••• Von Paul Christian Jezek
WIEN. ABB und IBM haben eine strategische Partnerschaft bekannt gegeben, die das branchenführende Digitalangebot ABB Ability mit den kognitiven Fähigkeiten von IBMs Watson IoT zusammenführt und dadurch einen neuen Mehrwert für Kunden in der Energieversorgung, der Industrie sowie im Transport- und Infrastruktursektor schaffen soll.
Die ersten beiden gemeinsamen Industrielösungen von ABB Ability und Watson liefern kognitive Erkenntnisse in Echtzeit. „Diese leistungsstarke Kombination stellt die nächste Stufe der Industrietechnologie dar”, erklärt ABB-CEO Ulrich Spiesshofer. „Sie geht über die aktuellen angeschlossenen Systeme hinaus, die lediglich Daten sammeln, und ermöglicht es Industriebetrieben, ihre Daten für die Erfassung von zentralen Informationen sowie für Analyse und Optimierung zu nutzen.
Kognitive Erkenntnisse
Die künstliche Intelligenz von IBM Watson soll z.B. Fehler mithilfe von Echtzeit-Produktionsbildern finden, die dann von einem ABB-System erfasst und mit IBM Watson IoT for Manufacturing analysiert werden.
Diese Prüfungen wurden zuvor manuell durchgeführt, ein oft langsamer und fehleranfälliger Prozess. Die kognitiven Echtzeit-Erkenntnisse von IBM Watson – in der Produktion verbunden mit der industriellen Automationstechnologie von ABB – werden es ermöglichen, das Produktionsvolumen zu steigern und gleichzeitig die Genauigkeit und Konsistenz zu verbessern.
Während Teile den Herstellungsprozess durchlaufen, macht die Lösung auf kritische Mängel hinsichtlich der Montagequalität aufmerksam, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Die einfachere Erkennung von Fehlern wirkt sich auf alle Produkte in der Produktionslinie aus und hilft dabei, die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und gleichzeitig kostspielige Rückrufaktionen und Imageschäden zu vermeiden.
Weiters sollen mithilfe von IBM Watson auch die Angebots- und Nachfragemuster für Strom anhand von historischen Daten und Wetterdaten vorhergesehen und damit Betrieb und Wartung von Smart Grids, deren Komplexität aufgrund des neuen Verhältnisses von konventionellen und erneuerbaren Energiequellen zunimmt, optimiert werden.
Anhand der Vorhersagen für Temperatur, Sonneneinstrahlung und Windgeschwindigkeit kann die Nachfrage prognostiziert werden, wodurch Energieversorger das Lastmanagement und die Echtzeit-Preisbildung optimieren können.