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Künstliche Intelligenz und selbstlernende Maschinen: Der neue Hype nach Industrie 4.0?!

Künstliche Intelligenz Und Selbstlernende Maschinen: Der Neue Hype Nach Industrie 4.0?!

Frau Professor Dr. Lanza hat mit uns ihre Einschätzungen zur Künstlichen Intelligenz, Digitalisierung und den neuesten Trendthemen im Bereich der Produktion geteilt. Erfahren Sie jetzt aus wissenschaftlicher Sicht, wie Deutschland international aufgestellt ist und welche Anwendungsmöglichkeiten es im Bereich KI bereits für die Industrie gibt.

Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza ist Inhaberin des Lehrstuhls für Produktionssysteme und Qualitätsmanagement des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und Institutsleiterin am Institut für Produktionstechnik (wbk). Ihr Team befasst sich in Forschung, Lehre und Innovation schwerpunktmäßig mit den Themen Globale Produktionsstrategien, Produktionssystem-planung und Qualitätssicherung. Von 2008 bis 2011 war Frau Lanza Inhaberin der Shared Professorship „Global Production Engineering and Quality“ des KIT, im Rahmen derer sie bei der Daimler AG in der Strategieplanung tätig war. Seit 2009 ist sie zudem Direktorin des „Global Advanced Manufacturing Institute (GAMI)“ in Suzhou, VR China mit aktuell 20 Mitarbeitern.

Künstliche Intelligenz als ein Tool unter vielen

Ist KI der nächste Hype oder wirklich eine ernstzunehmende Trendwende?

Künstliche IntelligenzDie Wissenschaft beschäftigt sich bereits seit den 50er Jahren mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI). Die vorgedachten Konzepte konnten jedoch aufgrund mangelnder Rechenkapazität und zu geringen Datenmengen damals nicht in die Praxis umgesetzt werden. Ähnliches Problem hat die sogenannte „CIM-Welle“ in der Industrie vor unlösbare Herausforderungen gestellt. Diese Rahmenbedingungen haben sich im Zuge der Digitalisierung nun grundlegend geändert. Aus produktionstechnischer Sicht sehe ich KI als ein weiteres Werkzeug unter vielen anderen. KI unterstützt und befähigt den klassischen Optimierungsprozess in der Tradition von Lean und Six Sigma. Dadurch wird eine höhere Effizienz erreicht und weitere Assistenzmöglichkeiten für die Mitarbeiter geschaffen. Darüber hinaus führt KI auch zu neuen Produkten, Services und Geschäftsmodellen. Daher ist es wichtig, dass Sie als Unternehmen prüfen, welche Möglichkeiten dieses neue Werkzeug für Ihre Ziele bringt. Künstliche Intelligenz ist also ein mächtiges Werkzeug, die Digitalisierung allerdings eine Trendwende für alle.

Deutschland und KI-Forschung

Wie würden Sie unseren Status Quo bezeichnen, im internationalen Vergleich?

Die KI-Forschung an deutschen Universitäten und wissenschaftlichen Einrichtungen gehört seit vielen Jahren zu den besten der Welt. Daraus resultieren viele grundlegende Innovationen, sodass wir uns hier nicht verstecken müssen. In einigen Bereichen haben sich jedoch China und die USA bereits einen deutlichen Vorsprung erarbeitet. Nicht zuletzt durch milliardenschwere Forschungs- und Entwicklungsprogramme. Das hat auch die deutsche Politik erkannt und eine nationale Strategie für Künstliche Intelligenz auf den Weg gebracht. Diese gilt es nun mit konkreten Inhalten und Beispielanwendungen zu füllen.

