Künstliche Intelligenz mit Geruchssinn AI Nose: Automatische Geruchserkennung in der Industrie

Ein Gastbeitrag von Gherdì Glaser* 4 min Lesedauer

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Sie sieht, sie hört, sie spricht. Künstliche Intelligenz wird mit immer mehr Sinnen ausgestattet. Neben Kameras, Mikrofonen und haptischen Sensoren könnten Computer und Anlagen künftig auch mit einer intelligenten Nase versehen werden – mit vielversprechenden Potenzialen.

Die AI Nose von NTT Data Business Solutions bringt den Geruchssinn in die Automatisierung – in dieser Form designt von Benjamin Cabé.
Die AI Nose von NTT Data Business Solutions bringt den Geruchssinn in die Automatisierung – in dieser Form designt von Benjamin Cabé.
(Bild: Andreas Kusy Photography)

Mit den digitalen Technologien der Industrie 4.0 verändert sich die gesamte Fertigung. Ob bei Produktentwicklung, Logistik, Kommunikation oder Service: Daten und Konnektivität spielen eine zentrale Rolle dabei, die komplette Wertschöpfungskette potenziell zu optimieren. Auch in der Qualitätskontrolle gibt es inzwischen hilfreiche Tools, um die Prozesse zu verbessern. Modernes Qualitätsmanagement zeichnet sich durch Agilität, kontinuierliches Monitoring und vereinfachtes Tracking aus. Wo primär noch die menschliche Wahrnehmung zum Einsatz kam, vertrauen Unternehmen nun auf automatisierte Technologien. Stetig kommen weitere Innovationen hinzu, die die Toolbox für die Industrie erweitern – darunter auch die AI Nose bei NTT Data Business Solutions. Ausgestattet mit einem intelligenten Sensorsystem erkennt die intelligente Nase verschiedenste Gerüche und ergänzt damit bestehende Werkzeuge auf dem Weg zu einer präzisen und gleichzeitig automatisierten und effizienten Qualitätskontrolle.

Der richtige Riecher im Qualitätsmanagement

Diverse Sektoren sind abhängig von einer lückenlosen Qualitätskontrolle, zum Beispiel Medizin, Lebensmittelproduktion oder Sicherheitsüberwachung. Einer der Indikatoren für die Beschaffenheit eines Produkts oder Rohstoffs ist der von diesem ausgehende Geruch. Erfasst und identifiziert wird dieser zum Beispiel von der AI Nose, einer Weiterentwicklung eines IoT-Projekts von Benjamin Cabé, Program Manager bei Microsoft. Beim Internet of Things werden physische Objekte, hier die Nachbildung einer Nase, mit dem Internet verbunden, um Daten übertragen zu können. Die Technologie basiert auf einer lernenden KI-Engine, die Daten kommen von einem smarten Sensorsystem. Dabei messen die Detektoren unterschiedliche Gaswerte: flüchtige organische Verbindungen – zusammengefasst als VOC oder Volatile Organic Compounds), Kohlenstoffmonoxid (CO), Stickstoffdioxid (NO2) oder Ethanol (C2H5OH). In der Einheit ppm (Engl.: parts per million) werden diese als einzigartige Kombination zu einem digitalen Fingerabdruck zusammengefügt. Daraus ergibt sich das digitale Abbild eines Dufts, beispielsweise eines Rohstoffs wie Holz. Die Künstliche Intelligenz kann dieses Duftprofil schließlich mit einem vorab antrainierten Modell abgleichen. So kann automatisiert erkannt werden, ob Produkte den geforderten Ansprüchen gerecht werden.

Neben der Identifikation von Gerüchen kann die Technologie auch ohne manuelle Steuerung entsprechende Maßnahmen veranlassen. Diese reichen von einer Weiterleitung der Informationen über die Aussortierung von einzelnen Produkten bis zur Anpassung von Verarbeitungsprozessen. Als besonders nutzerfreundlich stellt sich auch das eigens visuell aufbereitete Dashboard heraus, welches die Messungen der AI Nose in Echtzeit abbildet und per App gesteuert werden kann.

