Künstliche Intelligenz in der Industrie: Konzepte digitaler Transformation

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Mit effizienter Systematik schafft die künstliche Intelligenz den Sprung in die digitalisierte Zukunft.

Mit künstlicher Intelligenz zum wirtschaftlichen Erfolg

Die Industrie 4.0 kann nur mit einer umfassenden Digitalisierung funktionieren, wie die bisherigen Erfolge zeigen. Die Unternehmen schreiten zügig voran und setzen dabei immer öfter auf künstliche Intelligenz. Die präzise und komplexe Datenauswertung erlaubt es, das Potenzial immer weiter zu steigern. Auf der Basis der intelligenten Systeme verbessert sich die Produktqualität und die Fehlerquote sinkt stetig.

Die Weiterentwicklungen in der Industrie setzen auf automatisierte Prozesse und die geeigneten Assistenzsysteme. Durch das Zusammenspiel von Personal und Maschinen entsteht ein stabiles Gesamtsystem, das alle Voraussetzungen für den nächsten Transformationsschritt hat. Der betriebswirtschaftliche Erfolg dieses Konzepts deutet sich schon jetzt an. Wie die Betriebe in Zukunft noch effizienter und sicherer arbeiten, soll im Folgenden genauer erklärt werden.

Künstliche Intelligenz und ihre Fähigkeiten

In der „Artifical Intelligence“ und im Machine Learning liegt die Zukunft, wie man in vielen aktuellen Wirtschaftsberichten liest. Doch worum geht es bei der KI oder AI genau? Neuronale Netzwerke sorgen für eine störungsfreie Kommunikation zwischen Arbeitsplätzen und der Maschinerie. Die industriellen Anlagen selbst werden durch die AI ihrer Programme gesteuert, sodass sich das Personal auf andere Aufgaben konzentrieren kann. Im ersten Moment führen die digitalisierten Arbeitsschritte zu Verwirrungen, doch für die Unternehmen bedeutet die Industrie 4.0 einen wichtigen Erfolgsfaktor.

Die AI hat das Potenzial, die vorhandenen Möglichkeiten bestmöglich auszunutzen, und spielt deshalb eine wesentliche Rolle in der Produktions- und Verarbeitungsindustrie. Welche Methoden für die verschiedenen Bereiche infrage kommen, lässt sich bei einer Prüfung der Apparate und Anlagentechnik ermitteln.
Die Grundlage für die künstliche Intelligenz wird durch Algorithmen gebildet. Diese formen die Software und führen alle relevanten Daten zusammen, um sie auszuwerten und möglichst präzise Vorhersagen zu machen. Das maschinelle Lernen wird dadurch befähigt, Beziehungen zu erkennen, Merkmale zu diagnostizieren und daraus Verallgemeinerungen abzuleiten.

Die Industrie 4.0 kann nur mit einer umfassenden Digitalisierung funktionieren, wie die bisherigen Erfolge zeigen. Die Unternehmen schreiten zügig voran und setzen dabei immer öfter auf künstliche Intelligenz. (#01)

Die Industrie 4.0 kann nur mit einer umfassenden Digitalisierung funktionieren, wie die bisherigen Erfolge zeigen. Die Unternehmen schreiten zügig voran und setzen dabei immer öfter auf künstliche Intelligenz. (#01)

Die Bedeutung der Robotik

Die AI ist eng mit der Robotik verknüpft. Inzwischen werden auch schon in kleinen und mittelständischen Unternehmen intelligente Robotersysteme eingesetzt, um individualisierte Produkte herzustellen und um die Kundenanforderungen perfekt zu erfüllen.

Die Vorteile der intelligenten Robotik sehen folgendermaßen aus:

  • Durch AI lassen sich Roboter gezielt steuern,
  • anstelle der standardisierten Massenproduktion ist eine Individualisierung möglich,
  • die IT-gesteuerten Systeme eignen sich sowohl für industrielle als auch für private Anwendungen.

Auf den großen IT-Messen erfahren die betroffenen Unternehmen, die Politiker und auch die anderen Besucher, was mit dem Einsatz der intelligenten Robotersysteme möglich ist. Unter anderem findet man Roboter, die blinden oder geschwächten Personen als Unterstützung dienen. Auch in der Sicherheitstechnik setzt man verstärkt auf künstliche Intelligenz.

