Künstliche Intelligenz 16.04.2021, 08:00 Uhr

Neuronales Netz als Komponente einer sicherheitsbezogenen Automatisierungslösung

Künstliche Intelligenz (KI)-Methoden sind aus vielen Bereichen mit hohen Sicherheitsansprüchen nicht mehr wegzudenken. In sicherheitsbezogenen Applikationen der industriellen Automatisierungstechnik kommen sie hingegen bisher nicht zum Einsatz.

Schachtanlage Ensdorf/Saar mit dem Fördergerüst des Nordschachtes: Der KI (Künstliche Intelligenz)-Teil der Sicherheitsfunktion zur Geschwindigkeitsüberwachung wurde mit einem KNN (Künstlichen neuronalen Netz) realisiert. Foto:  D. Wittenberg

Schachtanlage Ensdorf/Saar mit dem Fördergerüst des Nordschachtes: Der KI (Künstliche Intelligenz)-Teil der Sicherheitsfunktion zur Geschwindigkeitsüberwachung wurde mit einem KNN (Künstlichen neuronalen Netz) realisiert.

Foto: D. Wittenberg

In Bereichen wie beispielsweise dem autonomen Fahren oder der Cybersecurity ist die Anwendung von KI-Methoden bereits gängige Praxis – im Feld der industriellen Automatisierungstechnik fehlen diese Ansätze bis jetzt. Hierfür gibt es verschiedene Gründe. Einerseits sind es die bestehenden, zum Teil berechtigten Vorbehalte – u. a. hinsichtlich der teilweise komplexen, intransparenten, nicht nachvollziehbaren, quasideterministischen und probabilistischen Funktionsweisen der KI. Andererseits haben sich noch keine wissenschafts- und/oder erfahrungsbasierte Kriterien etabliert, die eine entsprechende Beurteilung der Funktionalen Sicherheit von KI-Applikationen in der industriellen Automatisierungstechnik zulassen. Ein weiterer Grund ist, das speziell für sicherheitsbezogene KI-Anwendungen geltende Regelwerke bisher fehlen.

Expertenverein prognostiziert: Auch Funktionale Sicherheit wird von KI profitieren

Die Anwendung von KI-Methoden kommt – wie alle vorausgegangenen modernen Technologieentwicklungen – unaufhaltsam auf die Funktionale Sicherheit in der Automatisierungstechnik zu. Der TSU, Verein für Technische Sicherheit und Umweltschutz e.V., hat diesbezüglich einen ersten Schritt gemacht und ein Konzept für die Anwendung von KI in sicherheitsbezogenen Applikationen entwickelt. Seine Ausgestaltung soll Diskussionen bei Herstellern, Betreibern und Normengebern anregen, um eine vorhersehbare Entwicklung rechtzeitig hinsichtlich allseitiger Akzeptanz beeinflussen zu können.

Der Grundgedanke des Konzepts beruht auf einer Kombination von KI und herkömmlichen Methoden. Für beispielsweise zweikanalig ausgeführte Sicherheitsfunktionen wird dem in herkömmlicher Art ausgeführten Kanal ein zweiter Kanal als „diversitäre Redundanz“ in Form eines KNN (Künstliches Neuronales Netz) hinzugefügt. Der herkömmlich ausgeführte Kanal arbeitet nach dem „Wenn-Dann-Prinzip“. Das KNN arbeitet nach einem vollständig anderen Prinzip: Es setzt dazu die aktuellen Betriebsdaten mit den durch das Trainingsverfahren erlernten Daten in Beziehung zueinander und stellt ihre Übereinstimmung oder Nicht-Übereinstimmung fest. Nicht-Übereinstimmungen bewirken den Übergang in einen sicheren Anlagen- und/oder Prozesszustand.

„Die mit diesem Konzept realisierbare diversitäre Ausführung von Sicherheitsfunktionen kann das Prozedere zum Nachweis der erforderlichen Sicherheitsintegrität positiv beeinflussen“, erläutert Prof. Dr.-Ing. Alfred Gerlach, Leiter Sicherheitssysteme bei TSU.

Praxisbeispiel: Optimierung der Sicherheit einer Förderanlage

Als spezielles Anwendungsbeispiel hat TSU die Sicherheitsfunktion „kontinuierliche Geschwindigkeitsüberwachung“ einer Fördermaschine im Bereich des untertägigen Bergbaus nach dem vorgestellten Konzept entwickelt. Sie hat zur Aufgabe, bei Geschwindigkeitsüberschreitungen die Fördereinrichtung in den sicheren Zustand zu überführen. Der KI-Teil der Sicherheitsfunktion wurde mit einem KNN realisiert und unter Laborbedingungen erfolgreich getestet.

„Die Aufmerksamkeit für unsere Lösung ist bei Produktionsbetrieben ebenso wie bei Systemanbietern sicherheitlicher Automatisierung spürbar. Auch aus den Sachverständigenorganisationen ist großes Interesse erkennbar. Angesichts dieses Potentials werden wir die Entwicklung intensiv fortführen“, erläutert Prof. Dr.-Ing. Günther Apel, erster Vorsitzender des TSU, anlässlich der Vorstellung des Konzepts auf der TSU-Fachtagung Sicheres Betreiben großer Förderanlagen. Der Verein plant weitere Anwendungsbeispiele und ist offen für Kooperationen mit interessierten Unternehmen.

Arbeitsweise des KNN: Die aktuellen Betriebsdaten werden mit erlernten Daten verglichen und bewertet. Entwicklungsziel sind optimierte Sicherheitsfunktionen für Automatisierungslösungen. Grafik: TSU e.V.

Ziel: technische Sicherheit und Umweltschutz vorantreiben

Die Arbeit des TSU verfolgt den Zweck, sicherheitswissenschaftliche Innovationen zu unterstützen –zur Förderung von technischer Sicherheit und Umweltschutz. Die Erfahrungen und Ergebnisse derartiger Innovationen werden interessierten Unternehmen durch Weiterbildungen vermittelt. Zum Beispiel durch die deutsche Bergbauindustrie und die einschlägige Industrie in der Schweiz und Österreich gelangten diese Erfahrungen und Ergebnisse auch im Ausland – unter anderem in Afrika, Australien, Trinidad-Tabago, Peru und Vietnam – zur Anwendung. Getragen wird die Vereinstätigkeit von derzeit 65 anerkannten Sachverständigen und Spezialisten mit überwiegend technisch/wissenschaftlicher Ausbildung.

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Von Michael Beyer

Dr. Michael Beyer ist Vorstand für Koordination / Außenwirksamkeit und Sektionsleiter Sicherheitliche Kommunikation & Unternehmensberatung beim TSU – Verein für Technische Sicherheit und Umweltschutz e.V. in Gotha.

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