Manuelle Kontrollen, Labortests und Stichproben ergänzen auch weiterhin das Qualitätsmanagement. Doch aufwendige Routineprüfungen sind seltener erforderlich. Das spart sowohl Zeit als auch Kosten und kann Betrieben einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Vor allem Unternehmensbereiche, in denen viele Ressourcen für die Sortierung von Bestandteilen und Zutaten fällt – zum Beispiel im Einkauf, Logistik oder Produktion – können von KI-Anwendungen wie der AI Nose profitieren.

Duftanalyse in Echtzeit mit der AI Nose und der passenden Software
Duftanalyse in Echtzeit mit der AI Nose und der passenden Software
(Bild: NTT Data Business Solutions)

Innovationen treiben die Industrie 4.0 voran

Im Kontext der digitalen Transformation in der Industrie sind Technologien, die auf KI, Maschinellem Lernen und Automatisierung beruhen, essenziell. Sie ermöglichen es Unternehmen trotz anhaltenden Fachkräftemangels und steigenden Anforderungen an konkurrenzfähige Preise, reibungslose Prozesse und politische Regularien, zum Beispiel in Sachen Nachhaltigkeit oder Ressourcenschonung, auf dem Markt zu bestehen. Dabei kommt es auch auf die richtigen Kombinationen an: Die AI Nose lässt sich beispielsweise auch um eine Kamerafunktion erweitern. So ergänzen Bilder die Geruchssensoren, um gleichzeitig auch das Aussehen eines Produkts erfassen und mit vorab antrainierten Werten abgleichen zu können.

Um das Innovationspotenzial der Industrie 4.0 voll ausschöpfen zu können, muss außerdem der Blick über den Tellerrand gewagt werden. Das Stichwort hier ist Transferlösungen. Die Übertragung von Ideen und Technologien auf andere Problemstellungen eröffnet neue Perspektiven und steigert auch den Mehrwert entsprechender Investitionen. Auch für die AI Nose ergeben sich durch diese Offenheit verschiedene Anwendungsfelder für die Idee: In der Lebensmittelindustrie hat die riechende KI zum Beispiel das Potenzial, verdorbene Produkte auszusortieren. Eingesetzt in der Krisenprävention könnte die AI Nose jedoch auch bei der Identifikation spezifischer Gerüche wie Ammoniak, Chlor o.ä. automatisch Alarm auslösen – und damit die Risiken von Unfällen reduzieren.

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Mit dem IIoT in die Industrie 4.0

Als KI-Lösung ist die AI Nose Teil des Industrial Internet of Things. Dieses treibt die gesamte Fertigungsindustrie voran und sorgt für einige Veränderungen: Computer, Sensoren, kommunizierende Maschinen – auf der Basis von Daten und ihrer entsprechenden Nutzung können Unternehmen ihre Prozesse evidenzgestützt optimieren. Kundenspezifische Produkte zu Standardproduktpreisen, maximale Ressourcenschonung und eine Auslastung der Mitarbeitenden gehören zu den Vorteilen, die das IoT versprechen. Am besten gelingen die Implementierung und Umsetzung solcher Technologien in Zusammenarbeit mit starken Partnern. Wenn verschiedene Softwarelösungen zusammenkommen, lohnt sich in der Regel eine Bündelung oder Integration in einem möglichst übersichtlichen und nutzerfreundlichen Programm – zum Beispiel SAP S/4HANA. Mitarbeitende im gesamten Unternehmen können so in einer gemeinsamen Datenumgebung arbeiten und die relevanten Prozesse überblicken – ob bei der Anlagenwartung, dem Tracking in der Logistik oder dem Status der Markteinführung eines Produkts.

* Gherdì Glaser ist Innovation Manager bei NTT Data Business Solutions.

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