Transferierbarkeit von KI-Modellen in Fertigungsprozessen

Transfer-KI für die Fertigungsindustrie

Die Fertigungsindustrie setzt zunehmend auf Verfahren aus dem Machine Learning (ML). Nach einem erfolgreichen Proof-of-Concept werden die Lösungen jedoch meist nicht flächendeckend ausgerollt. Der Grund: Bereits geringfügige Veränderungen – etwa bei Material, Werkzeug oder Maschine – machen neue Datensätze und ein erneutes Training der Modelle erforderlich. Pro Anwendungsfall fallen so schnell Kosten von 30.000 bis 40.000 Euro an.

Ein vielversprechender Ansatz liegt in der Übertragung bereits trainierter Modelle auf ähnliche Aufgabenstellungen. Die zentrale Herausforderung besteht jedoch im sogenannten Domain Gap zwischen Ausgangs- und Zielumgebung, der die direkte Wiederverwendbarkeit erheblich einschränkt. Hier setzt Transfer-KI an. Durch den Einsatz hybrider Prozessmodelle – einer gezielten Verbindung aus Simulation und datengetriebener Analyse – werden robuste und übertragbare Vorhersagen für Produktionsprozesse ermöglicht. Ziel ist es, den Anpassungsaufwand deutlich zu reduzieren und den Weg von der Idee zur industriellen Anwendung nachhaltig zu beschleunigen.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Validierung eines praxistauglichen Verfahrens inklusive einer Softwarelösung, mit der sich ML-Modelle effizient zwischen vergleichbaren Fertigungskontexten übertragen lassen. Kern des Ansatzes ist ein Framework für hybride Prozessmodelle, das bestehende Prognosemodelle gezielt mit Simulationswissen verknüpft. Dadurch können Modelle mit minimalem Datenaufwand an neue Materialien und Produktionsbedingungen angepasst werden (sogenannte »Few-Shot«-Adaption).

Die methodische Grundlage wird vom Fraunhofer IWU entwickelt. Die Symate GmbH überführt diese Ansätze in eine anwendungsnahe Softwarelösung mit integrierten Datenanbindungen, einer gemeinsamen Datenbasis, strukturierten Workflows sowie Funktionen zur Modellversionierung.

Anwendung und Validierung

Die Entwicklung und Validierung erfolgen iterativ anhand zweier zentraler Anwendungsszenarien: »Transfer vom Labor ins Feld« sowie »Variation im Feld«. Diese werden von den Projektpartnern SCHÜTZ+LICHT Prüftechnik GmbH und Eichsfelder Schraubenwerk GmbH bereitgestellt. Zum Einsatz kommen datengetriebene Analysen, kontinuierliche Modellanpassungen sowie der gezielte Einsatz synthetischer Daten. Auf diese Weise werden Übertragbarkeit und Robustheit der Modelle unter realen Produktionsbedingungen sichergestellt.