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E-Learning für Lasermaschinen

Wer kennt das nicht? Die neue Küchenmaschine und das aktuelle Smartphone bieten unzählige Features. So viele, dass man die meisten von ihnen nie nutzt. Die vom Hersteller sorgsam erstellte Gebrauchsanweisung schlummert unterdessen in der Schublade. Ganz so ist das in der Metallindustrie zwar nicht – immerhin kann eine Laserschneidmaschine zur Blechverarbeitung zwischen einer halben und einer ganzen Million Euro kosten und muss sich deshalb so schnell wie möglich bezahlt machen. Allerdings sind die Produktionsparameter hier so komplex, dass es dennoch nicht immer gelingt, das Optimum an Produktivität, Qualität oder Energieeffizienz aus einer Maschine herauszuholen.
„Bei den Herstellern gibt es ganze Abteilungen, die nichts anderes tun, als ­Bedienungstabellen zu erstellen“, weiß Jonathan Spitz, der mit seinem Kompagnon Timur Gedik in Leonberg das Startup Gauss Machine Learning GmbH gegründet hat. „Dabei gibt es einen viel besseren und bedienerfreundlichen Ansatz.“ Den sieht der Entwickler in künstlicher Intelligenz (KI). „Mit unserer Software kann eine Maschine selbst lernen, wie das Ergebnis aussehen muss.“
Mit unserer Software kann eine Maschine selbst lernen, wie das Ergebnis aussehen muss.

Gauss Machine Learning GmbH-Gründer Jonathan Spitz

Das hört sich simpel an und ist es in der Anwendung letztlich auch. Jonathan Spitz hat jedoch jahrelange Entwicklungsarbeit darin investiert. Der Maschinenbau­ingenieur stammt trotz seines scheinbar deutschen Namens aus Argentinien. Er promovierte in Robotik und beschäftigte sich später am Forschungsinstitut Inria Nancy mit KI-Anwendungen. Dies führte ihn zum Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) in Renningen. Seine Idee des automatischen Maschinenlernens via App hatte er da schon im Kopf.
„Ich wusste, dass es funktioniert und wollte diese Erfindung in einem eigenen Unternehmen umsetzen“, sagt Spitz. Da war es ein Glücksfall, dass er über ­LinkedIn Timur Gedik kennenlernte. Der erfahrene Gründer aus Ludwigsburg hat in den vergangenen zwei Jahrzehnten schon mehrere Startups auf den Weg gebracht und ist für Vertrieb und Marketing in dem Zwei-Mann-Unternehmen verantwortlich. „Dass wir uns zuerst den ­Laserschneid-Maschinen zugewandt ­haben, war eigentlich ein Zufall“, sagt ­Gedik. „Die erste Messe, die nach dem Corona-Lockdown wieder stattfand, war die Blechexpo.“ Auf der Messe kamen die Firmengründer mit Anwendern und Herstellern ins Gespräch. Sie lernten schnell, wo die Schwierigkeiten lagen und wie sie die App konfigurieren mussten.

So funktioniert der clevere Algorithmus

Und wie funktioniert der „clevere Algorithmus“, wie ihn das Gründergespann stolz nennt? Programmiert werden die Maschinen wie bisher anhand der produktspezifischen CAD-Daten. Nach ­einem ersten Durchgang untersucht der ­Maschinenführer das Produkt – prüft beispielsweise die Präzision der Schnittkanten, die Menge des Ausschusses oder den Verbrauch an Energie und des Schutzgases Stickstoff. Für das Ergebnis vergibt er eine Schulnote zwischen 1 und 6. Der Algorithmus variiert die Parameter der Maschine und es folgt eine neue ­Bewertung. „Schritt für Schritt nähert sich das Produkt dem gewünschten Ergebnis an“, so Spitz.

Trial and Error spart Millionen von Beispielen

„Bei KI denkt man immer an Big Data“, sagt der Ingenieur. „Um zu brauchbaren Lernergebnissen zu kommen, brauchen übliche KI-Anwendungen Millionen von Beispielen.“ Der Gauss-App genügen dagegen schon einige wenige „Trial-and-­Error“-Durchgänge, damit die Produktion optimal läuft, versichern Spitz und Gedik. Wie ihm dieser Kunstgriff gelungen ist, verrät der Erfinder nicht. Sein Verfahren sei nur schwer patentierbar und ließe sich stets nur für bestimmte Anwendungen schützen.
Und weitere Anwendungen schweben den Gründern durchaus vor. So ließe sich die Software auch in der ­Prozesstechnik einsetzen, sagt Jonathan Spitz. „In einem Papier- oder Zementwerk kann man so enorme Mengen CO2 einsparen“ – und so helfen, die Wirtschaft von fossiler ­Energie unabhängiger zu machen.
Walter Beck, Redakteur Magazin Wirtschaft, für Ausgabe 5-6.2022