Besser werden dank KI – in Industrie und Sport
Als Softwareunternehmen mit über 30 Jahren Erfahrung begleitet die ccc software gmbh die Industrie bei der Digitalisierung. ccc unterstützt mit verschiedenen Lösungen (Fertigungs-)Prozesse und hilft dabei, die Abläufe in den Unternehmen zu optimieren. Und mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) geht das noch besser.
Ein Schwerpunkt bei ccc ist der Bereich der Videoanalyse im Leistungssport. In vielen Trainingszentren und Olympiastützpunkten werden die Lösungen von ccc zur Verbesserung der Leistung und Analyse von Trainingserfolgen oder Spielzügen genutzt. Auch hier kommt die KI zum Einsatz – und zwar zur Bilderkennung.
In Oberstdorf wurde an den Skischanzen beispielsweise ein System implementiert, dass mehrere Kameras mit Lichtschranken verbindet und automatisch auslöst. Aus dem gewonnenen Material der Kameras wird mit Hilfe der KI dann ein zusammenhängendes Video erstellt. Denn die KI erkennt automatisch, wann sich ein Springer im Bild befindet, schneidet die entsprechenden Frames aus dem Video und kombiniert sie mit den relevanten Ausschnitten der anderen Kameras. Für den Nutzer entsteht so ein einzelnes Video, bei dem der Springer ständig zu sehen ist. Und das obwohl der Sprung von etwa 10 Kameras aufgenommen wurde, bei denen der Springer nur sehr kurz im Bild zu sehen ist.
In einem weiteren Forschungsprojekt wurden verschiedene KI-Modelle und Algorithmen im Bereich Fertigungsmanagementsysteme (Manufacturing Execution Systems, MES) und Instandhaltung getestet. 20 theoretische Anwendungsfälle im Bereich des MES wurden identifiziert. Besonders hervorzuheben sind die Zustandsüberwachungsfälle, wie vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und Qualitätsvorhersage (Predictive Quality), die bereits weit verbreitet sind.
Obwohl KI in MES-Portfolios Einzug hält, sind praxistaugliche Anwendungsfälle bisher begrenzt. Daher wurde ein dreistufiger Modulablaufplan entwickelt, um gezielt Anwendungsfälle mit hohem Nutzwert zu validieren und kritische Entwicklungsphasen in Datenanalyseprojekten für Entscheidungsprozesse zu identifizieren. Dieser vereinfachte Ansatz mit drei Stufen und klaren Abbruchkriterien hat sich in der Praxis bewährt und ermöglicht schnelle und sichtbare Ergebnisse.
Damit konnten unter anderem 80% der Fehlmontagen in der Produktion frühzeitig erkannt werden, was nicht nur zur Einsparung von Maschinenstunden führte, sondern gleichzeitig auch Nacharbeit und Stillstände reduzieren bzw. vermeiden konnte.