Deep Learning in der Industrie

Bei der modernen Smart Factory muss es sich nicht um einen großen Betrieb handeln. Oft ist die smarte, künstliche Intelligenz gerade für kleine Produktionsmengen ideal geeignet. Hier bietet sie gegenüber den klassischen Anlagen den Vorteil, dass sie komplexe Interaktionen fehlerfrei kontrolliert. Eine passgenaue Steuerung der Verarbeitungsschritte wird zu jeder Zeit überwacht. Dabei optimieren sich die intelligenten Steuersysteme während des Betriebs, ohne dass dafür ein manuelles Eingreifen nötig ist.

Um die Prozesssicherheit zu gewährleisten, kommen innovative Methoden aus dem Data Science Bereich zum Einsatz. Deep Learning ist dabei ein besonders wichtiger Punkt.

Durch Deep Learning werden Maschinen intelligent, was bei der praktischen Arbeit eine enorm wichtige Rolle spielt. Die Grundlage dafür steckt in einem klassischen Verfahren, das durch die hohe IT-Kapazität der heutigen Zeit riesige Datenmengen bewältigt.

 Die intelligenten Roboter werden auf die jeweilige Branche angepasst und sorgen für ansteigende Produktionszahlen bei gleichzeitiger Reduzierung der Fehlerquote. (#02)

Die intelligenten Roboter werden auf die jeweilige Branche angepasst und sorgen für ansteigende Produktionszahlen bei gleichzeitiger Reduzierung der Fehlerquote. (#02)

Die künstliche Intelligenz und ihr Einfluss auf die Wirtschaft

Nicht nur die großen, international tätigen Konzerne setzen auf Artificial Intelligence. Auch kleinere, teilweise noch unbekannte Firmen in Deutschland setzen bereits die neue Technologie ein. Die intelligenten Roboter werden auf die jeweilige Branche angepasst und sorgen für ansteigende Produktionszahlen bei gleichzeitiger Reduzierung der Fehlerquote. Die Wirtschaftsexperten rechnen mit einer signifikanten Erhöhung des deutschen Bruttoinlandsprodukts. Bei McKinsey ist man der Meinung, dass der entsprechende Wert im Jahr 2030 um etwa 4 % höher sein wird, verglichen mit der Entwicklung ohne AI.

Abhängig von der Prozesstechnologie und von der individuellen Anwendung rechnet man mit Leistungssteigerungen von 50 oder sogar 70 % für eine Maschine. Hier ist die Leistungsfähigkeit der KI-Systeme sogar größer als beim Menschen. Wer sich mit Themen wie Data Science und Big Data beschäftigt, der weiß, dass sich der Mensch ohnehin nicht mit den autonomen Systemen in einer smarten Umgebung messen kann.

Video: KI: Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0 (KI 1/3)

Künstliche Intelligenz in der industriellen Praxis

Im industriellen Kontext der AI und der modernen Robotik liegt der Schwerpunkt bei der Anpassungsfähigkeit dieser Systeme. Die Maschinen sind lernfähig geworden. Damit können sie jedoch nicht den Menschen ersetzen. Die Smart Factory braucht die menschliche Denkweise, um auch höchst komplexe Problemstellungen zu meistern. In kollaborativen Systemen arbeiten Menschen und Roboter häufig gemeinsam.

Dabei erledigt das Personal beispielsweise die folgenden Aufgaben:

  • Das Personal ist für die Überwachung der Prozesse zuständig,
  • die Menschen tragen die Verantwortung, wenn es um die Einschätzung von Risiken geht,
  • auch die Qualitätsprüfung wird von Menschen durchgeführt.

Durch die künstliche Intelligenz entsteht sozusagen ein neues Ökosystem, das in der Praxis die jeweiligen Stärken optimal nutzt. Der Erfolg basiert somit auf dem ausbalancierten Zusammenspiel des menschlichen und maschinellen Faktors.

