Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Machine Learning

Aus Erfahrungen lernen

Künstliche Intelligenz, beziehungsweise maschinelles Lernen, versetzt Maschinen in die Lage, selbständig Wissen zu generieren. Die KI analysiert dabei nicht nur große Datenmengen, sondern bringt sie darüber hinaus in den richtigen Zusammenhang.

 (Bild: ©jim/Fotolia.com)

(Bild: ©jim/Fotolia.com)

Laut Definition versucht das Forschungsgebiet künstliche Intelligenz (KI), menschliche Wahrnehmung und menschliches Handeln durch Maschinen nachzubilden. Was als Wissenschaft der Computer-Programmierung begann, hat sich mehr und mehr zur Erforschung des menschlichen Denkens entwickelt.

Machine Learning

Fakt ist, die künstliche Intelligenz hat längst Einzug in zahlreiche Lebensbereiche genommen. Die IBM-Chefin Ginni Rometty prophezeit sogar, dass „in wenigen Jahren jede größere Entscheidung – ob privat oder geschäftlich – mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und kognitiven Technologien fallen [wird].“ Forscher aus dem Silicon Valley gehen davon aus, dass KI die menschliche Intelligenz in zehn Jahren übertreffen wird. Einige der großen Technologiekonzerne wie Google oder Micrososft setzen bereits seit einigen Jahren auf die Technologie und integrieren sie in eine Vielzahl von Produkten, womit sie die Entwicklung maßgeblich vorantreiben. Inzwischen erreicht die Technologie auch die Fertigungshallen. Dabei ist die Thematik gerade im Maschinenbau hochaktuell. Dabei steht unter anderem der Begriff Machine Learning im Fokus. Durch das maschinelle Lernen erhalten IT-Systeme die Fähigkeit, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen sowie Lösungen zu entwickeln. Diese Algorithmen folgen dabei nicht einfach nur streng definierten Programmvorgaben, sondern treffen datengestützte Vorhersagen, indem sie auf Basis von Beispielen Wissen generieren – also selbstständig lernen. Die Grundlage für diesen Lernprozess sind Daten, die beispielsweise durch Sensorik gesammelt werden. Die Beschaffung und Analyse großer Datenmengen ist dabei zu einem entscheidenden Faktor für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft geworden. Entscheidend ist dabei jedoch nicht nur die Datenmenge, sondern auch die korrekte Interpretation. Nur so können aus Big Data auch Smart Data generiert werden.

(Bild: ©Gina Sanders/Fotolia.com)

(Bild: ©Gina Sanders/Fotolia.com)

Disruptive Veränderungen

Auf lange Sicht ergibt sich daraus, dass sich die Geschäftsgrundlage für den Maschinenbau verändert. Die zunehmende Austauschbarkeit einer einzelnen Maschine wird in vielen Bereichen dazu führen, dass zukünftig nicht mehr die Maschine selbst, sondern die Leistung und Verfügbarkeit einer Maschine verkauft wird. Folglich liegt die Priorität nicht mehr auf dem Ersatzteilgeschäft, sondern auf der Herausforderung, eine rund um die Uhr Verfügbarkeit zu erfüllen. Es kommt zu einer sogenannten disruptiven Veränderung.

