Siemens integriert Künstliche Intelligenz in Simatic-Steuerung

| Redakteur: Michael Eckstein

Schlaues Modul: Siemens S7-1500 TM NPU (Neural Processing Unit) ist mit Intels KI-Chip Movidius Myriad X Vision ausgestattet und ermöglicht so die effiziente Verarbeitung neuronaler Netze.
Schlaues Modul: Siemens S7-1500 TM NPU (Neural Processing Unit) ist mit Intels KI-Chip Movidius Myriad X Vision ausgestattet und ermöglicht so die effiziente Verarbeitung neuronaler Netze. (Bild: Siemens)

Flexiblere und effizientere Automatisierung: Intels KI-Chip Movidius Myriad X Vision Processing Unit beschleunigt Bildverarbeitungs-Prozesse und lokale Datenverarbeitung in der S7-1500 TM NPU von Siemens.

Künstliche Intelligenz (KI) mit all ihren verschiedenen Facetten trägt nicht zuletzt in der Industrie maßgeblich dazu bei, den herkömmlichen Programmier- und Engineeringaufwand zu reduzieren, die Steuerungslogik agiler und flexibler gegenüber Änderungen der Umgebungsbedingungen zu machen und Produktionsprozesse flexibler und präziser zu gestalten.

Siemens hat daher ein neues Modul für die Steuerung Simatic S7-1500 und das I/O System ET 200MP mit einem KI-Chip ausgestattet: Die S7-1500 TM NPU (Neural Processing Unit) arbeitet mit Intels Movidius Myriad X Vision Processing Unit und ermöglicht so die effiziente Verarbeitung neuronaler Netze. Das mit USB-3.1-Schnittstellen und einem Gigabit-Ethernet-Port ausgestattete Modul nutzt ein trainiertes neuronales System, das auf einer SD-Karte abgelegt ist.

Künstliche Intelligenz soll für bessere Qualität sorgen

Auf Basis dieses neuronalen Netzes lassen sich Daten verarbeiten, die von angeschlossener Sensorik oder aus dem CPU-Programm stammen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-(ML-)Algorithmen lassen sich beispielsweise visuelle Qualitätskontrollen in Produktionsanlagen oder bildgesteuerte Robotersysteme nach Aussagen von Siemens effizient realisieren. Dies soll ein viel effizienteres, „menschenähnlicheres“ Verhalten ermöglichen.

Die verbaute VPU ist laut Siemens der erste KI-Chip mit einem dedizierten Hardwarebeschleuniger für tiefe neuronale Netzstrukturen. Die integrierte Bildverarbeitungseinheit zusammen mit der Recheneinheit für neuronale Netze würden den Myriad X zum Vorreiter für Computer Vision Applikationen machen. In der industriellen Automatisierung können trainierte Modelle dazu dienen, Bildverarbeitungsprozessen und lokale Datenauswertungen zu beschleunigen.

Flexibles Abstimmen auf wechselnde Anforderungen

An den integrierten Schnittstellen des neuentwickelten S7-1500 TM NPU Moduls können Anwender Gigabit-Ethernet-kompatible Sensorik anschließen, etwa Kameras oder Mikrofone. Das Ergebnis des Verarbeitungsvorgangs kann laut Siemens dann im CPU-Programm ausgewertet werden. Das Anwenden von Lernverfahren auf gekennzeichnete Bilddaten soll beispielsweise das Erkennen von Werkstücken erleichtern. Zudem ließe sich das neue Verfahren viel flexibler abstimmen als dies mit konventioneller Bildverarbeitung möglich wäre. Zum Einsatz kommen dabei offene KI-Frameworks wie z.B. Tensorflow.

Daraus würden sich Vorteile ergeben, die beispielsweise bei Pick-and-Place-Applikationen zum Tragen kommen – etwa wenn ein mobiler Roboter in einer Kiste frei liegende Komponenten erkennen, herausnehmen und platzieren können muss. Auch bei Qualitätsprüfungen ließe sich damit ein Mehrwert erzielen: Menschliches Expertenwissen über Parameter wie Konsistenz, Farbe oder Beschaffenheit eines Produkts oder eines Prozesses kann durch das kontinuierliche Training eines neuronalen Netzes mit zugeordneten (Bild-)Datendirekt an das Modul übertragen werden.

Siemens will mithilfe von KI die Automatisierung weitreichend verbessern und skalierbare Lösungen von der Feldebene über die Controller- und Edge-Ebene bis hin zur Cloud realisieren. Eine KI-Lösung soll sich bezüglich der Umgebung und des Einsatzziels skalieren lassen: Maschinennah in der Feldebene, wo schnelle, deterministische Entscheidungen benötigt werden, oder Maschinen- beziehungsweise anlagenübergreifend mit einer deutlich höheren zu verarbeitenden Datenmenge und einem entsprechenden Bedarf an Rechenleistung.

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posted am 30.11.2018 um 14:45 von Unregistriert


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