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Zusammenspiel von Mensch und Maschine in komplexen

Produktionssystemen

Human and Machine Interaction in Complex Production Systems

Fortschritte im Bereich Automati-
sierung, Kommunikation, Internet
of Things und Künstliche Intelligenz
stellen immer stärker die Frage, welche
Rolle Menschen in Fabriken der Zu-
kunft noch spielen werden. Dieser
Frage und noch vielen mehr widmet
sich Olga Saukh, Expertin für vernetz-
te Sensorik und Datenanalyse an der
TU Graz und am Complexity Science
Hub Vienna.
In modernen Produktionsumgebungen
spielen Maschinen, Roboter, Werkzeuge
und Menschen in einem komplexen Sys-
tem zusammen. Bei jedem einzelnen
Produktionsschritt müssen höchste Qua-
litäts- und Sicherheitsstandards einge-
halten werden – dazu gehört auch, dass
sowohl Produktionsmaschinen als auch
das Produkt selbst während des Herstellungsprozesses ständig überwacht
werden. Eine große Anzahl an Sensoren
zeichnet während des Fertigungspro-
zesses entlang der Montagelinie Daten
auf – eingehende Analysen dieser Daten
können den Prozess verbessern.
„Die schiere Menge an Daten, deren
Komplexität und die Vielfalt an Pro-
duktionsprozessen stellen heutige Me-
thoden der Datenanalyse vor große
Herausforderungen. Um diese große
Menge an Echtzeitdaten sinnvoll nutzen
zu können, benötigen wir fortschrittliche
Analysemethoden aus den Bereichen
maschinelles Lernen und Komplexitäts-
forschung“, erklärt Olga Saukh, die seit
wenigen Monaten die Laufbahnstelle für
Komplexe Vernetzte Produktionssysteme
am Institut für Technische Informatik in-
nehat.
Progress in the fields of automation,
communication, Internet of Things
and artificial intelligence increasingly
invites the question of what role hu-
mans will play in factories of the future.
This question and many others are
addressed by Olga Saukh, an expert
on sensor networks and data analysis
at TU Graz and at the Complexity Sci-
ence Hub Vienna.
Machines, robots, tools and humans
interact together in a complex system in
modern production environments. High­
est quality and safety standards have to
be adhered to at every single production
step – this also includes production ma­
chines and the product itself having to
be constantly monitored during the
manufacturing process. A large number
of sensors record data along the produc­
tion line during the production process–in ­depth analysis of this data can improve
the process.
“The sheer amount of data, its complexity, and the diversity of production pro­
cesses place great challenges on today’s
methods of data analysis. To be able to
use this huge amount of real­time data
meaningfully, we need advanced methods
of analysis from the fields of machine
learning and complexity research,” explains Olga Saukh, who has occupied
the tenure track position for complex
networked production systems at the
Institute of Technical Informatics.

Individual mass products?

