Künstliche Intelligenz zur Steuerung einer Maschine.

[Blockmove]

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Schade, dass Ihrs nicht gekauft habt. Sonst hätten wir jetzt den Praxisbericht aus erster Hand

Ich kann dir sagen warum wir es nicht gekauft haben:
Das zu Grunde liegende Verfahren funktioniert. Aber damals eben nur für einfachste Stationen.
Was gefehlt hat war ein Regelwerk um es an verschiedene zu fertigende Produkte / Typen anzupassen.
Denkt man dann über die verschiedenen notwendigen Regeln nach, dann stellt man fest, dass das einen riesen Rattenschwanz nach sich zieht.
Da ist es einfacher solche Funktionen direkt in die SPS in die Aktor-Bausteine zu integrieren.

 

[Onkel Dagobert]

"...Habt ihr damit schon Erfahrungen gemacht? ..

Klar, jeden Tag mache ich diese Erfahrung. Logische Verknüpfungen, PID-Regler etc. Ich habe auch schon versucht, mit der Steuerung zu sprechen und alles ohne große Kompromisse im Guten zu klären, bisher leider ohne Erfolg.

 

[the_muck]

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Zur Auswahl der relevanten Trainingsdaten brauchts halt doch Expertenwissen. Bzw. überhaupt die richtigen Sensoren zu verbauen für das, was ich mit dem Algorithmus erreichen will...

Ja das schon, aber dann bist du der IO Experte und nicht der Erfahrene Prozessexperte der die Anlage bedient hat. Es kann auch Sinn machen denn Prozess mit augenscheinlich überflüssigen Daten zu füttern. Eventuell hat der IO Experte aber was übersehen und der Deep Learning Prozess macht aus den überflüssigen Daten was. Vielleicht macht der Prozessexperte auch einige Dinge Intuitiv und vergisst sie zu beschreiben.

Die Probleme bei uns waren halt genau so wie hier schon beschrieben. Eine kleine Änderung führte dazu das die Ergebnisse hinfällig waren und man wieder einen Lernprozess hätte starten müssen. Dazu wusste man nicht was jetzt eigentlich das System aus dem Tritt gebracht hat, war es Form, Farbe, Reflexionen?

Wie würde man so etwas klassisch lösen?

Mit Regelungstechnik für Dummies... SpaceX dürfte wohl über den PID Regler hinausgekommen sein für sein "Vertical Landing"

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Auch das inverse Pendel ist etwas komplexer

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Dann würde eine dynamische Situation enstehen, welche die Regelung komplex macht.

Deshalb kenne ich Physiker die sehr gutes Geld damit verdienen sehr Komplexe aber dennoch schnelle Algorithmen zu Entwickeln (und ja die machen auch viel mit den KI Bots). Aber da ich gerade so durch Signale und System + RT1 gerutscht bin... Muss ich gestehen das meine geistigen Fähigkeiten sich für andere Themenbereich entschieden haben . Ich finde es in dem Zusammenhang aber erstaunlich was möglich ist, da ziehe ich meinen Hut vor den Experten. Ich freue mich wenn ich Temperatur, Geschwindigkeit, Moment und Co. einigermaßen Geregelt bekomme

 

[Larry Laffer]

Ich habe auch schon versucht, mit der Steuerung zu sprechen und alles ohne große Kompromisse im Guten zu klären, bisher leider ohne Erfolg.

Vielleicht hättest du ja mehr Erfolg wenn du etwas kompromissbereiter der Steuerung gegenüber wärst ...
Maschinen haben ja vielleicht auch Gefühle ...

Aber mal zur Sache ...
Ich denke mal, dass eine KI nur dann sinnvoll machbar wäre wenn die Maschine eigenständig variieren könnte. Solche Maschinen habe ich allerdings bislang nicht gesehen - sie waren immer nur zu einem Zweck. Eine Maschine, die beispielsweise Kugellager gefertigt hatte war nicht in der Lage hier zu variieren (also zu lernen) - also alleine aus ihrer Physik nicht - und sie konnte auch nicht auf irgendetwas Einfluß nehmen - wie denn auch ?
Selbst wenn ich mir eine Maschine vorstelle, die mit Rezepten arbeitet (also z.B. ein Mischer) - diese Maschine könnte zwar prinzipiell auf die Zutaten Einfluß nehmen ... aber nach welchem Schlüssel ?
Sei es nun KI oder Machine Learning ... letztlich ist es etwas, das nicht innerhalb einer Maschine abläuft - so man es denn wirklich umsetzen kann ...

