Machine Learning (ML) einfach erklärt
Stellen Sie sich vor, eine Maschine lernt nicht durch feste Anweisungen, sondern durch Erfahrung – so, wie ein Mensch aus Wiederholung und Beobachtung dazulernt. Genau das macht Machine Learning: Systeme erkennen aus ihren Daten selbst Muster, treffen Vorhersagen und optimieren sich ganz automatisch – ganz ohne, dass ihnen jeder Schritt schon vorher im Code gesagt wird. In der Praxis könnte das bedeuten: Eine Produktionsanlage passt ihre Einstellungen eigenständig an, weil sie gelernt hat, dass bestimmte Muster auf Verschleiß hindeuten. Oder ein System erkennt Trends in Sensordaten, bevor es zu einem Ausfall kommt. Einfach, clever und ziemlich zukunftsweisend!
Hintergrundinformationen
Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das Systeme befähigt, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Anders als traditionelle Software folgen ML-Systeme keinem statischen Regelwerk – sie identifizieren Muster, leiten Modelle ab und wenden diese auf neue Daten an.
Machine Learning-Algorithmen nutzen Daten aus der Maschinendatenerfassung, um Vorhersagemodelle für Maschinenausfälle und Qualitätsabweichungen zu trainieren. In der industriellen Anwendung, speziell im Industrial Internet of Things (IIoT), ermöglicht Machine Learning, riesige Datenmengen aus Sensoren, Maschinensteuerungen und ERP-Systemen in Echtzeit zu analysieren.
Modellentwicklung im IIoT-Kontext
Die Entwicklung von ML-Modellen für den industriellen Einsatz folgt einem strukturierten Prozess:
- Datensammlung
Sensoren, Maschinensteuerungen, Produktionsleitsysteme und externe Quellen liefern die Rohdaten. Im IIoT-Umfeld können das Temperaturverläufe, Schwingungsdaten oder Produktionsmengen sein. - Datenvorverarbeitung
Rohdaten sind oft unvollständig, verrauscht oder uneinheitlich. Sie werden bereinigt, normalisiert und ggf. mit zusätzlichen Kontextinformationen (z. B. Umgebungsbedingungen) angereichert. - Feature-Engineering
Aus den Rohdaten werden aussagekräftige Merkmale („Features“) abgeleitet, z. B. statistische Kennzahlen, Frequenzspektren oder Trendwerte. - Modelltraining und -validierung
Die Daten werden in Trainings- und Testsets aufgeteilt. Überwachtes, unüberwachtes oder verstärkendes Lernen wird je nach Ziel eingesetzt. - Deployment und Monitoring
Das trainierte Modell wird in die Produktionsumgebung integriert – häufig in Form von Edge ComputingDatenverarbeitung direkt vor Ort an Maschinen und Sensoren, ohne Umweg über zentrale Server oder Cloud. direkt an der Maschine – und kontinuierlich überwacht, um bei veränderten Bedingungen neu trainiert zu werden.
Anwendungen im industriellen Umfeld
Machine Learning eröffnet im IIoTIIoT ist die internetbasierte Vernetzung industrieller Maschinen, Anlagen und Geräte zur Datensammlung und Prozessoptimierung eine Vielzahl praxisrelevanter Einsatzszenarien:
- Predictive Maintenance
Frühzeitige Erkennung von Maschinenproblemen durch Analyse von Schwingungen, Temperaturen oder Stromaufnahme, um Ausfälle zu vermeiden. - Qualitätskontrolle
Bildverarbeitungs-Modelle prüfen Werkstücke auf mikroskopische Fehler und verhindern fehlerhafte Auslieferungen. - Adaptive Prozessoptimierung
Produktionsparameter werden in Echtzeit angepasst, um Ausschuss zu minimieren und den Durchsatz zu steigern. - Energieverbrauchsoptimierung
ML-Modelle identifizieren ineffiziente Maschinen oder Produktionsschritte und schlagen Optimierungen vor. - Anomalieerkennung in Sensordaten
Abweichungen von normalen Mustern werden sofort erkannt – ideal für Sicherheit, Prozessstabilität und Qualitätssicherung.