Anzeige

KI für die Produktion nutzbar machen

Auf ihrer Herbsttagung in Berlin hat die Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP) einstimmig beschlossen, praktische Wege aufzuzeigen, wie künstliche Intelligenz in die Produktion integriert werden kann. Ein WGP-Standpunktpapier soll Chancen und Risiken der KI für das produzierende Gewerbe erstmals umfassend beleuchten.

 (Bild: Wissenschaftliche Gesell. f. Produktionstechnik)

(Bild: Wissenschaftliche Gesell. f. Produktionstechnik)

Die Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz werden immer konkreter – vor allem im Industriebereich. Das weckt Hoffnungen, aber auch Ängste. Umso wichtiger ist es, dass Unternehmen genau verstehen, was hinter dem Hype steckt und die Chancen und Risiken sorgfältig abwägen. Wie das Ganze im konkreten Anwendungsfall funktioniert, lässt sich im Whitepaper ‚Künstliche Intelligenz in der IoT-Praxis – Use Cases und Erfolgsfaktoren‘ nachlesen. Hier zeigt Device Insight, wie Unternehmen besser mit einfachen Algorithmen und klar definierten Use Cases starten, um ihre Prozesse zu optimieren. „Künstliche Intelligenz birgt enorme Chancen, auch für die Produktionstechnik“, erläutert Prof. Berend Denkena, Präsident der WGP und Leiter des Instituts für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz-Universität Hannover. „Wir können und wollen als Forschungsgemeinschaft diesen Megatrend vorantreiben und werden zügig die für die Produktionstechnik bedeutenden Fragen ausarbeiten, um die neue Technologie künftig auch in der Produktion vermehrt nutzen zu können.“ Das Standpunktpapier soll ein Weckruf an Unternehmen sein, sich mit Fragen der KI praktisch auseinanderzusetzen und wird praktische Handlungsempfehlungen für die Einführung der Technologien enthalten. Bis zur WGP-Frühjahrstagung im Frühsommer 2019 soll es fertiggestellt sein. Zwar habe es schon vor rund 30 Jahren Arbeiten zur Produktionsplanung oder der Maschinendiagnose mit künstlichen neuronalen Netzen gegeben. „Allerdings sind die zur Verfügung stehenden Datenmengen und auch die Möglichkeiten der Verarbeitung und Speicherung mittlerweile groß genug, um KI praktisch umzusetzen“, so Denkena. „Und diese Datenverfügbarkeit wird in Zukunft weiter steigen.“ Zwar gebe es an unterschiedlichen Instituten bereits Forschungsprojekte zur KI in der Produktion. „Wir wollen nun aber eine Grundlage schaffen, auf der die bereits existierenden Erfahrungen strategisch so weiterentwickelt werden, dass die bislang nur punktuell genutzten neuen Wertschöpfungspotentiale durch KI in der Produktion auch systematisch gehoben werden können“, berichtet Prof. Jörg Krüger, Initiator des Standpunktpapiers und Leiter des Fachgebiets Industrielle Automatisierungstechnik im Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF) der TU Berlin sowie Leiter des Geschäftsfeldes Automatisierungstechnik des Fraunhofer Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK in Berlin. „Als WGP verfügen wir mit unseren rund 40 Forschungsinstituten über ein einmaliges Domainwissen der Produktion. Dieses wollen wir auch zum Nutzen der deutschen Industrie einsetzen.“

Hohes Wertschöpfungspotential für die Produktion

Die WGP hat sich zu diesem Schritt entschieden, auch wenn Kritiker befürchten, dass der Hype um Künstliche Intelligenz zu überzogenen Erwartungen bezüglich der Geschwindigkeit ihres breiten Einsatzes in der Produktion führen könnte. „Mag sein, dass Technologien wie das so genannte Deep Learning – eine Teildisziplin des Machine Learning, die derzeit den Hype der KI ausmacht – den Höhepunkt der Hype-Welle überschritten haben“, gibt Krüger zu. „Trotzdem wird es technologisch weiterhin stark bergauf gehen, das Tempo der Innovationen womöglich sogar noch zunehmen. Deswegen investieren Forschungsinstitutionen in der Produktionstechnik derzeit kräftig in KI-Technologien und in Personal mit entsprechender Expertise.“ Dass dies die richtige Strategie ist, belegen Untersuchungen, die hohe Wertschöpfungspotentiale der KI für das produzierende Gewerbe aufzeigen. Das Institut für Innovation und Technik (IIT) in Berlin berechnete in seiner im Juli 2018 erschienenen Studie PAiCE, dass das KI-induzierte zusätzliche Wachstum im produzierenden Gewerbe von 2019 bis 2023 bei 31,8 Milliarden Euro liegen wird. Das entspricht in etwa einem Drittel des gesamten Wachstums der Branche in diesem Zeitraum. KI-Anwendungen könnten dabei die Überwachung und Wartung von Produktionsanlagen, optimiertes Ressourcen- und Wissensmanagement, Qualitätskontrolle, Robotik und nicht zuletzt intelligente Assistenzsysteme sowie Sensorik sein. Um die internationale Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Innovationssystems auch weiterhin zu gewährleisten, empfehlen die Berliner daher weitere Forschungsaktivitäten. Dabei seien KI-Technologien mit Querschnittscharakter, wie etwa das maschinelle Lernen und Computer Vision, gezielt zu fördern.