 

[ducati]

Ja das schon, aber dann bist du der IO Experte und nicht der Erfahrene Prozessexperte der die Anlage bedient hat. Es kann auch Sinn machen denn Prozess mit augenscheinlich überflüssigen Daten zu füttern. Eventuell hat der IO Experte aber was übersehen und der Deep Learning Prozess macht aus den überflüssigen Daten was. Vielleicht macht der Prozessexperte auch einige Dinge Intuitiv und vergisst sie zu beschreiben.

Auf jeden Fall musst Du alle Größen messen und zum Anlernen verwenden, die kausal mit den zu lösenden Aufgaben zusammenhängen (und nicht nur zufällig korrelieren).
Falls Du diese Größen nicht kennst, weil du keine Ahnung von den Zusammenhängen hast, dann hängt das Ergebnis der ganzen Aktion nur davon ab, ob die wirklich benötigten Messgrößen jetzt zufällig auch dabei sind.
Viel zu viel ins KI-Modell zu stecken ist auch kontraproduktiv. Erstens wird der Aufwand explodieren und zweitens kommts zu einer Überanpassung des Modells an nicht gewünschte Zusammenhänge. Da gibts eigene Forschungen dazu...

Aber das kann man wegdiskutieren. Man baut den Algorithmus nicht mit einem konkreten Ziel. Sondern steckt alle Daten in den Algorithmus und schaut, was er damit vernüftiges anstellt und das verkauft man dann bzw. malt davon bunte Powerpointfolien...

 

[rostiger Nagel]

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Meiner Meinung nach ist der Aufwand viel zu groß.
So eine KI Sache ist nichts für den gemeinen SPS-Programmierer,
sondern eher für Mathematiker mit Doktor Titel oder ähnlicher
Qualifikation.
Wahrscheinlich benötigt man da eine halbe Armee.
Das ganze rechnet sich dann doch nur bei hohen Stückzahlen
wie bei Autos oder Handys. Maschinen sind doch eher kleine
Stückzahlen, das merken wir doch schon am Chipmangel, da
wird doch auch der Konsumermarkt bedient und nicht die Auto-
matisierer.

 

[Tmbiz]

Danke erst mal für die Rückmeldungen und im speziellen für die hilfreichen und sachbezogenen Rückmeldungen. Wie schon gesagt, der Fall mit dem Erwärmen einer Flüssigkeit ist nur ein Beispiel und kein realer Fall.

Absolut verständlich ist, dass solche Aufgaben auch über eine klassische Regelung gelöst werden können. Also ein möglichst tragfähiges Modell, welches die entsprechenden Sollwerte liefert. Verständlich ist auch, dass solche Werte über eine KI ausgegeben werden können. Dabei hängt die Qualität der Werte von dem Training der KI ab.

Für mich ergibt sich daraus, dass wenn ein gutes mathematisches Modell erstellt werden kann, dieses den Vorteil hat, dass es direkt angewendet werden kann. Wenn die Entwicklung eines Modells nicht möglich ist oder zu Aufwändig, kann eine KI (mit einer guten Datenbasis) eine Alternative sein.

 

[Tmbiz]

Auch das inverse Pendel ist etwas komplexer

Werden die Sollwerte für die Stabilisierung des Pendels über eine KI prognostiziert oder über ein Modell, welches die Sollwerte ausgibt.

 

[Larry Laffer]

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Also ein möglichst tragfähiges Modell, welches die entsprechenden Sollwerte liefert. Verständlich ist auch, dass solche Werte über eine KI ausgegeben werden können.

Das ist dann aber eine simple Steuerung und hat so gar nichts von KI ...

Dabei hängt die Qualität der Werte von dem Training der KI ab.

Prinzipiell ja - dazu müßte die KI aber im Grunde selber "einschätzen" können welche Werte besser sind und welche schlechter - was wieder eine entsprechende Sensorik voraussetzt (sind wir da jetzt nicht auch wieder bei einer 08/15-Regelung ?) und das erwerben von "Erfahrung". Ob das jetzt nun alleinig über Algorhythmen zu lösen ist wage ich "ein wenig" zu bezweifeln ...

 

[Tmbiz]

Ich habe den Verdacht, dass auch die Begrifflichkeiten in einer differenzierten Verwendungsweise dieser Situation sehr viel zuträglicher sind.

