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„Künstliche Intelligenz darf kein Selbstzweck sein“ – KI in der Produktion

„Künstliche Intelligenz Darf Kein Selbstzweck Sein“ – KI In Der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) hat ein riesiges Potenzial und wird unsere Arbeitswelt in einer Art verändern, wie wir sie uns heute noch nicht vorstellen können. Trotzdem: KI allein hilft nicht, Produkte intelligenter oder die Produktion effizienter zu machen. Auf was es beim Einsatz von KI ankommt und wo Potenziale als auch Hürden liegen, darüber haben wir mit Matthias Schindler vom Automobilhersteller BMW gesprochen.

Matthias Schindler ist Product Owner für Künstliche Intelligenz in der Produktion und Interims-Clusterverantwortlicher für die Virtuelle Planung & Inbetriebnahme in der Abteilung Innovationen, Digitalisierung und Data Analytics im Produktionssystem der BMW Group in München.

Matthias Schindler

Matthias Schindler

Qualitätssicherung in der Produktion mithilfe von Künstlicher Intelligenz 

Wo setzt BMW Künstliche Intelligenz ein?

In der Automobilindustrie beschäftigen wir uns intensiv mit Sprachassistenten, um die Schnittstelle zwischen Fahrer und Fahrzeug noch  komfortabler zu gestalten. Das entsprechende Forschungsfeld Natural Language Processing (NLP) befasst sich mit der maschinellen Verarbeitung menschlicher Sprache. Darüber hinaus ist Künstliche Intelligenz für das autonome Fahren eine Schlüsseltechnologie. In die Produktion halten autonome Transportsysteme schrittweise Einzug, etwa in der Logistik. Auch für die hochflexible Automatisierung etwa von Routenzügen zur Teileversorgung in der Fertigung ist KI eine Schlüsseltechnologie.

Ich kann vor allem für das Produktionssystem der BMW Group sprechen. Im Cluster Smart Data Analytics setzen wir Künstliche Intelligenz und Datenanalysen vornehmlich zur Optimierung von Prozessen, Anlagen oder schlicht zur Qualitätssicherung ein. Der Fokus richtet sich dabei auf die Vermeidung von ungeplanten Stillständen durch Anlagenausfälle und auf die Reduktion von Nacharbeit. Erste Effekte erzielen wir mittels relativ simpler Visualisierungen: Die flexible und dynamische Darstellung von Daten aus Produktions-IT-Systemen ermöglicht es Prozessspezialisten, Trends frühzeitig zu erkennen, Fehlerquellen zügig aufzuspüren und deren Ursachen zu beseitigen. Data Analytics wird so für alle Mitarbeiter, auch für diejenigen ohne explizite IT-Expertise, verständlich.  Produktionsmitarbeiter fordern zunehmend Lösungen, die sie intuitiv bedienen und im Self-Service gestalten können.

Darüber hinaus setzen wir im Bereich Künstlicher Intelligenz auf Advanced Methoden wie Deep Learning, sprich eine selbstlernende Software, die in Millisekunden die Live-Bilder einer Kamera in der Produktion mit hunderten anderen Bildern abgleicht und so Abweichungen erkennt. Deep Learning nutzen wir insbesondere zur Verkürzung der Qualitäts-Regelkreise. Ziel ist es, Qualitätsüberprüfungen direkt in den Montageprozess zu integrieren. Daher setzen wir leichtgewichtige Kameratechnik und tiefe neuronale Netze ein, die die Auswertung von Live-Bildern übernehmen. Das neuronale Netz kalkuliert ein Hochleistungsserver aus zuvor aufgenommenen und markierten Bildern, die Soll-Zustände, aber auch mögliche Fehler aufzeigen. Die Auswertung der Live-Bilder muss absolut zuverlässig (robust) funktionieren, sie darf nicht durch Schwankungen der Umgebungsbedingungen wie Beleuchtung, Fokussierung, Fahrzeugpositionierung, Fahrzeugfarbe, Reflexionen oder Ähnliches beeinflusst werden. Bei automatisierten Qualitätsinspektionen kann Künstliche Intelligenz zur Steigerung der Robustheit beitragen.

Die Herausforderungen bei der Integration von Künstlicher Intelligenz

Wie sind Sie bei der Integration von KI-Anwendungen vorgegangen?

Die Integration beginnt beim Menschen, Sie müssen vor der Einführung einer neuen Technologie wie KI die Mitarbeiter mitnehmen. Bei sämtlichen KI-Projekten im BMW Produktionssystem war es essentiell, dass wir die Anwendungsfälle bewusst ausgewählt haben. Im Vordergrund standen dabei Realisierbarkeit und geringe Komplexität für die Anwender. So war es möglich, Fertigungsmitarbeiter für erste Testfälle zu begeistern – sofort wollten viele Produktionsexperten die KI ausprobieren. Gerade die jungen Mitarbeiter wollen diese neue Technologie aktiv mitgestalten. Uns ist wichtig, vor allem den Mitarbeitern, die Qualität auditieren, Mittel an die Hand zu geben, um ihre eigene KI-Applikation zu entwickeln. KI ist also ein weiteres Werkzeug, das unsere Produktionsexperten gezielt einsetzen können.

Die größte technische Herausforderung ist die Synchronisation von Informationstechnologie (IT) und Fertigungstechnologie: KI-Algorithmen unterliegen einer besonders hohen Dynamik. Diese Dynamik ist maßgeblich getrieben durch eine aktive Gemeinschaft an Entwicklern, die immer neue oder weiterentwickelte Algorithmen und Frameworks „Open Source“, das heißt frei verfügbar, online zur Verfügung stellen. Demgegenüber steht Fertigungstechnologie, die seit Jahren, teilweise sogar seit Jahrzehnten, in Betrieb ist. Daher ist es wichtig, klar definierte Schnittstellen zu nutzen und die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz so zu kapseln, dass sie die bestehende IT-Infrastruktur nur minimal tangieren. Dies kann zum Beispiel heißen, dass man besonders schlanke Schnittstellen zu vorhandenen Datenbanken programmieren muss, um eine Fahrzeugkonfiguration aus dem Ordersystem abzurufen oder um das Ergebnis einer Qualitätsprüfung in die Datenbank zu schreiben.

Gab es Hürden, mit denen Sie zunächst nicht gerechnet haben?

Aus produktionstechnischer Sicht ist es beeindruckend zu sehen, wie robust viele verfügbare KI-Frameworks funktionieren. Entsprechend schnell lassen sich neue Use Cases realisieren. In unserem Produktionssystem möchten wir Lösungen einmal für alle Standorte entwickeln. Die Vorentwicklung oder Befähigung einer neuen Anwendung erfolgt immer exklusiv an einem einzigen Standort. Diesem „einmal-für-alle“-Gedanken folgend haben wir uns so aufgestellt, dass wir Anwendungen schnell und effizient für das gesamte Produktionsnetzwerk skalieren – und an 31 Standorten in 15 Ländern einsetzen können. Folglich brauchen wir auch für KI-Systeme gewisse Standards.

Künstliche Intelligenz - Technologien und Tipps (Teil 3)

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Warum Künstliche Intelligenz ein Werkzeug und kein Allheilmittel ist 

Was geben Sie anderen Unternehmen mit auf den Weg, die KI für sich entdecken möchten?

Heute sind zahlreiche Frameworks für Künstliche Intelligenz verfügbar, die eine hohe Performance und breite Anwendungsmöglichkeiten bieten. Daher ist die Eintrittsbarriere niedrig. Bei der Umsetzung von KI kommt es allerdings darauf an, passende erste Anwendungen, Infrastruktur und Realisierungspartner auszuwählen.

Künstliche Intelligenz darf kein Selbstzweck sein. Erst wenn eine Organisation die Paradigmen schlanker Produktionssysteme verinnerlicht und umgesetzt hat, liefert Digitalisierung einen wirklichen Mehrwert. Künstliche Intelligenz sollte ein Werkzeug unter mehreren sein. Prozesse, die Sie mechanisch robust absichern können, müssen Sie nicht digitalisieren. Umgekehrt kann KI dort einen echten Mehrwehrt leisten, wo beispielsweise konventionelle Bildverarbeitung an Grenzen gerät, weil sie zu langsam oder unzuverlässig arbeitet.

Anwendungsfelder, Einsatzmöglichkeiten und Rechtsfragen

Sie überlegen, ob der Einsatz von Künstlicher Intelligenz auch für Ihr Unternehmen sinnvoll sein kann? Erhalten Sie im Seminar „Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis“ einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI in den verschiedenen Branchen und Unternehmensbereichen!

Silke Ritter

Wie werden wir künftig leben und arbeiten? Dieser Frage gehe ich hier im Blog nach. Seit 2012 gehöre ich zum Management Circle-Team, zuvor habe ich nach meinem Germanistik-Studium in der PR-Branche gearbeitet. Als Teil der #GenerationY weiß ich nicht nur um die Wichtigkeit von Hashtags und gutem Content, sondern wünsche mir mehr Mut in Unternehmen für die Digitalisierung. Ich freue mich auf Ihre Anregungen und Themenvorschläge!

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