Künstliche Intelligenz als Hoffnungsträger für den Maschinenbau

KI-Technologien wie Machine Learning finden derzeit rasante Verbreitung auch im Maschinenbau. Die Industrie sieht darin die Basis für künftige Geschäftserfolge.

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Der Traum von der intelligenten Fabrik: schlaue Maschinen, die sich selbstständig auf das jeweils zu produzierende Produkt einstellen; mobile Roboter, die Fertigungslinien zielstrebig Komponenten genau dort zuführen, wo diese gerade benötigt werden; kontrolliert von einem System, das das Zusammenspiel der Maschinen wie ein Dirigent orchestriert – alles miteinander zu einem selbstlernenden System verknüpft. Wie auch immer die Smart Factory tatsächlich einmal aussehen wird: Die Industrie arbeitet mit Hochdruck daran, diesen Traum Wirklichkeit werden zu lassen.

KI auf dem Weg in die Fabriken der Fertigungsindustrie

Dementsprechend verzichtet kaum ein fertigendes Unternehmen heute mehr darauf, sich mit Mustererkennung, neuronalen Netzen, maschinellem Lernen, Deep Learning oder wissensbasierter Verarbeitung zu befassen – alles Technologien der Künstliche Intelligenz (KI). Speziell Machine-Learning- und Deep-Learning-Technologien finden aktuell mit einer hohen Geschwindigkeit den Weg in die Fabriken der Fertigungsindustrie, stellt etwa der VDMA fest. An der Entwicklung von Anwendungen auf Basis von Machine Learning werde in der Branche bereits intensiv gearbeitet, wie Umfragen des Fachverbands belegen würden. Dabei stünden sowohl Produkte und Dienstleistungen als auch die eigenen Prozesse im Mittelpunkt des Interesses. Und: Bis zum Jahr 2020 will fast jedes dritte Unternehmen entsprechende Anwendungen zur Unterstützung und Verbesserung der eigenen Prozesse nutzen.

Lernende Systeme als Basis für kontinuierliche Verbesserung

Was erwarten Unternehmen von KI-Technologien? Mit ihnen können bisher nicht oder nur mit sehr hohem Aufwand lösbare Herausforderungen in der industriellen Fertigung angegangen werden, so die Hoffnung. Ein Beispiel ist die Erkennung von Mustern und Korrelationen basierend auf unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos oder Tönen in Kombination mit strukturierten Daten aus den Maschinen. Der Vorteil der Mustererkennung: Eine solche Verknüpfung verringert den Aufwand, Fehler oder Probleme zu identifizieren. Lernende Systeme werden so zur Basis für kontinuierliche Verbesserung in der Fertigung.

Doch bis dieses Ziel erreicht wird, muss die Industrie noch etliche Hürden nehmen. So wird zum Beispiel das reibungslose Zusammenspiel von IT und Künstlicher Intelligenz in den Unternehmen eine entscheidende Rolle spielen. Genau das gestaltet sich jedoch vielerorts als Spannungsfeld zwischen den bestehenden „alten“ IT-Systemen mit einem lange vorherrschenden Investitionsstau auf der einen und den technischen und organisatorischen Anforderungen der neuen Technologien auf der anderen Seite – von einschlägig qualifiziertem Fachpersonal einmal abgesehen. „Die sogenannte ‚Two Speed IT‘ ist oftmals eine enorme Hürde für die Einführung von KI-Systemen, aber auch anderen Technologie-Innovationen wie IoT oder Blockchain“, sagt dazu Ralf Bucksch, Technical Executive Watson IoT Europe bei IBM.

Basis für künftigen Geschäftserfolg

Diese Sicht bestätigt auch Rainer Glatz, Geschäftsführer im VDMA Elektrische Automation sowie Software und Digitalisierung: „Gerade bei der Nutzung von KI im industriellen Umfeld steht man vielfach noch am Anfang. Neben Predictive Maintenance sehen wir eine Vielzahl weiterer Anwendungsfelder in der Produktionsoptimierung, hoch parametrisierten Systemen, intelligenten Bildverarbeitung oder historienbasierten Lieferantenbewertung.“ Damit bewege sich die Industrie weiter voran auf ihrem Weg des radikalen Wandels in Folge der digitalen Transformation. „IT und Software werden nicht mehr nur zur Unterstützung der unternehmensinternen Prozesse genutzt, sondern als Basis für die Entwicklung eigener intelligenter Produkte und Services und damit für zukünftige Geschäftserfolge gesehen“, so Glatz.

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