Das ist dann aber eine simple Steuerung und hat so gar nichts von KI ...

Ja, so war es gemeint.

Mal angenommen ein Förderband soll einen Gegenstand positionieren.
1. Nun kann man dem Bediener eine Tabelle geben, mit der er anhängig von der Geschwindigkeit den Nachlauf den Bandes, am HMI einstellt.
2. Den Nachlauf könnte man auch über eine Funktion ermitteln, welche immer den nötigen Wert liefert. Z.B. ein mathematisches Modell.
3. Mit der Tabelle könnte aber auch ein neuronales Netz darauf geschult werden, um den Nachlauf für das Band zu bestimmen.

Wie schon erwähnt, es geht nur um Beispiele um das Thema zu verstehen.

dazu müßte die KI aber im Grunde selber "einschätzen" können welche Werte besser sind und welche schlechter

Aus meiner Sicht sollte die Einschätzung doch machbar sein. Natürlich nicht, wenn es um die Erkennung von Bildern oder Geräuschen geht. Aber in meinem theoretischen Fall sollte das doch gehen.

Wenn man z.B. die Strecke messen kann, um die das Gebinde aus der optimalen Position abwicht, ist das der Wert, welcher die Rückmeldung gibt. Also mal angenommen der Gegenstand ist 20mm zuweit gefahren. Dann könnte man doch diesen Wert wieder an das neuronale Netz geben und damit der KI sagen, dass es beim nächsten mal eine Korrektur um 20 braucht.

Aber mal angenommen man verwendet kein neuronales Netz, um den Wert für die Positionierung zu berechnen. Kann z.B. ein PID Regler auch "lernen" und z.B. die 20mm aus dem Beispiel bei der nächsten Positionierung ausgleichen?

Oder mal angenommen es geht noch mal um das Thema der Heizung. Kann man einen PID Regler schulen, so dass er das Ergebnis immer besser herstellen kann?

 

[Larry Laffer]

Wenn man z.B. die Strecke messen kann, um die das Gebinde aus der optimalen Position abwicht, ist das der Wert, welcher die Rückmeldung gibt. Also mal angenommen der Gegenstand ist 20mm zuweit gefahren. Dann könnte man doch diesen Wert wieder an das neuronale Netz geben und damit der KI sagen, dass es beim nächsten mal eine Korrektur um 20 braucht.

Aber mal angenommen man verwendet kein neuronales Netz, um den Wert für die Positionierung zu berechnen. Kann z.B. ein PID Regler auch "lernen" und z.B. die 20mm aus dem Beispiel bei der nächsten Positionierung ausgleichen?

Das ist in meinen Augen aber keine KI-Funktionalität - das ist ein einfacher Korrektur-Mechanismus (etwas Ähnliches habe ich vor vielen Jahren schon mal mit einer Flüssigkeits-Waage umgesetzt (da gab es den Begriff KI noch gar nicht )

Dein Beispiel mit der Heizung ist genauso. Man könnte jetzt natürlich sagen "ich frage mal bei Wetter.com" wie die Temperaturen in der nächsten Tagen werden und passe dananch ggf. meine Voreinstellungen an ... aber auch das hat nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun sondern höchstens mit Vernetzung ... Es ist immer noch "ganz normale" Steuerungs- und Regelungstechnik ...

 

[the_muck]

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Werden die Sollwerte für die Stabilisierung des Pendels über eine KI prognostiziert oder über ein Modell, welches die Sollwerte ausgibt.

Ich denke durch "Zustandsregler"... aber wie gesagt, ich bin da raus . Ducati hat da schon zur Regelungstechnik ein paar Schlagworte geliefert. Zustandsschätzung ist auch noch so ein "Zauberwort" . Ich bin glücklich darüber das sich andere tiefer damit beschäftigen wollen und können

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[Onkel Dagobert]

... SpaceX dürfte wohl über den PID Regler hinausgekommen sein für sein "Vertical Landing"...

.. Auch das inverse Pendel ist etwas komplexer..

Ist jetzt alles, was den eigenen Horizont übeschreitet, künstliche Intelligenz?

Und eine Rakete, die aus eigenem Willen auf der Erde landet ? Ich würde noch mal auftanken und zur Venus fliegen.

 

[the_muck]

Ist jetzt alles, was den eigenen Horizont übeschreitet, künstliche Intelligenz?

