We kennen het van science fiction films, onze smartphone of PC: het systeem snel een vraag stellen met behulp van spraakherkenning en binnen enkele seconden een helpend antwoord krijgen. Waarom zouden we dan niet met machines of industriële installaties praten? Onderzoekers van het Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) van de Hochschule Ostwestfalen-Lippe (OWL) in Lemgo houden zich daar nu mee bezig.
InIT werkt al jaren aan verschillende projecten om een manier te vinden waarmee intelligente systemen de mens kunnen helpen bij de bediening van de steeds complexer wordende industriële installaties. Men ontwikkelt hiervoor software waarmee men kan vragen naar machinedata of systeemfouten. Daarvoor werden specifieke machinekenmerken in een intelligent systeem geïntegreerd. Een semantische beschrijving (meta-informatie) zorgt ervoor, dat de computer de procesdata kan verwerken en kan vereenvoudigen.
Semantics4Automation
Het doel van het onderzoek binnen het project Semantics4Automation is de ontwikkeling van een kennisbasis, die de mens in staat stelt tot het voeren van abstracte communicatie met machines. In Semantics4Automation wordt behalve door inIT deelgenomen door Bauhaus-Universität Weimar, Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA), ISI Automation, Owita, Phoenix Contact, Phoenix Contact Software en Weidmüller.
In de kennisbasis wordt kennis binnen de domeinen in een ontologie gemodelleerd. Machines kunnen daardoor op een zogenaamd ontologiemodel terugvallen om nieuwe kennis en conclusies te verkrijgen. Algoritmes, bijvoorbeeld voor de analyse en diagnose, worden gekoppeld met de ontologie. De installatie is daardoor zelfstandig in staat om een algoritmen te kiezen voor de vraagstelling.
Door de aanwezige kennis uit de ontologie zouden de resultaten van de algoritmes kunnen worden gecontroleerd en geëvalueerd. Als de huidige status van de installatie moet worden vastgesteld, kan de machine zelfstandig onderscheid maken tussen normaal en abnormaal gedrag. Hierdoor hoeft de mens voor de bediening van de installatie geen speciale machinekennis meer te hebben.
In de toekomst kan de medewerker met behulp van een assistentiesysteem de complexe informatie direct uit de machine krijgen, bijvoorbeeld op een tablet, smartphone of PC. Het inIT ontwikkelde hiervoor een demonstratiemodel met gebruikersinterface, waarmee vragen of opdrachten via een toetsenbord konden worden ingevoerd. Deze invoer verloopt in natuurlijke taal (Engels) en kan vrij worden geformuleerd.
De gebruiker kan op deze manier actuele waarden van componenten in het systeem opvragen, zoals de temperatuur of het energieverbruik van een installatie, of er achter komen of het systeem volledig in orde is. Het systeem reageert daarop via gegevens op een beeldscherm.
Praten met machines
Men gaat nu nog een stap verder en werkt aan oplossingen met spraakherkenning. Het doel is om de communicatie tussen mens en machine te vereenvoudigen, vooral voor personen zonder technische voorkennis. De visie die erachter zit, is dat elke medewerker later met een industriële machine kan praten en communiceren. Hierbij moeten niet alleen gegevens worden opgevraagd maar ook ‘waarom vragen’ voor het vaststellen van onregelmatigheden.
Een verscheidenheid van algoritmes bewaakt de installatie, herkent onregelmatigheden en bepaalt waardes. De resultaten wordt met behulp van een kennisbasis geëvalueerd en er wordt een antwoord opgesteld. Als kennisbasis wordt een ontologie gebruikt. Maar wat voor mensen duidelijk is, weet de machine niet. In deze kennisbasis zijn aanvullende informaties over het systeem en de algemeen geldende voorwaarden opgenomen, zoals het feit dat de motor energie nodig heeft. Hiermee kan de bron van fouten en het verloop van het systeem processen beter worden geanalyseerd.
Als het gaat zoals de onderzoekers in Lemgo willen, kan men binnenkort informatie bij de machine opvragen. Op de vraag: “hoe hoog is het toerental van de motor”, zou het antwoord kunnen zijn: “welke motor bedoelt u?: Door deze specificatie zouden vragen beduidend nauwkeuriger kunnen worden beantwoord. De onderzoekers plannen de eerste pilot in de SmartFactoryOWL voor 2016. Doel op de lange termijn is standaardisering in de gezamenlijke communicatiespraak tussen machines, zodat zoveel mogelijk apparaten kunnen profiteren van het systeem.
