KI-Anwendungen in der ingenieurtechnischen Praxis

Dieser Abschnitt behandelt die Anwendung von KI im Ingenieurwesen und veranschaulicht, wie theoretische KI-Konzepte in praktische Aufgaben übersetzt werden. Die Grundlage der KI im Ingenieurwesen basiert auf Konzepten wie ML, DL, Optimierungsalgorithmen und NLP. Die Herausforderung besteht jedoch darin, diese abstrakten Konzepte in greifbare Systeme umzuwandeln, die spezifische ingenieurtechnische Probleme angehen. Dieser Übergang erfordert nicht nur ein tiefes Verständnis von KI-Modellen, sondern auch praktische Ingenieursfähigkeiten, um diese Modelle an reale Einschränkungen anzupassen, wie z. B. Ressourcenbeschränkungen, gesetzliche Vorgaben und Datenqualitätsprobleme.

Zu den Schlüsselschritten beim Übergang von der Theorie zu praktischen KI-Anwendungen gehören:

Problemerkennung: Ingenieure definieren das zu lösende Problem und bewerten, wie KI einen Mehrwert schaffen kann, sei es durch die Beseitigung von Ineffizienzen, die Vorhersage von Ergebnissen oder die Automatisierung von Entscheidungsprozessen.
Datenerhebung und -vorbereitung: Hochwertige Daten sind entscheidend für genaue KI-Vorhersagen. Ingenieure müssen relevante Daten, wie Sensormessungen oder historische Aufzeichnungen, sammeln und für das Modelltraining vorverarbeiten. Reale Daten stellen oft Herausforderungen wie Rauschen, Unvollständigkeit oder Verzerrung dar, weshalb dieser Schritt entscheidend ist.
Modellauswahl und -anpassung: Die Wahl des KI-Modells hängt vom Problem ab. Für die Nachfrageprognose oder prädiktive Wartung sind Zeitreihenmodelle geeignet. Für die Bildklassifizierung in Bereichen wie dem Abfallmanagement sind CNNs besser geeignet.
Integration in ingenieurtechnische Systeme: Nachdem ein KI-Modell trainiert wurde, ist einer der entscheidendsten und oft unterschätzten Schritte dessen Integration in bestehende ingenieurtechnische Systeme, wie Produktionslinien, Steuerungssysteme oder Cloud-Infrastrukturen. Diese Phase umfasst die Überbrückung der Lücke zwischen dem theoretischen KI-Modell und den praktischen, operativen Umgebungen, in denen es eingesetzt werden soll.

Der Prozess erfordert typischerweise das Schreiben von Software, die das KI-Modell mit Echtzeitdatenquellen (wie Sensoren oder IoT-Geräten), Datenbanken oder Entscheidungsunterstützungssystemen verbindet. Diese Verbindung stellt sicher, dass das KI-Modell die notwendigen Eingabedaten erhält und Entscheidungen oder Empfehlungen zeitnah ausgeben kann. Beispielsweise muss ein KI-Modell, das darauf abzielt, die Maschinenverwendung zu optimieren, in der Lage sein, mit Steuerungssystemen zu kommunizieren, die die Maschineneinstellungen basierend auf den Vorhersagen des Modells anpassen. In einem System zur prädiktiven Wartung muss das KI-Modell zudem in Überwachungsgeräte integriert werden, die Maschinenvibrationen oder -temperaturen erfassen, damit es Ausfälle vorhersagen und Wartungsalarme automatisch auslösen kann.

Neben den technischen Aspekten muss die Integration auch reale Einschränkungen wie Latenz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit berücksichtigen. Das Modell muss in Echtzeit und im großen Maßstab arbeiten, insbesondere in kritischen ingenieurtechnischen Systemen, in denen Ausfallzeiten oder Ungenauigkeiten zu erheblichen Kosten oder Sicherheitsbedenken führen können. Darüber hinaus muss das KI-System in der Lage sein, den kontinuierlichen Fluss neuer Daten zu bewältigen, sich an Veränderungen in der Umgebung anzupassen und sicherzustellen, dass seine Vorhersagen im Laufe der Zeit genau bleiben.