Nö... nicht so aus dem Zusammenhang nehmen. Das waren doch Beispiele für "Klassische Systeme"... Ich wollte damit nur ausdrücken das man auch ohne KI schon recht ordentlich regeln kann, wenn man es denn kann .

 

[Tmbiz]

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das ist ein einfacher Korrektur-Mechanismus (etwas Ähnliches habe ich vor vielen Jahren schon mal mit einer Flüssigkeits-Waage umgesetzt

Kannst du mir mal beschreiben, wie du das gemacht hast?

Zustandsschätzung

Ja, das kommt meiner Meinung sehr nah.

 

[Larry Laffer]

Kannst du mir mal beschreiben, wie du das gemacht hast?

Genau so wie du es weiter oben selber beschrieben hast :

Also mal angenommen der Gegenstand ist 20mm zuweit gefahren. Dann könnte man doch diesen Wert wieder an das neuronale Netz geben und damit der KI sagen, dass es beim nächsten mal eine Korrektur um 20 braucht.

... nur halt ohne KI - einfach so den Vorabschaltwert und den Abschaltwert korrigiert ...

 

[Tmbiz]

Genau so wie du es weiter oben selber beschrieben hast :

... nur halt ohne KI - einfach so den Vorabschaltwert und den Abschaltwert korrigiert ...

Ich vermute aber mal, dass du das nicht einfach direkt übernommen hast. Also mal angenommen es wurden 50g zuviel in den Behälter dosiert. Hast du dann den Vorhalt für das nächste Mal einfach um 50g erhöht? Also das Ventil 50g früher geschlossen? Also z.B. nicht bei 4.95kg sondern bei 4.9 kg das Ventil geschlossen (bei einem Soll von 5kg)?

Ich habe die Vermutung, dass wenn man die Rückführunggrösse einfach ungefiltert übernimmt, kann eine zufällige Prozessvarianz eine Rückführung generieren, welche den Prozess im folgenden außerhalb der Parameter bringt.

Mal angenommen die Pumpe saugt einmal Luft und damit wird zu wenige in das Gebinde dosiert. Dann würde die Regelung den Vorhalt verringern, um beim nächsten mal mehr dosieren. Aber wenn die Pumpe dann wieder normal arbeitet würde dann das Gebinde überdosiert.

Welchen Filter hast du verwendet, um solche Ausreißer auszufiltern?

 

[Larry Laffer]

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Welchen Filter hast du verwendet, um solche Ausreißer auszufiltern?

im Grunde habe ich einen gleitenden Mittelwert gebildet und auch nicht gleich auf den ersten Ausreisser reagiert und auch nicht im vollen Umfang.
Im Detail weiß ich es aber auch nicht mehr, da es, wie schon gesagt, schon sehr lange her ist.
Aber du beschreibst jetzt ja selbst, dass das Ganze gar nichts mit KI zu tun hat - warum auch ... das Schlaue daran ist, wie schon gesagt, der Algorhythmus ...

 

[Tmbiz]

im Grunde habe ich einen gleitenden Mittelwert gebildet und auch nicht gleich auf den ersten Ausreisser reagiert und auch nicht im vollen Umfang.
Im Detail weiß ich es aber auch nicht mehr, da es, wie schon gesagt, schon sehr lange her ist.

Ah, ja ich verstehen. Danke für die Beschreibung.

im Grunde habe ich einen gleitenden Mittelwert gebildet und auch nicht gleich auf den ersten Ausreisser reagiert und auch nicht im vollen Umfang.
Im Detail weiß ich es aber auch nicht mehr, da es, wie schon gesagt, schon sehr lange her ist.
Aber du beschreibst jetzt ja selbst, dass das Ganze gar nichts mit KI zu tun hat - warum auch ... das Schlaue daran ist, wie schon gesagt, der Algorhythmus ...

Ja, hatte ich ja auch so beschrieben. Wenn etwas über eine Algorithmus berechte wird, ist kein neurales Netz im Einsatz.

 

[ducati]

Zun Thema Adaptive Regelung gibts bei Wikipedia ja schon was:

Adaptive Regelung – Wikipedia

de.m.wikipedia.org

Ansonsten, KI ist nicht zwingend nen neuronales Netz...
Zu KI gibts ja auch nen Wikipediaartikel:

Künstliche Intelligenz – Wikipedia

de.m.wikipedia.org