“The shift from mass production to mass
customisation represents a great chal
­
lenge both to production
© Lunghammer – TU Graz
Abbildung 1:
Olga Saukh forscht an komplexen
Systemen – an der TU Graz und am
Complexity Science Hub Vienna.
Figure 1:
Olga Saukh does research on complex
systems – at TU Graz and at the
Complexity Science Hub Vienna.
Cooperations
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Individuelle Massenprodukte?
„Die Verlagerung von der Massenproduktion zur
Massenanpassung stellt sowohl Produktionsbe-
triebe als auch Kundinnen und Kunden vor große
Herausforderungen“, erklärt die Forscherin. Ziel
smarter Fabriken ist es, statt einer hohen Stückzahl
des immer gleichen Produktes individualisierte
Einzelstücke vom Fließband herzustellen, die nach
den Wünschen und Anforderungen der Endver
braucher gestaltet sind. Dazu müssen die Produk
te aber quasi selbst wissen, wie sie schlussendlich
aussehen sollen und welche Produktionsschritte
dazu notwendig sind. Und sie müssen diese An-
forderungen an die erzeugenden Maschinen und
Roboter kommunizieren können, die sich wiederum
selbst organisieren und die notwendigen Arbeits-
schritte umsetzen müssen. „Problematisch ist bei
dieser Entwicklung, dass die komplexen Produkti-
onssysteme immer effizienter und schneller werden
sollen, aber auch robust gegenüber Fehlern sein
müssen“, so Saukh. „Das ist neu gegenüber der
zeitigen Strategien zur Risikominimierung, die auf
Redundanzen und einer feinen Prozesssteuerung
basieren. Damit werden zwar Fehler vermieden,
aber es erhöht die Durchlaufzeit.“
Die Wahl als Qual
Paradoxerweise sinke durch die vielen Wahlmög-
lichkeiten aber auch die Kundenzufriedenheit, erzählt
Saukh weiter: „Der Psychologe Barry Schwartz hat
das als ‚Paradoxon der Wahl‘ bezeichnet: Es gibt
so viele ‚richtige‘ Wahlmöglichkeiten, dass wir über
fordert, unentschieden und letztlich unzufrieden
zurückbleiben.“ In Zukunft werden deshalb neue
Instrumente zur Unterstützung der Entscheidungs-
findung immer wichtiger, glaubt Saukh: „Zum Bei-
spiel personalisierte Empfehlungssysteme, perso
nalisierte Nachrichten und personalisierte Medizin.“
Themen wie diese stehen im Zentrum des For
schungsinteresses am Complexity Science Hub
Vienna, einem Forschungsverbund von vier öster
companies and their customers,” explains the re­
searcher. The aim of smart factories is to produce
individualised single pieces from the assembly line
according to the wishes and requirements of the
end users – instead of a high number of products
which are all the same. However, the products have
to – in a manner of speaking – know themselves
what they should finally look like and what produc­
tion steps are actually necessary for this. And they
have to be able to communicate these requirements
to the producing machines and robots, which in
turn have to organise themselves in order to imple­
ment the required working steps. “This development
is problematic in that the complex production sys­
tems have to become increasingly more efficient
and faster, and also more resilient to faults,” says
Saukh. “This is new with respect to current strategies
regarding risk minimisation, which are based on
redundancies and a very fine process control. In
this way errors are avoided, but the throughput time
is raised.”
What price choice?
Paradoxically, customer satisfaction is lowered
through too many choices, continues Saukh: “Psy
­
chologist Barry Schwartz has called this the ‘paradox
of choice’: there are so many ‘right’ choices that
we remain overburdened, undecided and finally
dissatisfied.” For this reason, new instruments to
support decision­making will become increasingly
important in the future, believes Saukh: “For exam­
ple, personalised recommendation systems, per
­
sonalised news and personalised medicine.”
Topics such as these are at the centre of research
interest at the Complexity Science Hub Vienna, a
research alliance of four Austrian universities
(TU Graz and TU Wien, MedUni Vienna, and Vienna
University of Economics and Business) and two
research institutions (AIT, IIASA), where researchers
from different academic backgrounds are conduct
­
ing research into complex systems. “The hub is an
Cooperations
Abbildung 2:
Eine smarte Fabrik ist
ein komplexes System.
Figure 2:
A smart factory is a
complex system.
© phonlamaiphoto – Fotolia.com
35
reichischen Universitäten (TU Graz und TU Wien,
MedUni Wien, WU Wien) und zwei Forschungs-
institutionen (AIT, IIASA), in dem sich Forschende
unterschiedlicher akademischer Hintergründe mit
komplexen Systeme befassen. „Der Hub ist ein
wunderbarer Ort, um sich auszutauschen und
gemeinsame Lösungen zu finden. Obwohl alle
Forschenden aus unterschiedlichen Gebieten kom-
men und an sehr unähnlichen Projekten arbeiten,
sind unsere Methoden doch sehr ähnlich und wir
können uns wunderbar gegenseitig unterstützen“,
erzählt Saukh, die für die TU Graz am Complexity
Science Hub Vienna tätig ist. Ihr Forschungsinter
esse ist unter anderem, dezentrale Lösungen zu
entwickeln, um Produktionssysteme flexibler und
widerstandsfähiger zu machen. Maschinen und
Roboter sollen befähigt werden, Entscheidungen
selbst zu treffen, selbstständig miteinander zu ar
beiten und sich autonom zu organisieren. „Trotz
aller noch offenen Sicherheitsfragen ist dieser Trend
sehr interessant und ich sehe darin großes Poten-
zial“, ist Saukh begeistert.
Mensch und Produktion
Durch die Fortschritte in den Bereichen Automati-
sierung, Kommunikation, Internet of Things und
künstliche Intelligenz wird die Frage, welche Rolle
der Mensch in den Fabriken der Zukunft spielen
wird, immer wichtiger. „Ziel muss sein, die Arbeit
in Fabriken so zu gestalten, dass menschliches
Potenzial ausgeschöpft und Kreativität gefördert
wird. Dann können Menschen nachhaltig immer
stärker automatisierte Fabriken unterstützen und
optimieren“, erklärt Saukh. Sie erwartet, dass in
Zukunft zwei Arten von Jobs dominieren werden:
Aufgaben, die Kreativität, Führung und Out-of-
the-Box-Denken erfordern, und Aufgaben, die
Expert/innenwissen und Flexibilität erfordern.
Dies
e beiden Aufgaben zu automatisieren sei
derzeit – noch – nicht möglich. „Mich interessiert
vor allem, die menschliche Beteiligung am Produk
tionsprozess zu messen und ihre Entwicklung im
Laufe der Zeit zu quantifizieren. Ich versuche, die
Wurzeln der menschlichen Kreativität zu verstehen,
um die Ideen- und Entscheidungsfindung in zu-
künftigen Fabriken fördern zu können.“ Erprobt
werden ihre Lösungsansätze unter anderem in
der smartfactory@tugraz
– einer Lernfabrik in der
Grazer Inffeldgasse, in der in kleinem Maßstab
Produktionsumgebungen der Zukunft nachgebaut
werden können.
Text: Birgit Baustäd