 (Bild: ©sdecoret/Fotolia.com)

(Bild: ©sdecoret/Fotolia.com)

Die richtigen Fragen finden und formulieren

„Wir müssen aber auch den Transfer der KI in das produzierende Gewerbe fördern“, mahnt Krüger. „Noch ist der Wissenstransfer von der rasant fortschreitenden Forschung in die Wirtschaft ein Nadelöhr. Und auch die Ausbildung von Fachkräften hierzu wird noch nicht systematisch genug verfolgt. Das alles behindert den Transfer in die unternehmerische Praxis und damit die Wertschöpfung.“ Um diesen Transfer auf breiter Ebene in Gang zu bekommen und die vorhergesagten Potentiale schnell und effizient zu erschließen, sind produktionstechnische Kompetenzen gefragt. „Ein KI-System weiß nicht, was wir wie produzieren wollen“, erklärt Krüger. „Wir müssen also zuerst einmal die für die Produktion notwendigen Fragen an KI-Systeme definieren und formulieren.“ Natürlich dürfe dabei auch nicht der Blick über den Tellerrand vergessen werden. „Ohne Expertise aus den Informations- und Kommunikationstechnologien beispielsweise lassen sich unsere gesteckten Ziele nicht erreichen.“ Eine höhere Wertschöpfung sehen die WGP-Experten übrigens nicht nur in vollautomatisierten Systemen, die meist nur in größeren Konzernen zu finden sind. Auch in teilautomatisierten Systemen und Assistenzsystemen für den Werker ließe sich die Wertschöpfung dank KI deutlich erhöhen. „Schaffen wir es, KI systematisch in Produktionsprozesse zu integrieren, ergeben sich klare Wettbewerbsvorteile für die gesamte deutsche Industrie“, ist sich Krüger sicher.

Das könnte Sie auch interessieren

Sei es der Kühlschrank, der meldet, wenn die Milch alle ist, oder der Thermostat, der Nutzungsstatistiken aufs Smartphone sendet: Verschiedenste Produkte, die traditionell nicht über eine Netzwerkverbindung verfügten, werden mittlerweile damit ausgestattet.‣ weiterlesen

Markforscher rechnen mit einem Anstieg des weltweiten Datenvolumens auf 175 Zettabyte im Jahr 2025. Über die Hälfte soll dann von vernetzten Applikationen im IoT und der Industrie 4.0 ausgehen. Zusammen mit Edge- und Fog-Technologien sorgen Computer-on-Module (COM), Single-Board-Computer (SBC) und entsprechende Software dafür, die Rechenleistung effizient, schnell und flexibel zur Verfügung zu stellen.‣ weiterlesen

Warum MQTT im IIoT so erfolgreich ist und was man vor dem Einsatz des Übertragungsprotokolls wissen sollte, erläutert der folgende Beitrag.‣ weiterlesen

Die Anforderungen an zukunftsorientierte Automatisierungsgeräte sind vielfältig - Gerätehersteller suchen heute hochflexible und multifunktionale Gehäusesysteme. Hier bietet das neue Gehäusesystem ICS von Phoenix Contact abgestufte Größen, erweiterte Anschlusstechnik und optionale Busverbinder.‣ weiterlesen

Erweiterungen des Matlab-Workflows helfen Ingenieuren, Systeme zu entwerfen, zu simulieren und zu analysieren, die Daten von mehreren Sensoren zusammenführen.‣ weiterlesen

Fix und fertig: Fest an Maschinen installierte Panel-PCs waren jahrzehntelang der Standard für Maschinensteuerung und -wartung als HMI. Zunehmend experimentieren Unternehmen nun erfolgreich mit einem neuen Konzept.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige