, um 33 % zu reduzieren“, erklärt Jorge Martínez Santiago, F&E-Manager des Bereichs IA & Industrie 4.0 von SEGULA im Büro in Vitoria-Gasteiz.

SOFIA wird in Vitoria Gasteiz (Spanien) mit der Unterstützung der spanischen öffentlichen Einrichtung CDTI Innovation und dank der Zusammenarbeit von 7 Unternehmen (AZVI, COTESA, INIXA, PROXYA, SEGULA Technologies, TSK, UNDANET) und zwei Universitäten (Universität Salamanca und Universität Málaga) entwickelt.

Diese Initiative ist in drei Hauptblöcke gegliedert, die sich mit unterschiedlichen Anwendungen befassen: Codegenerierung mit KI, intelligente Konnektivität im Marinesektor und Konnektivität und Datenstruktur mit AAS.

Codegenerierung mit AI

Der erste Block konzentriert sich auf die Verwendung von Modellen des maschinellen Lernens, um automatisierten Code zu erzeugen, der in der Lage ist, bestimmte Aufgaben auszuführen. „Wir verwenden LLMs (Large Language Models), um den notwendigen Code zu generieren, zum Beispiel für die Erstellung eines Anomalie-Detektors oder eines Klassifizierers. Die Idee ist, das Verhalten eines Menschen bei der Softwareentwicklung zu replizieren“, erklärt Jorge Martinez. Diese Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Lösungen entworfen und programmiert werden, zu verändern, Prozesse zu beschleunigen und menschliche Eingriffe bei sich wiederholenden Aufgaben zu minimieren.

Intelligente Konnektivität im Marinesektor

Mit dieser Entwicklung strebt SOFIA eine Standardisierung der Datenerfassung in Maschinen an, genauer gesagt in den Stromerzeugungssystemen von Schiffen, Systemen, die in Flotten verteilt sind und Daten erfassen müssen, sowie die Möglichkeit, diese Daten für die Verfolgung der Wartung, der Leistung usw. zu nutzen.

Das Projekt schlägt eine gemeinsame Infrastruktur vor, die die Datenerfassung in verteilten EDGE-Geräten und deren anschließende Gruppierung und Verwaltung an einem zentralen Punkt ermöglicht.

„Im Marinesektor handelt es sich um ein landgestütztes System, das von der Gruppierung von Daten profitiert, um Lösungen für allgemeine Probleme auf Schiffen zu finden“, erklärt Jorge Martínez.

Konnektivität und Datenstruktur mit AAS

Die Implementierung von Maschinen in Produktionslinien stellt eine Herausforderung dar: die fehlende Standardisierung vieler Systeme. Die Verwendung von Standards wie AAS ermöglicht es daher, einen Roboter in kürzerer Zeit an einer Produktionslinie auszutauschen und seine Fähigkeiten zu erhöhen, indem der Benutzer über einen Chat auf die erzeugten Daten zugreifen kann, wo er die Daten einer Linie in natürlicher Sprache abfragen kann.

„Wenn man zum Beispiel die Temperatur aller Motoren auf der Linie 5 oder die Höchsttemperaturen in diesem Monat wissen will, ist das der Schlüssel, weil es uns erlaubt, Visualisierungstafeln für die Daten vorzuschlagen und die Beziehung der Daten zu erleichtern“, erklärt Jorge Martínez.