Dieser Schritt wird oft unterschätzt, da er nicht nur das Einbetten von KI-Modellen in bestehende Infrastrukturen umfasst, sondern auch sicherstellt, dass alle Komponenten—Software, Hardware und menschliche Betreiber—nahtlos zusammenarbeiten. Ingenieure müssen die Kompatibilität mit Altsystemen, die Effizienz der Datenpipeline und die Robustheit des KI-Systems berücksichtigen, um unerwartete Szenarien zu bewältigen. Eine reibungslose und effiziente Integration kann erheblichen Einfluss auf den Gesamterfolg und die Wirksamkeit der KI-Lösung zur Lösung realer ingenieurtechnischer Herausforderungen haben.
Kontinuierliche Überwachung und Optimierung: Während traditionelle KI-Systeme möglicherweise ein Retraining und eine kontinuierliche Überwachung benötigen, um sich an neue Daten oder sich ändernde Bedingungen anzupassen, bieten fortschrittlichere Methoden wie Transferlernen und Wissensgraphen (KGs) schnellere Anpassungsfähigkeit. Neuronale Netze können Transferlernen nutzen, um sich schnell an neue Aufgaben mit minimalen zusätzlichen Daten anzupassen, sodass sie ihre Leistung in sich entwickelnden Umgebungen ohne vollständiges Retraining aufrechterhalten können. Darüber hinaus können Wissensgraphen sofort Einblicke generieren und nahezu in Echtzeit argumentieren, indem sie Beziehungen und Fakten dynamisch aktualisieren, was sie besonders effektiv in Szenarien macht, in denen sofortige Entscheidungsfindung erforderlich ist.

In dynamischen Umgebungen spielt die kontinuierliche Überwachung dennoch eine wichtige Rolle, um sicherzustellen, dass KI-Systeme wirksam bleiben. Dies umfasst die Überwachung der Leistung des KI-Modells, die Identifizierung potenzieller Abweichungen in den Datenverteilungen und die Gewährleistung, dass die Vorhersagen des Systems mit den realen Ergebnissen übereinstimmen. Statt sich jedoch ausschließlich auf traditionelle Retraining-Zyklen zu verlassen, nutzen moderne KI-Systeme zunehmend adaptive Algorithmen und Echtzeiteingaben, um sofortige Anpassungen vorzunehmen.

Beispielsweise kann ein KI-Modell zur prädiktiven Wartung in einer Fertigungsumgebung schnell auf neue Sensordaten durch Transferlernen reagieren und seine Vorhersagen aktualisieren, ohne dass ein vollständiges Modell-Retraining erforderlich ist. In einem Szenario zur Optimierung der Lieferkette kann ein Wissensgraph über neue Lieferantenbeziehungen oder Änderungen im Inventar nachdenken, sobald die Daten verfügbar sind, und so Echtzeiteinblicke bieten, die zu besseren Entscheidungen führen.

Diese fortschrittlichen Techniken ermöglichen es KI-Systemen, ihre Leistung aufrechtzuerhalten und weiterhin Wert in sich schnell ändernden Umgebungen zu liefern, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die Fähigkeit des Systems, auf unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren, verbessert wird.

Die Integration von KI in das Ingenieurwesen bietet neue Möglichkeiten, die über das hinausgehen, was traditionelle Methoden erreichen können:

Echtzeit-Optimierung: KI ermöglicht Echtzeitanpassungen von Produktionsplänen, Maschineneinstellungen oder Routing-Pfaden basierend auf Live-Daten, wodurch die betriebliche Effizienz verbessert und die Kosten gesenkt werden.
Prädiktive Wartung: KI kann Maschinenausfälle basierend auf Sensordaten und historischen Mustern vorhersagen, was rechtzeitige Wartung ermöglicht und unvorhergesehene Ausfallzeiten reduziert.
Automatisierung komplexer Entscheidungen: KI kann Entscheidungsprozesse automatisieren, die mehrere Variablen und Einschränkungen betreffen, wie z. B. die Versandrouten in der Logistik, um Lieferzeiten und -kosten zu optimieren.
Erweiterte Designfähigkeiten: KI kann Designalternativen basierend auf vordefinierten Parametern generieren und dazu beitragen, Strukturen hinsichtlich Kosten, Festigkeit oder Umweltbelastung zu optimieren, wie es in der Maschinen- und Bauingenieurwesen zu sehen ist.
Verbesserte Vorhersagegenauigkeit: KI-gesteuerte Modelle liefern genauere Vorhersagen für Nachfrage, Energieverbrauch oder Wetterbedingungen, was zu besseren Entscheidungen und Ressourcenmanagement führt.
Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen: KI kann dazu beitragen, die Umweltauswirkungen zu reduzieren, indem sie den Energieverbrauch optimiert, Kohlenstoffemissionen vorhersagt und bei der Gestaltung nachhaltiger Produkte und Prozesse unterstützt.

Während KI bedeutende Chancen bietet, bringt ihre Anwendung in realen ingenieurtechnischen Umgebungen auch mehrere Herausforderungen mit sich:

Datenqualität und -verfügbarkeit: Eine der größten Herausforderungen besteht darin, hochwertige, unvoreingenommene Daten zu erhalten. Ingenieure stehen oft vor unvollständigen oder verrauschten Datensätzen, was die Leistung des Modells beeinträchtigen kann.
Modellkomplexität: Viele KI-Modelle, insbesondere Deep Learning, funktionieren als schwarze Kästen, was ihre Interpretation erschwert. In ingenieurtechnischen Bereichen, die Transparenz erfordern—wie z. B. sicherheitskritische Systeme—kann dieser Mangel an Erklärbarkeit problematisch sein.
Integration mit Altsystemen: Bestehende ingenieurtechnische Systeme sind oft veraltet und nicht mit modernen KI-Lösungen kompatibel, was die Integration komplex und ressourcenintens

iv macht.
Ethische und regulatorische Überlegungen: Der Einsatz von KI wirft ethische Bedenken auf, insbesondere in Bezug auf Arbeitsplatzverlust und Verantwortung. Ingenieure müssen sicherstellen, dass KI verantwortungsbewusst eingesetzt wird und den relevanten Vorschriften entspricht.
Fähigkeiten und Schulung: Die Implementierung von KI-Systemen erfordert Fachwissen sowohl in KI als auch im Ingenieurwesen. Die Entwicklung dieser Fähigkeiten oder die Zusammenarbeit mit Spezialisten ist entscheidend für eine erfolgreiche KI-Integration.
Skalierbarkeit und Wartung: KI-Systeme müssen skalierbar und leicht wartbar sein, insbesondere in großen Betrieben oder in kontinuierlich genutzten Umgebungen. Die Gewährleistung eines zuverlässigen Betriebs bei minimalen Ausfallzeiten ist ein zentrales Anliegen.

In den folgenden Unterabschnitten werden Beispiele für KI in verschiedenen Ingenieurbereichen bereitgestellt, die einer konsistenten Struktur folgen:

Problemstellung: Ein spezifisches Problem oder eine Ineffizienz im gegebenen Bereich ansprechen, die eine verbesserte Koordination, Ressourcenmanagement oder Entscheidungsfindung erfordert.
Theoretische KI-Konzepte, die für das Szenario relevant sind, darlegen: KI-Konzepte wie maschinelles Lernen, Optimierungsalgorithmen oder prädiktive Modellierung vorstellen, die zur Analyse und Lösung des Problems angewendet werden können.
Das Problem im ingenieurtechnischen Kontext definieren: Detailliert darstellen, wie sich dieses Problem in einer realen ingenieurtechnischen Umgebung manifestiert, z. B. Ineffizienzen, hohe Kosten oder Leistungsbeschränkungen.
Erklären, wie KI das Problem verbessert oder löst: Aufzeigen, wie KI-Tools bessere Lösungen bieten, indem sie Prozesse automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern oder die Systemeffizienz durch datengestützte Erkenntnisse steigern.
Praktische KI-Anwendungen im Ingenieurwesen demonstrieren: Reale Beispiele von KI-gesteuerten Modellen oder Algorithmen illustrieren, die zur Optimierung von Prozessen, Senkung von Kosten oder Verbesserung von Genauigkeit und Leistung im Feld eingesetzt werden.
Erweiterungen für weitere Erkundungen vorschlagen: Weiterführende Forschungs- oder Entwicklungsideen vorschlagen, wie z. B. die Integration fortschrittlicherer KI-Techniken, die Erweiterung des Anwendungsbereichs oder die Berücksichtigung zusätzlicher Variablen oder Einschränkungen im System.

KI-gesteuerte Optimierung in Produktionsprozessen

Die Optimierung von Produktionsplänen ist eine häufige Herausforderung in verschiedenen Branchen, in denen eine präzise Koordination von Ressourcen, Arbeitskräften und Ausrüstung entscheidend ist, um Betriebskosten zu senken, Abfall zu minimieren und die Arbeitsbedingungen zu verbessern. Dieses Beispiel leitet sich von den theoretischen Konzepten der KI-gesteuerten Nachfrageprognose und Optimierungsalgorithmen ab und wendet sie auf ein reales Szenario in der Produktion an.

