Rund 750 km nördlich von Linz, in Verl bei Beckhoff arbeiten die Ingenieure genau daran. Fabian Bause ist Produktmanager für TwinCAT und verantwortet den Anwendungsbereich Machine Learning. „Unser Ziel war es die Interferenz eines trainiertes Machine Learning in die Echtzeit zu holen. Wir haben innerhalb der PLC eine Inferenzmaschine (inference engine) für ein neuronales Netz gebaut,“ erklärt Bause im Interview. Die SPS/PLC kann Machine Learning ist die Botschaft. Im Bereich Computer Vision spürten die Produktmanager viel Nachfrage. Die Idee: Ein Convolutional Neural Network in harter Echtzeit auf der Steuerung zu realisieren. „Wir sind ziemlich sicher, dass wir das hinbekommen werden.“
Aber Beckhoffs Entwickler denken noch weiter. Stichwort Modelle. Sind die Steuerungshersteller nicht prädestiniert dafür, Modelle den Kunden anzubieten, denn ihre Steuerungen haben schon „viel“ von der industriellen Welt gesehen? Bei Beckhoff denken sie genau in diese Richtung. „Wir wollen Produkte verkaufen, die intern Machine Learning nutzen, ein trainiertes Modell haben, das der Kunde aber gar nicht sehen muss. Es funktioniert einfach wie Siri oder Alexa“, unterstreicht Bause. Die Ostwestfalen kommen damit einer Forderung der Anwender nach. Einer der prominentesten Vertreter der Forderung ist Walter Huber vom deutschen Automobilzulieferer Webasto. Er forderte unlängst „KI out of the box“. Den ersten Schritt gehen Beckhoffs Ingenieure mit der Hardware.
Der Zweite: Und wird es Modelle made by Beckhoff geben, die der Anwender sich kaufen kann? „Davon gehe ich aus. Wir trainieren Modelle für bestimmte Aufgabe und reichen diese weiter an unsere Kunden“, fasst Bause zusammen.