Vorausschauende Wartung

In der Praxis, beispielsweise bei der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance), wird das Potenzial von Machine Learning besonders deutlich. In der Vergangenheit war der Instandhaltungs-Prozess häufig rein reaktiv: Es wurde erst reagiert, wenn Fehler und Probleme bereits aufgetreten waren. Dies führte häufig zu Wartezeiten, Stillständen und somit zu Nutzugsausfällen. Durch den Einsatz intelligenter Software war es möglich, den Prozess grundlegend zu optimieren. Auf der Grundlage unterschiedlicher Informationen lassen sich zukünftige Probleme an einer Maschine bereits im Voraus diagnostizieren und planbar beheben – noch bevor es zu einer Störung oder einer Produktionsunterbrechung kommt. Die Instandhaltung gestaltet sich somit proaktiv, was planbare, störungsfreie und damit effizientere Arbeitsprozesse ermöglicht. Die Vorteile für die Kunden liegen auf der Hand: Durch verkürzte Rüstzeiten sind die Maschinen besser ausgelastet und die Produktionsplanung nähert sich einer ‚Null-Fehler-Qualität‘. Auch Mitarbeiter profitieren von den Vorteilen der intelligenten Systeme. Durch die Integration möglicher Expertensysteme als fester Bestandteil der Maschinen kann beispielsweise eine schnellere Schulung und Einarbeitung ermöglicht werden. Darüber hinaus könnte auch die Bedienung im laufenden Betrieb der Maschine durch eine entsprechende Unterstützung vereinfacht werden. Dabei bietet Augmented Reality großes Potential. So können Mitarbeiter beispielsweise über eine AR-Brille Schritt für Schritt durch Prozessabläufe geführt und angeleitet werden. Gute Voraussetzungen für transparente und effiziente Produktionsabläufe.


Burkhard Röhrig ist Geschäftsführer der GFOS GmbH.


Das könnte Sie auch interessieren:

177 Ökonomen haben Ifo und FAZ im Rahmen des Ökonomenpanel zur aktuellen Corona-Wirtschaftspolitik der Bundesregierung befragt. Kurz vor der nächsten Ministerpräsidenten-Konferenz zeigt sich die Mehrheit der Teilnehmer unzufrieden.‣ weiterlesen

Die Vernetzung von Maschinen und Anlagen wird mehr und mehr zum Standard. Die Vernetzung mit der Unternehmens-IT und dem Internet erzeugt allerdings auch Herausforderungen – vor allem beim Thema Sicherheit.‣ weiterlesen

Kontron erweitert seine Industriehardware um die Switch-Familie KSwitch. Die Fast- und Gigabit-Ethernet-fähigen Modelle sollen über das Jahr verteilt auf den Markt kommen. Die ersten 23 Varianten bereits im ersten Quartal, teile das Unternehmen auf einer Pressekonferenz mit.‣ weiterlesen

Babtec hat bekanntgegeben, dass Peter Hönle, Dagmar Henkel und Lutz Krämer die Führungsebene des Wuppertaler Softwareherstellers erweitern. Zudem gibt es ein neues Leitbild sowie eine Stammkapitalerhöhung zu vermelden.‣ weiterlesen

Für einen besseren Austausch mit der Telekommunikationsindustrie hat der VDMA die Arbeitsgemeinschaft Wireless Communications for Machines ins Leben gerufen.‣ weiterlesen

Die Unternehmen der Automobilindustrie schätzen ihre aktuelle Lage wieder besser ein als noch Januar und auch der Ausblick auf die kommenden Monate ist laut der Ifo-Konjunkturumfrage positiver.‣ weiterlesen

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML entwickelt mit dem LoadRunner eine neue Generation fahrerloser Transportfahrzeuge. Das System kann sich dank künstlicher Intelligenz und Kommunikation über 5G im Schwarm organisieren und selbstständig Aufträge annehmen.‣ weiterlesen

Aluminiumboote sind die Arbeitspferde auf dem Wasser. Bei Polizei, Küstenwachen, Fischern und allen, die unter rauen Bedingungen aufs Meer müssen, sind Aluboote sehr beliebt, weil der Werkstoff auch harte Schläge verkraftet, ohne zu brechen wie GFK. Ophardt Maritim ist ein Spezialist für sehr schnelle Aluminiumboote im Längenbereich 9-17 Meter. Die Boote werden mit PTC Creo und Windchill konstruiert, Inneo unterstützt beim Betrieb der hocheffizienten Entwicklungsumgebung bei Ophardt.‣ weiterlesen

Von der industriellen Produktion über die Intralogistik, von der landwirtschaftlichen Maschine bis zur Medizintechnik: Digitalisierung ist eine Voraussetzung für den künftigen Erfolg eines Unternehmens. Im Gespräch verdeutlicht Branchenexperte Stefan Götz den Kern eines cleveren Industrial-IT-Setups: Technologie, Kommunikation, Daten, IoT, Automation und Vernetzung. Der Industrie- und Embedded-PC ist die Drehscheibe.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige