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Produktionsanlagen sind hoch komplexe Systeme. Die Suche nach der optimalen Abfolge der verwendeten Maschinen und Produktionsschritte kann nicht nur viel Geld ersparen, sondern auch zur Energie- und Ressourceneffizienz beitragen. Forscher*innen der Lakeside Labs GmbH und der Universität Klagenfurt arbeiten nun am Beispiel von Infineon Technologies Austria AG an neuen Algorithmen, um sparsamere Fabriken zu ermöglichen.
Die Halbleiterindustrie verfügt über die komplexesten Produktionsanlagen: Die einzelnen Maschinenschritte werden an rund 400 bis 1.200 verschiedenen Stationen umgesetzt. Sie produzieren oft mehr als 1.500 Produkte in rund 300 verschiedenen Prozessschritten. Doch wer überlegt sich nun, welche Schritte optimalerweise an welcher Maschine in welcher Abfolge zu erledigen wären, um möglichst schnell und qualitativ hochwertig, aber auch energie- und ressourceneffizient produzieren zu können?
„Mit menschlicher Intelligenz können wir solche Optimierungsprobleme nicht lösen, aber auch die bisher zur Verfügung stehenden linearen Optimierungsmethoden stoßen mit dem hoch komplexen, großen und dynamischen Suchraum an ihre Grenzen. Die Berechnungszeit wäre viel zu lang“, erklärt Martin Gebser (Universität Klagenfurt). Martin Gebser (Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity) arbeitet gemeinsam als wissenschaftlicher Partner mit der Wirtschaftsuniversität Wien im FFG finanziertem Projekt SwarmIn, unter der Leitung der Lakeside Labs GmbH. Weitere Partner aus der Industrie sind die Messfeld GmbH, Novunex GmbH und natürlich die Infineon Technologies Austria AG. Der größte Teil dieser Optimierungsprobleme sind so genannte NP-harte Probleme, die mit herkömmlichen deterministischen Algorithmen nicht gelöst werden können. Mit SwarmIn sollen nun neue Algorithmen entwickelt werden, die zu besseren Lösungen kommen, und die vor allem die Energie- und Ressourceneffizienz in solchen Fabriken erhöhen sollen.
Das Projektteam baut dabei auf umfangreiche Vorerfahrungen mit so genannten bioinspirierten Algorithmen auf. Sie ahmen das Verhalten real lebender Schwärme wie Vögel, Fische oder Ameisen nach. Das Ergebnis ist Schwarmintelligenz in Form von rechnerisch intelligenten, interaktiven Multiagentensystemen. SwarmIn möchte dabei eine radikal neue Architektur kreieren, um verschiedene KI-Ansätze aus der kombinatorischen Optimierung und Schwarmintelligenz erstmals miteinander zu verbinden. Hinzu kommt der Mensch als Schwarmteilnehmer. Das Ergebnis werden Software-Bibliotheken sein, die für die Anwendungsdomäne Industrie 4.0 genutzt werden können.
Doch warum ist beispielsweise das Verhalten von Ameisen hilfreich bei der Entwicklung von möglichst optimal angeordneten Produktionsanlagen? Melanie Schranz (Lakeside Labs GmbH) erklärt: „Das Ameisenvolk ist so aufgestellt, dass es sich bestmöglich neuen Anforderungen anpassen kann, robust gegenüber vielen Störungen ist und relativ leicht kleiner oder größer werden kann. Adaptivität, Robustheit und Skalierbarkeit sind also entscheidende Vorteile der Schwarmintelligenz, die wir auch für die von uns betrachteten Systeme brauchen.“
Dieses Projekt wird aus Mitteln der FFG und des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) im FFG-Programm „Produktion der Zukunft“ gefördert.
DI Dr. Melanie Schranz
+43 (0)66055994698
schranz@lakeside-labs.at
Univ.-Prof. Dr. Martin Gebser
+43 463 2700 3769
martin.gebser@aau.at
Criteria of this press release:
Journalists, all interested persons
Economics / business administration, Information technology
transregional, national
Research projects
German
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