Steuerung, Wartung und Support

Die digitale Steuerung wird von einer intelligenten Überwachung begleitet, sodass eventuelle Fehler sofort erkannt werden. Die Systeme sind für die Kontrolle der Objekte zuständig, die über die Förderbänder laufen, und führen eine Sortierung durch. Hier beginnt bereits die Vorstufe der Qualitätskontrolle, die später durch das Personal noch einmal überprüft wird.

Zu dem weiteren Einsatzgebiet der AI gehört auch die Predictive Maintenance. Hierbei handelt es sich um die Wartungsarbeiten, die oft den Support einschließen. In diesem Bereich setzen viele Unternehmen inzwischen ebenfalls auf das Machine Learning. Das bedeutet, dass die Geräte selbst erkennen, ob ein Fehler vorliegt. Sensoren prüfen den Energieverbrauch und die Funktionen der Maschinen, die in den Fertigungsprozess eingebunden sind. In diesem Zuge werden die Wartungszyklen analysiert und gegebenenfalls angepasst.

Anhand der ermittelten Daten erfahren die Benutzer, ob sie ein Bauteil auswechseln müssen oder ob eine andere Reparatur durchgeführt werden muss. Zum Teil können sich die Maschinensysteme sogar selbst optimieren. Die Vorhersagen werden dabei immer präziser und vereinfachen die Bedienung und Wartung.

Video: Mensch.Macht.Arbeit – Industrie 4.0

Machine Learning

Künstliche Intelligenz bedeutet, dass Maschinen die Fähigkeit haben, zu lernen. Damit lässt sich die Produktionsleistung eines Unternehmens sichtbar steigern, denn es ist immer seltener nötig, dass sich die Menschen um Ausbesserungen kümmern. Die IT- und Wirtschaftsexperten sehen die künstliche Intelligenz als leistungssteigerndes System, das schon jetzt enorme Zuwächse verspricht. Vor allem die IT-Branche wird von diesem Konzept profitieren und auch in der Finanzwelt erwartet man große Erfolge.

Auf der Hannovermesse konnten die Besucher die Neuheiten der AI in diversen Präsentationen kennenlernen. Artificial Intelligence ist Realität*8 und kein Science Fiction mehr. Das sollten sich die Unternehmen auch bewusst machen und die vergrößerte Speicherkapazität und das weitere Potenzial der AI nutzen. Prozessoptimierung ist in diesem Zusammenhang nur ein Punkt, des Weiteren gilt es, verbesserte Lösungen zu ermitteln und die Forschungen voranzutreiben.

Wachstumsförderung durch Artificial Intelligence

Die Industrie 4.0 mit ihrer Digitalisierung setzt auf Big Data und Systeme mit entsprechend hoher Sicherheit und Kapazität. Bei einem Gesamtsystem spricht man auch von cyber-physischen Produkten (CPS).

Ein solches Ökosystem ist sehr komplex und beinhaltet mehrere Bausteine:

  • intelligente Assistenzsysteme,
  • die Intelligenz des Menschen,
  • smarte Objekte und Maschinen.

Die enge Verzahnung der digitalisierten Welt und der Realität unterstützt die Automatisierung bei der industriellen Fertigung. Die Präzision verbessert sich und die Menschen selbst werden physisch entlastet. In der Folge werden neue Arbeitsbereiche für das Personal geschaffen. Damit wird es möglich, körperlich eingeschränkte Menschen besser zu integrieren. Gleichzeitig steigern sich die Produktionszahlen, was zu einem wirtschaftlichen Aufschwung führt. Auf dieser Basis ist die künstliche Intelligenz ein wichtiger Faktor für den unternehmerischen Erfolg.


Bildnachweis:©Shutterstock-Titelbild: Zapp2Photo -#01: Phonlamai Photo  -#02: Zapp2Photo

Über 

Marius Beilhammer, Jahrgang 1969, studierte Journalismus in Bamberg. Er schreibt bereits viele Jahre für technische Fachmagazine, außerdem als freier Autor zu verschiedensten Markt- und Businessthemen. Als fränkische Frohnatur findet er bei seiner Arbeit stets die Balance zwischen Leichtigkeit und umfassendem Know-how durch seine ausgeprägte Affinität zur Technik.

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