GenKI4Prod - Generative KI in der Produktion

Herausforderung

Industrieroboter werden heute von hochqualifiziertem Fachpersonal programmiert. Gerade kleine und mittlere Unternehmen stoßen dabei an Grenzen, denn Fachkräfte sind knapp und Produktionsaufgaben ändern sich immer häufiger. Generative KI und große Sprachmodelle versprechen eine intuitive Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. In der Produktion wurden sie bislang aber kaum erprobt. Offen war vor allem, ob sich Sprachmodelle direkt mit Maschinen koppeln lassen und wie zuverlässig sie räumliche Angaben wie »links«, »oben« oder »20 mm darunter« in präzise Bewegungen übersetzen.

Ziel

Das SAB-Orientierungsvorhaben sollte das Anwendungs- und Forschungspotenzial generativer KI auf dem Shopfloor ausloten. Im Mittelpunkt stand ein konkreter Funktionsnachweis: Ein Industrieroboter sollte über natürliche Sprache gesteuert werden. Daran sollten die Einsatzgrenzen vorhandener Sprachmodelle systematisch ermittelt und daraus weiterer Forschungsbedarf abgeleitet werden.

Vorgehensweise

Zunächst wurden Anwendungsfälle entlang der gesamten Wertschöpfungskette gesammelt und mit Anwendern diskutiert. Konkretisiert wurden dabei Anwendungen aus der Produktentwicklung, der Automatisierungstechnik bis zur Instandhaltung. Anschließend wurden Cloud-basierte und lokal betriebene Sprachmodelle hinsichtlich ihrer Schnittstellen zur Maschinenwelt untersucht. Im Technikum des Fraunhofer IWU entstand darauf aufbauend ein interaktiver Demonstrator, der eine Freitext-Anweisung an das Sprachmodell übergibt und die generierten Bahnkoordinaten in einem strukturierten Format über einen Adapter an die Robotersteuerung weitergibt. Vier Sprachmodelle unterschiedlicher Generationen wurden mit standardisierten Aufgaben steigender Komplexität verglichen: Objekte relativ zueinander anordnen, Maßangaben umsetzen und sprachlich beschriebene Hindernisse umfahren.

Ergebnisse

Sprachmodelle lassen sich über Standardschnittstellen direkt an Roboter und Produktionsdatenplattformen anbinden. Lokal betriebene Modelle ermöglichen eine entsprechende datensouveräne Verarbeitung der Daten. Der Demonstrator zeichnet Figuren und Objekte nach Anweisung in natürlicher Sprache. Die Vergleichstests zeigen klare Grenzen: "Links" und "rechts" verstehen alle Modelle zuverlässig, "oben" und "unten" werden je nach Modell unterschiedlich gedeutet. Hindernisse umfahren nur die neueren, schlussfolgernden Modelle verlässlich. Zudem liefern gleiche Eingaben nicht immer gleiche Bahnen. Für den industriellen Einsatz empfiehlt sich daher ein hybrider Ansatz: Das Sprachmodell interpretiert die Aufgabe, klassische Verfahren übernehmen Bahnplanung und Kollisionsprüfung. Darüber hinaus entstanden eine Landkarte von Anwendungsfeldern generativer KI in der Produktion und das Konzept einer Testumgebung, in der Industriepartner eigene Fragestellungen erproben können, ohne ihren Produktionsbetrieb zu beeinträchtigen. Das Fraunhofer IWU baut das Themenfeld auf dieser Grundlage weiter aus.