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Unterstützung durch Algorithmen KI im Maschinenbau: Machine Learning und mehr

Künstliche Intelligenz (KI) gehört eindeutig zu den Begriffen der Digitalisierung, welche die größte Faszination auslösen.

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Frischer Input bewirkt neuartige Verknüpfungen – das leistet nicht nur das Gehirn, sondern auch KI im Maschinenbau.
Frischer Input bewirkt neuartige Verknüpfungen – das leistet nicht nur das Gehirn, sondern auch KI im Maschinenbau.
(Bild: Pixabay)

Gleichzeitig handelt es sich bei KI um ein großzügig genutztes Schlagwort, dessen Verständnis häufig oft einfach vorausgesetzt wird. Das Grundprinzip ist jedoch einfach – und das Potenzial von KI für den Maschinenbau immens. Bevor es zu den Anwendungsmöglichkeiten von KI im Maschinenbau geht, ist also eine Begriffsdefinition notwendig. Hier gibt es verschiedene Ansichten, doch verkürzt lässt sich sagen, dass es bei KI darum geht, Computern zu ermöglichen, wie ein Mensch zu denken und eigene Schlüsse zu ziehen. Sie sind folglich in der Lage, Aufgaben zu lösen, die ansonsten nur mit menschlicher Intelligenz zu bewältigen sind. Somit können also, nicht nur im Maschinenbau, Aufgaben von einer KI übernommen werden, um menschliche Arbeiter zu entlasten. Dazu zählen sowohl komplexe Gedankenarbeit als auch das Abtreten motorischer Arbeitsschritte an KI-gesteuerte Roboter.

KI spielt auch im Maschinenbau eine maßgebliche Rolle für neue, digitale Geschäftsmodelle. Doch wie entwickelt man diese? Und wie ist eine Digitalstrategie eigentlich aufgebaut?

Predictive Maintenance: Perfektes Beispiel für KI im Maschinenbau

Machine Learning wird zwar häufig mit KI gleichgesetzt, tatsächlich handelt es sich dabei jedoch nur um einen Teilbereich beziehungsweise ein Anwendungsgebiet von künstlicher Intelligenz. Gleichzeitig lässt sich anhand von Machine Learning gut veranschaulichen, wozu KI in der Lage ist, gerade im Maschinenbau. Hinzu kommt, dass Machine Learning genau das ermöglicht, wovon die Menschheit schon lange träumt: einen verlässlichen Blick in die Zukunft. Bei Machine Learning entdecken Algorithmen auf der Basis von Dateninput Muster, was sie eben unter anderem dazu befähigt, Wahrscheinlichkeiten zu errechnen oder Prognosen zu treffen. Um es verkürzt zu sagen: Die KI lernt eigenständig dazu, daher die Bezeichnung. Im Maschinenbau kommt Machine Learning etwa bei Predictive Maintenance (= voraussschauende Wartung) zum Einsatz. Hierbei wertet die KI kontinuierlich übertragene Daten aus, um Unregelmäßigkeiten aufzuspüren.

Dem selbstlernenden System genügen bereits minimale Abweichungen im Datenmaterial, um technische Probleme zu erkennen und somit zukünftige Ausfälle zu prognostizieren. Dies setzt zwar die Sammlung großer Datenmengen (= Big Data) voraus, doch die Vorteile überwiegen den hierfür notwendigen Aufwand bei weitem: So entfallen überraschende Störungen, wenn nicht gar Ausfälle, weil sie rechzeitig antizipiert werden können. Da Maßnahmen für Wartung und Instandhaltung frühzeitig erfolgen, lassen sich hier gezielt Verschlimmerungen und hohe Kosten verhindern. Sie finden zudem zum exakt richtigen Zeitpunkt und aus guten Gründen statt, sodass auch keine Verschwendung vorliegt, wie dies bei der traditionellen präventiven Wartung der Fall sein kann.

Mit KI und Wearables: Arbeitsprozesse im Maschinenbau optimieren

Ein weiterer Bereich im Maschinenbau, der von dem Einsatz von KI protifiert, ist die Arbeitsorganisation in der Produktion. So können entsprechende Systeme anhand verschiedener Parameter wie Körpergröße, idealem Greifraum oder aktueller Verfügbarkeit akurat bestimmen, welcher Mitarbeiter sich für welche konkrete Arbeitsaufgabe empfiehlt. Wenn die Informationen zu einem Arbeitsauftrag zudem auf Wearables wie Smartwatches ausgespielt werden, wird der aktuelle Vorgang nicht gestört. Künstliche Intelligenz trägt auf ganz eigene Weise dazu bei, dass ihre menschlichen „Kollegen“ so ergonomisch wie möglich zum Einsatz kommen. Bei allem sollte nämlich eines nie vergessen werden: Gerade eine Transparenz, wie sie KI etwa im Maschinenbau ermöglicht, zeigt auf, wie es um den Mitarbeiterschutz und die Ergonomie des Arbeitsplatzes bestellt ist. Dieser Aspekt fällt bei Diskussionen über die angebliche Konkurrenz zwischen Mensch und Maschine unter den Tisch.

Doch wie gewinnt man neue Mitarbeiter, die sich mit der Nutzung von KI im Maschinenbau im Detail auskennen? Und worauf fußt eine digitale Unternehmenskultur?

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