Problemstellung

Eine Produktionsstätte (z. B. eine Bäckerei) möchte ihre Produktionsprozesse optimieren, um Folgendes zu erreichen:

Die Notwendigkeit früherer oder später Schichten zu reduzieren, die zu hohen Arbeitskosten und Unzufriedenheit der Mitarbeiter führen.
Die Nutzung von Ressourcen wie Maschinen, Werkzeugen und Rohstoffen zu optimieren.
Die Produktion mit der Kundennachfrage in Einklang zu bringen, um Abfall zu minimieren und eine pünktliche Lieferung sicherzustellen.

KI-Lösung

Datenerhebung und -vorbereitung

Der erste Schritt bei der Implementierung einer KI-gesteuerten Lösung besteht darin, relevante Daten zu sammeln und vorzubereiten. Für dieses Szenario umfasst die Datenerhebung:

Historische Verkaufsdaten: Informationen über Produktnachfrage, Saisonalität und Kundenpräferenzen.
Produktionsbeschränkungen: Daten zu Maschinenkapazitäten, Zykluszeiten und Ausfallzeiten.
Mitarbeiterpläne: Verfügbarkeit, bevorzugte Arbeitszeiten und Einschränkungen bei den Arbeitsschichten.

Nachfrageprognose: Generisches mathematisches Framework

Zeitreihenprognosemodelle zielen darauf ab, zukünftige Werte basierend auf vergangenen Beobachtungen vorherzusagen und dabei zugrunde liegende Muster wie Trends, Saisonalität und Ereignisse zu berücksichtigen. Diese Modelle können mit der folgenden mathematischen Formulierung verallgemeinert werden:

y(t)=f(t)+\epsilon _{t}

Dabei gilt:

${\textstyle f(t)}$ ist das zugrunde liegende Modell, das wichtige Komponenten der Zeitreihe erfasst, einschließlich Trends, Saisonalität und externen Faktoren (z. B. Feiertage oder Ereignisse).
${\textstyle \epsilon _{t}}$ repräsentiert den Fehler- oder Rauschterm, der zufällige Schwankungen in den Daten berücksichtigt.

Dieses generische Framework kann auf mehrere Zeitreihenprognosemodelle angewendet werden, die die Zeitreihe in spezifische Komponenten zerlegen:

f(t)=g(t)+s(t)+e(t)

Dabei gilt:

${\textstyle g(t)}$ modelliert den Gesamttrend, der je nach Problem linear, logistischer oder polynomialer Natur sein kann.
${\textstyle s(t)}$ erfasst die Saisonalität, die periodisch (z. B. tägliche, wöchentliche oder jährliche Zyklen) sein kann.
${\textstyle e(t)}$ umfasst zusätzliche externe Faktoren wie Feiertage, Sonderereignisse oder Werbeaktionen.

Prophet als Beispiel

Im Fall von Prophet ist das Modell so konzipiert, dass es Daten mit komplexen saisonalen Komponenten und nichtlinearen Wachstums-Trends verarbeitet. Prophet passt einen stückweise linearen oder logistischen Trend ${\textstyle g(t)}$ an, kombiniert mit saisonalen Komponenten ${\textstyle s(t)}$ und Feiertagseffekten ${\textstyle e(t)}$ :

y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+\epsilon _{t}

Dabei gilt:

${\textstyle g(t)}$ ist die Wachstumsfunktion (entweder linear oder logistisch).
${\textstyle s(t)}$ erfasst multiple Saisonalitäten (z. B. täglich, wöchentlich, jährlich).
${\textstyle h(t)}$ repräsentiert Feiertagseffekte oder andere unregelmäßige Ereignisse.
${\textstyle \epsilon _{t}}$ ist der Rauschterm.

Google’s TimeFM als Beispiel

Google’s TimesFM folgt einem ähnlichen Framework, verbessert jedoch die Fähigkeit des Modells, Interaktionen zwischen zeitlichen Merkmalen und Kovariaten zu erfassen. Es kann dargestellt werden als:

y(t)=g(t)+s(t)+\sum _{i=1}^{N}\phi _{i}(t)+\epsilon _{t}

Dabei gilt:

${\textstyle g(t)}$ modelliert den Trend, ähnlich wie bei Prophet.
${\textstyle s(t)}$ stellt die Saisonalität dar.
${\textstyle \phi _{i}(t)}$ erfasst Interaktionen zwischen Kovariaten (z. B. Werbeaktionen, Preisänderungen) und zeitlichen Merkmalen, sodass das Modell komplexe Muster in den Daten berücksichtigen kann.
${\textstyle \epsilon _{t}}$ ist der Rauschterm.

