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Verlagsspezial

: Künstliche Intelligenz in der Produktion

Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Augmented Reality: Mit Hilfe einer intelligenten Datenbrille erhält der Mitarbeiter Handlungsanweisungen und Zusatzinformationen zur Industrie-4.0-Produktionsanlage angezeigt. Bild: SmartFactory-KL/A. Sell

Machine Learning prägt bereits heute den Alltag in vielen Fertigungshallen. Wie Unternehmen kontinuierlich aus Daten lernen können.

          In der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es zwei Ansätze: die starke KI, die verstehen will, wie der Mensch funktioniert, und die schwache KI, die die Fähigkeiten des Menschen erweitert. Mit diesem zweiten Ansatz arbeitet das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz – und untersucht beispielsweise den Einsatz von KI in der Produktion. Künstliche Intelligenz wird dabei als Brücke oder Übersetzer zwischen der digitalen und der menschlichen Welt verstanden. Der Mensch hat zum Beispiel erhebliche Schwierigkeiten, große Datenmengen zu verarbeiten. Wird KI zur Vorverarbeitung der Daten eingesetzt, so können wir auf dieser Basis bessere und schnellere Entscheidungen treffen.

          Bei den Verfahren der Künstlichen Intelligenz handelt es sich um mathematische Methoden, die Eingangsdaten analysieren und Analogien zu ähnlichen, bekannten Daten erkennen. Besonderes Gewicht haben hierbei die lernenden Verfahren (Machine Learning). Um folglich KI in der Produktion sinnvoll nutzen zu können, müssen zuerst Daten gesammelt werden – hier handelt es sich meist um Daten von Maschinen wie Druck, Temperatur, Durchfluss oder Vibration, mit deren Hilfe ihr Zustand überwacht werden soll (Condition Monitoring). Ohne die Unterstützung von Künstlicher Intelligenz sind die hier generierten Datenmengen zu groß, als dass man sie durch rein menschliche Leistung interpretieren könnte. Erst wenn wir die gesammelten Daten durch geeignete Analysemethoden verarbeiten können, können wir einen Nutzen aus ihnen ziehen und zum Beispiel einen drohenden Maschinenausfall vorhersagen. Durch vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) können dann Stillstands- und Reparaturzeiten minimiert werden. In der Überwachung von Produktionsanlagen liegt somit großes betriebswirtschaftliches Potential für den Einsatz von KI.

          Überschaubarer Aufwand

          Was viele nicht vermuten: Der Einsatz von KI in der Produktion lässt sich relativ unaufwendig bewerkstelligen – es handelt sich meistens um schlanke Ansätze und Methoden, die aber einen großen Effekt und Nutzen erzielen können. Um Abweichungen gegenüber der Normalität zu erkennen, genügen häufig relativ einfache statistische Modelle, Entscheidungsbäume oder Deskriptor-Modelle. Somit kann man den Einsatz von KI sogar als „Low hanging fruit“ bezeichnen, also eine Anwendung, die bei überschaubarem Aufwand deutliche betriebswirtschaftliche Verbesserungen ermöglicht.

          Um dann erfolgreich und kostengünstig Rückschlüsse auf die Fertigung zu ziehen, muss die menschliche Intelligenz wieder ins Spiel kommen, weil diese künstlichen Systeme dem Menschen nur Entscheidungshilfen liefern. Es ist auch auf längere Sicht nicht zu erwarten, dass solche Systeme komplett bis zur Problemlösung vordringen – für die Interpretation der Angaben ist immer noch der Mensch verantwortlich.

          Maschine als nützlicher Begleiter

          Daher wird Künstliche Intelligenz die menschliche Arbeitskraft vorrangig ergänzen und nicht ersetzen. Seit Jahrzehnten erreichen wir durch die Automatisierung Produktivitätssteigerungen. Das führte nicht zur menschenleeren Fabrik, von der man noch in den 1980er Jahren träumte. Im Gegenteil: Wir erleben heute in vielen Bereichen einen hohen Beschäftigungsgrad. Dies liegt nicht zuletzt daran, dass KI-Systeme lokale Probleme adressieren und ihre Entwicklung immer auch mit Kosten und Aufwänden einhergeht. Durch die Erweiterung der Fähigkeiten des Menschen und den Einsatz von neuen, KI-basierten Schnittstellen können wir den Automatisierungsprozess weiter denken und den Menschen in die komplexen Abläufe integrieren. Ziel ist es dabei, nicht mehr den Menschen an die Maschinen, sondern die Automatisierung an den Menschen anzupassen und Maschinen zum nützlichen Begleiter zu machen.

          In diesem Zusammenhang besteht hohes Potential in der Nutzung von KI zur Unterstützung der Beschäftigten in der Produktion. KI-Systeme können Informationen bereitstellen, Bewegungsabläufe analysieren, das Ergebnis bestimmter Bewegungsabläufe verifizieren und dem Menschen bestimmte Eingaben während des Produktionsprozesses abnehmen. Auch für das Wissensmanagement zum dauerhaften Erhalt des Wissens erfahrener Beschäftigter bieten sich durch KI vielversprechende Perspektiven.

          Prof. Dr.-Ing. Martin Ruskowski ist Leiter des Forschungsbereichs Innovative Fabriksysteme am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Inhaber des Lehrstuhls für Werkzeugmaschinen und Steuerungen an der TU Kaiserslautern.

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