KI-basierte Bewegungssteuerung für Industrieautomation

Die Fachhochschule Salzburg und die Machine Automation Division von ABB (B&R) haben gemeinsam eine Patentanmeldung für ein neues Verfahren zur energieoptimierten Bewegungssteuerung in industriellen Antriebssystemen eingereicht. Die Entwicklung entstand im Rahmen des Josef Ressel Zentrums für Intelligente und Sichere Industrieautomatisierung (JRZ ISIA) und adressiert Anwendungen in Robotik, Werkzeugmaschinen sowie automatisierten Produktionsanlagen.

Anwendungen in der Industrieautomation
In modernen Produktionsumgebungen müssen Bewegungsabläufe wie Positionieren, Beschleunigen, Abbremsen und Taktbewegungen mit hoher Präzision und Dynamik gesteuert werden. Konventionelle Regelungsverfahren basieren dabei in der Regel auf detaillierten mathematischen Modellen der jeweiligen Systeme. In der industriellen Praxis treten jedoch Energieverluste auf, die zwar messbar sind, sich aber häufig nur eingeschränkt modellieren oder exakt beschreiben lassen. Dies kann die Effizienz klassischer Steuerungsansätze begrenzen.

Das neue Verfahren wurde entwickelt, um diese Einschränkungen zu überwinden und die Energieeffizienz von Bewegungsabläufen unter realen Betriebsbedingungen zu verbessern.

Künstliche Intelligenz als Steuerungsansatz
Die Technologie nutzt Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere Reinforcement Learning (RL), um Bewegungsstrategien direkt am realen System zu optimieren. Dabei analysiert ein lernender Agent die Auswirkungen verschiedener Bewegungsabläufe auf den Energieverbrauch und passt die Steuerungsparameter kontinuierlich an. Im Gegensatz zu klassischen Verfahren ist hierfür kein vollständiges mathematisches Modell des Systems erforderlich.

Der Ansatz ermöglicht es, Betriebsdaten direkt aus der Anwendung zu nutzen und daraus energieeffizientere Bewegungsprofile abzuleiten.

Technische Innovation der Patentanmeldung
Ein zentraler Bestandteil der Patentanmeldung ist eine neue mathematische Struktur für die Lernstrategie des Reinforcement Learning. Diese soll die bislang häufig hohen Rechen- und Datenanforderungen entsprechender Verfahren deutlich reduzieren. Nach Angaben der Projektpartner können dadurch Lernprozesse beschleunigt und gleichzeitig die Optimierungsergebnisse verbessert werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI-basierten Verfahren in cyber-physischen Produktionssystemen, bei denen wirtschaftliche und technische Anforderungen bisher häufig eine Hürde für den praktischen Einsatz darstellten.

Forschung und industrielle Zusammenarbeit
Die Forschungsarbeiten wurden im Rahmen des Josef Ressel Zentrums für Intelligente und Sichere Industrieautomatisierung durchgeführt. Zu den beteiligten Industriepartnern gehören die Machine Automation Division von ABB (B&R), COPA-DATA sowie weitere Unternehmen. Die wissenschaftlichen Grundlagen reichen bis in das Jahr 2020 zurück und wurden zunächst im EU-Interreg-Projekt KI-Net entwickelt. Seit 2022 werden die Arbeiten im JRZ ISIA weitergeführt und auf industrielle Anwendungen ausgerichtet.

Stefan Huber, Head of Research der FH Salzburg, erklärt: „Diese Patentanmeldung zeigt eindrucksvoll, wie wissenschaftliche Exzellenz und industrielle Praxis im Josef Ressel Zentrum Hand in Hand gehen.“

Martin Haidacher, Innovation Manager bei B&R, ergänzt: „Die enge Kooperation mit der FH Salzburg ermöglicht es uns, innovative Methoden aus der Forschung rasch in industrielle Anwendungen zu überführen.“

Die gemeinsame Patentanmeldung unterstreicht die Bedeutung langfristiger Kooperationen zwischen Forschungseinrichtungen und Industriepartnern, insbesondere in Technologiefeldern mit hoher Relevanz für Energieeffizienz, Nachhaltigkeit und die Wettbewerbsfähigkeit des europäischen Industriestandorts.

Bearbeitet von Maria Brueva, Induportals-Redakteurin – adaptiert mit KI.

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