Andere Prognosemodelle, wie ARIMA, LSTM und SARIMA, können ebenfalls mithilfe dieses generischen Frameworks ausgedrückt werden, unterscheiden sich jedoch darin, wie sie Trends, Saisonalität und externe Faktoren erfassen:

In ARIMA umfasst ${\textstyle f(t)}$ typischerweise autoregressive und gleitende Durchschnittskomponenten.
In LSTM-Modellen erfasst ${\textstyle f(t)}$ langfristige Abhängigkeiten mithilfe einer rekurrenten neuronalen Netzwerkarchitektur.

Die Studierenden werden ermutigt, mehrere Zeitreihenprognose-Frameworks zu erkunden, ihre zugrunde liegenden mathematischen Annahmen zu bewerten und die am besten geeigneten Modelle für die spezifischen Eigenschaften ihrer Daten und Prognosebedürfnisse auszuwählen.

Optimierungsalgorithmus

Um den Produktionszeitplan zu optimieren, können wir gemischte ganzzahlige lineare Programmierung (MILP) oder andere Optimierungstechniken anwenden, um Ressourcen und Arbeitskräfte effizient zuzuweisen. Die Zielfunktion minimiert die Betriebskosten unter Berücksichtigung von Einschränkungen wie Maschinenkapazitäten und Verfügbarkeit der Mitarbeiter.

{\begin{aligned}\min \quad &\sum _{i=1}^{N}c_{i}x_{i}\\{\text{unter der Bedingung}}\quad &\sum _{i=1}^{N}a_{ij}x_{i}\leq b_{j},\quad \forall j\in \{1,\dots ,M\}\\&x_{i}\in \mathbb {Z} _{\geq 0},\quad \forall i\in \{1,\dots ,N\}\end{aligned}}

Dabei gilt:

${\textstyle x_{i}}$ ist die Anzahl der Einheiten des Produkts ${\textstyle i}$ , die produziert werden sollen.
${\textstyle c_{i}}$ ist die Kosten für die Produktion einer Einheit des Produkts ${\textstyle i}$ .
${\textstyle a_{ij}}$ ist der Ressourcenbedarf für das Produkt ${\textstyle i}$ in Bezug auf die Ressource ${\textstyle j}$ (z. B. Ofenzeit, Zutaten).
${\textstyle b_{j}}$ ist die insgesamt verfügbare Ressource ${\textstyle j}$ (z. B. Ofen-Kapazität, verfügbare Arbeiter).

Mithilfe dieser KI-gesteuerten Lösung kann die Bäckerei oder Produktionsstätte:

Produktionspläne basierend auf prognostizierter Nachfrage optimieren, die Notwendigkeit früher Schichten reduzieren und die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern.
Die Auslastung von Maschinen, Öfen und anderen Ressourcen maximieren und sicherstellen, dass Ausfallzeiten minimiert werden.
Die Produktion eng an die Kundennachfrage anpassen, um Abfall durch Überproduktion zu reduzieren und die Verfügbarkeit der Produkte zu verbessern.

Implementierungsdetails

Programmiersprachen: Python für Datenanalyse, Modellierung und Optimierung.
Bibliotheken: Pandas, NumPy, scikit-learn für maschinelles Lernen; PuLP oder Gurobi für Optimierungsaufgaben.
Visualisierungstools: Matplotlib oder Seaborn zur Darstellung von Prognosen, Zeitplänen und Ressourcenverbrauchsdiagrammen.

Selbststudienerweiterungen

Integrieren Sie prädiktive Wartung, indem Sie Echtzeitsensordaten verwenden, um Zeitpläne basierend auf der Maschinen-Gesundheit anzupassen.
Berücksichtigen Sie den Energieverbrauch im Optimierungsalgorithmus, um die Produktionseffizienz mit Nachhaltigkeitszielen in Einklang zu bringen.
Erweitern Sie die Anwendung auf standortübergreifende Produktion und optimieren Sie die Ressourcenzuweisung über mehrere Einrichtungen hinweg.

Vision-Maschinenlernen für die Abfallrecycling

Eine effiziente Abfalltrennung ist entscheidend, um Recyclingprozesse zu verbessern, die Umweltbelastung zu reduzieren und Nachhaltigkeit zu fördern. Die manuelle Sortierung von Abfallmaterialien ist arbeitsintensiv, fehleranfällig und oft ineffizient, was sie zu einem idealen Bereich für die Automatisierung mithilfe von maschinellen Lerntechniken macht. Der Einsatz von vision-basiertem maschinellen Lernen, insbesondere von Bildklassifizierungsmodellen, kann die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Abfalltrennung in Recyclinganlagen erheblich verbessern.