KI und ML für die Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) halten immer weiter Einzug in die Produktion. Doch was steckt eigentlich genau hinter diesen Begriffen, wie und wo werden die dazu erforderlichen Daten ­erhoben und gerechnet, welche Potenziale bieten sich dem Anwender?

KI und ML für die Produktion (Bild: adobe.stock_Cake78)

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„Made in Germany“ steht seit Jahrzehnten für die Qualität deutscher Ingenieurleistungen. Allerdings müssen sich das produzierende Gewerbe und seine Ingenieure zunehmend im internationalen Wettbewerb behaupten – mit dem bekannten Druck auf Kosten bzw. Preis, Zeit und Qualität. Seit 2012 ist ­Industrie 4.0 das strategische Programm in Wirtschaft, Politik und Wissenschaft, um die industrielle Produktion und ihre Ausrüster aus dem Maschinen- und Anlagenbau, der Automatisierungstechnik und der produktionsnahen IT wettbewerbs- und zukunftsfähig zu erhalten.

Wichtiges Kennzeichen von Industrie 4.0 ist die durchgängige Vernetzung und Durchdringung aller Komponenten der Fabrik sowie kompletter Wertschöpfungsketten mit Sensorik, eingebetteten Systemen und Kommunikationstechnik – sogenannte cyber-physische Systeme. Dadurch fallen von der Planung der zu fertigenden Produkte und Produktionsmittel über ihre Herstellung bis zur Nutzung der Produkte große Mengen an Daten an, die meist maschinell erzeugt werden. Diese Daten sind Grundlage für moderne und mächtige Analyse- und Auswerteverfahren, die heute als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden. KI-Verfahren verfügen über „die Fähigkeit, mit neuen Situationen erfolgreich umzugehen, neue Daten oder neue Informationen zu verarbeiten, aus dem verfügbaren Wissen zu schlussfolgern und damit neues Wissen zu generieren (…) oder auch neue Aufgaben zu lösen“ [1]. Heute geht man allgemein davon aus, dass KI eine Schlüsseltechnologie ist, mit der Anwender in allen Stufen der Wertschöpfung hohe Verbesserungspotenziale ausschöpfen können.
Aktuelle Studien attestieren Deutschland zwar eine gute Position in der KI-Forschung, den USA aber eine wesentlich höhere Wettbewerbsfähigkeit in den KI-Anwendungen. China investiert massiv in Künstliche Intelligenz – seine Unternehmen werden in wenigen Jahren auf den deutschen Markt für KI-
Anwendungen in der Produktion drängen. Darum ist es nur richtig, dass die Bundesregierung in ihrer KI-Strategie das Ziel formuliert, Deutschland und Europa zu einem führenden KI-Standort zu machen [2]. Industrielle Produktion ist dabei e­ines der wichtigsten Anwendungsfelder. In Demofabriken und anhand konkreter und herausfordernder Anwendungsfälle industrieller Kunden aus der industriellen Fertigung arbeitet das Fraunhofer IOSB schon heute an innovativen KI-Methoden und -Werkzeugen.