Mensch-MaschineUnsere Stärke in Deutschland liegt dabei in der Entwicklung und Produktion physischer Produkte, wie beispielsweise Werkzeugmaschinen und Autos. Dieses technische Domänenwissen müssen wir jetzt mit KI anreichern. So lassen sich Produkte und damit verbundene Services konsequent weiterentwickeln und auf ein neues Qualitätslevel heben. Hierfür sind Methoden der KI gefordert, die mit wenigen Daten und komplexen Systemzuständen umgehen können. In unserer Lernfabrik für Globale Produktion zeigen wir entsprechende Anwendungsfälle, die auch von kleinen und mittelständischen Unternehmen bereits heute in die Produktion integriert werden können.

Was können wir uns aus dem Ausland abschauen?

Aktuell fällt hinsichtlich KI der Blick oft auf die großen Nationen USA und China. IT-Affinität und Pragmatismus sind in China beispielsweise stärker ausgeprägt als bei uns. Das ermöglicht Unternehmen, neue Entwicklungen schnell in der Anwendung zu testen. Selbst an der einfachsten Garküche im Hinterland kann in China mittlerweile mit dem Smartphone bezahlt werden. Ich denke wir sollten auch in Deutschland weniger Berührungsängste haben, Künstliche Intelligenz als Chance verstehen und auch in diesem Bereich führend werden. Dabei sollten wir jedoch nicht unsere hohen Datenschutzstandards über Bord werfen.

KI ist schon umfassend im Einsatz

Welche Anwendungsfelder sehen Sie und wie wird KI aktuell schon eingesetzt?

Im Kontext der industriellen Produktion gibt es bereits heute viele Anwendungsfälle. Bei spezifischen Fragestellungen der Bilderkennung ist der Mensch mittlerweile Maschinen unterlegen. KI basierte Bild- und Objekterkennung wird zur Detektion von Fehlern in der Produktion bereits erfolgreich eingesetzt. Weitere Anwendungsfelder sind die Zustandsüberwachung von Maschinen und die damit verbundene Optimierung von Prozessregelkreisen. Durch Anomalie-Erkennung und Prognose des Maschinenverhaltens kann eine höhere Robustheit der Produktionsprozesse erreicht werden.

Deep LearningWir untersuchen auch, wie KI für eine adaptive Produktionssteuerung eingesetzt werden kann. Dabei dürfen wir die Herausforderungen aber nicht aus dem Auge verlieren. In den Unternehmen finden sich häufig historisch gewachsene unstrukturierte Datengrundlagen. Auch hier setzen wir an und untersuchen im Forschungsprojekt „Produktionsbezogene Dienstleistungssysteme auf Basis von Big-Data-Analysen (ProData)“ zusammen mit Industriepartnern, wie vorhandene Datengrundlagen angepasst und sinnvoll zur Prozessoptimierung eingesetzt werden können.

Das White-Box-Verfahren ist vielversprechend

Welche Verfahren haben Ihrer Meinung nach das meiste Potenzial?

Hinsichtlich dem Einsatz von KI-Verfahren in der Produktion kann man sagen, dass „white-box“ Verfahren, also algorithmische Verfahren die nachvollziehbar sind, vorteilhaft sind. Menschen tun sich schwer einem System zu vertrauen, dessen Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind. Tiefe neuronale Netze, die „eigenständig“ Features erkennen, werden allgemein als vielversprechend angesehen, hier bestehen aber, zumindest in der Produktion, noch wenig flächendeckende Beispiele. Weiterhin ist es sinnvoll, auf Verfahren zu setzen, die vorhandenes Wissen einbeziehen und nutzen (zum Beispiel Bayessche Netze). Wenn wir unser über Jahrhunderte aufgebautes ingenieurwissenschaftliches Vorwissen geschickt mit KI kombinieren, werden wir neue Erkenntnisse und Effizienzgewinne generieren können.

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Claudia Blum

Bei Management Circle bin ich für die Personal-, Produktions- und Soft Skills-Themen zuständig. Ich betreue außerdem den Blog zu den Iran-Veranstaltungen. In diesen Portalen informiere ich Sie stets über alle Trends und Entwicklungen. Ich freue mich auf Ihre Anregungen und einen guten Wissensaustausch.

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