Autonome Systeme bieten neue Chancen für Wirtschaft und Gesellschaft. Im sechsten Teil unserer VDI-Serie ‚Autonome Systeme‘ erläutert Professor Claus Oetter vom VDMA, wie sich solche Applikationen kontinuierlich verbessern und auf breiterer Basis in Deutschland etablieren lassen.
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Professor Claus Oetter: Zu allererst müssen wir endlich etwas tun und uns nicht durch die oft heraufbeschworene German Angst lähmen lassen. Wir sollten nicht versuchen, an runden Tischen alles zu prüfen und alle Möglichkeiten sowie Eventualitäten in der Theorie im Detail auszuarbeiten. Wenn wir alle Risiken im Vorfeld erkennen wollen, um uns vorauseilend gegen sämtliche Horrorszenarien abzusichern, werden wir – wie so oft in der Vergangenheit – zu langsam sein.
Prof. Oetter: Die Initialzündung und zugleich Mutter aller KI-Anwendungen stammt aus der Bildverarbeitung, etwa in der Robotik beim Pick&Place, die mittels KI umgesetzt wird. Hier hat sich eine akzeptierte Technologie entwickelt und diese kann in andere Bereiche diffundieren. Im Maschinen- und Anlagenbau sehen wir sehr gute Voraussetzungen für KI-Anwendungen durch Machine Learning. Ich trainiere das System auf bestimmte Fähigkeiten. Und nach der Trainingsphase wendet die Maschine das Erlernte im Produktivbetrieb an. Das Wissen des Systems bleibt allerdings genau auf den antrainierten Umfang begrenzt und kann nicht einfach erweitert werden. Das ist für viele Bereiche absolut ausreichend. Machine Learning ersetzt die traditionelle Programmierung, die in Folge der Datenflut an ihre Grenzen stößt.
Prof. Oetter: Hier genügt eine einfache Regel: Je besser trainiert wird, umso besser ist das Ergebnis. Dafür sind jedoch viele Daten notwendig. Und genau hier liegt der Knackpunkt, der zwei zentrale Probleme mit sich bringt: Wie kann ich die Qualität der Daten überprüfen und gegebenenfalls verbessern? Wie lässt sich eine hinreichend große Menge hochwertiger Daten erzeugen? Für die Unternehmen stellt das die größte Herausforderung dar, denn es bedeutet eine intensive Einarbeitung und kostet sehr viel Zeit. Die Daten können selbstverständlich auch durch eine Simulation erzeugt werden. Aber auch eine Simulation muss der Realität entsprechen. Gerade das ist bei komplexen Produktionsprozessen problematisch.
Vorhaben zum Nachweis der Energieoptimierung und die Verpflichtung, CSR-Berichte zu erstellen, beschäftigen die Industrie. Auch wenn diese zunächst mit Umstrukturierungen und finanziellen Aufwänden verbunden sind, so investieren Industrieunternehmen damit langfristig in ihre Zukunftssicherheit.‣ weiterlesen
Prof. Oetter: Prädiktive Instandhaltung gehört sicher zu den Anwendungen, die bereits heute viel genutzt werden. Der Erfolg ist schnell sichtbar. Genau das brauchen wir, um Barrieren abzubauen. In der Instandhaltung kann KI in einen bestehenden Prozess eingebracht werden. Der Vorteil der Mustererkennung durch Algorithmen und damit die frühzeitige Möglichkeit, in die Produktion einzugreifen und Ausfälle zu verhindern, wird sofort jedem klar. Ein anderes Beispiel kommt aus der Logistik: Die Erkennung von Gepäckstücken beim Transport an Flughäfen. Hier kann die KI helfen, die Anzahl verloren gegangener Gepäckstücke zu verringern. Geht ein Gepäckstück dennoch einmal verloren, können KI-Anwendungen dafür sorgen, dass es alleine und ohne menschliches Zutun den nächstbesten Flug auswählt und zu seinem Bestimmungsort gelangt.
Prof. Oetter: Es gibt wirklich viele gute Ansätze, die bereits in der Anwendung sind. Das Spannende dabei: Viele Unternehmen wissen gar nicht, für welchen Anwendungsfall KI relevant ist und für welchen nicht. Wenn ich als Unternehmen gerne eine KI einsetzen würde, heißt das übrigens nicht unbedingt, dass dies der beste Ansatz ist. Die Analyse zur Frage: ‚Wann bringt KI etwas für mein Geschäftsmodell?‘ ist eine große und nicht zu unterschätzende Aufgabe. Hier werden die ‚richtigen‘ Menschen gesucht: Das sind Personen, die Technologien einschätzen können und trotzdem den Kontext zum Prozess oder Produkt im Auge haben. Da Ingenieure und Informatiker selten in Personalunion auftreten, sind das idealerweise Teams mit Ingenieuren, Elektrotechnikern und Informatikern. Deren unterschiedliche Denkansätze müssen zusammenkommen, sich gegenseitig anerkennen und eine gemeinsame Sprache finden. Das Denken in Lösungen muss bereits in der Schule, spätestens jedoch an den Universitäten und Hochschulen gefördert werden.
Prof. Oetter: Ja, denn gerade mit den neuen Technologien und den großen Möglichkeiten, die Technologien einzusetzen, bekommt die Kommunikation der Menschen untereinander einen neuen Stellenwert. Je komplexer die IT- und Software-Baukästen werden, umso wichtiger wird es, gemeinsam an Lösungen zu arbeiten.
Professor Claus Oetter ist Geschäftsführer des Fachverbands Software und Digitalisierung sowie Abteilungsleiter Informatik im Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbauer (VDMA). Der Fachverband Software und Digitalisierung bündelt rund 430 Unternehmen der IT-Branchen, die alle für die Industrie und insbesondere für den Maschinen- und Anlagenbau tätig sind. Er ist damit der zahlenmäßig größte Fachverband innerhalb des VDMA. (Bild: VDMA Verband Deutscher maschinen- und Anlagenbauer e.V.)
Prof. Oetter: Die richtigen und wichtigen Unterstützungstools, die wir heute bereits in der Forschung, aber noch nicht in der Anwendung sehen, werden noch kommen. Auf Systeme, die adaptiv auf den Menschen eingehen können, müssen wir noch etwas warten, aber dann wird das KI-Potenzial richtig sichtbar werden, beispielsweise bei individueller Unterstützung durch den Roboter. Die Mensch/Technik-Kooperation kann durch KI schneller und individueller an den Menschen angepasst werden. Bei Störungen in der Produktion werden die Assistenzsysteme dem Bediener deutlich mehr Unterstützung bieten können und Ausfallzeiten reduzieren. Die Mustererkennung in Datensätzen wird ganz neue Erkenntnisse über Zusammenhänge und Abhängigkeiten der Produktionsprozesse liefern können. Gerade durch die exponentiell steigende Zahl von Sensoren ist dies ein Segen für die Analyse.
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Prof. Oetter: Bereits seit 15 Jahren werden moderne Algorithmen in deutschen Unternehmen eingesetzt. Manche Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus haben Produkte gekauft und sie eingesetzt, haben aber nicht gewusst, dass hier schon KI im Spiel ist. Der Einsatz von KI wird in deutschen Unternehmen diskutiert, dabei ist sie an einigen Stellen längst integriert. Als Beispiele sind hierbei Lagersysteme, die Beschaffung oder CRM-Systeme zu nennen. Wir müssen aufpassen, dass wir bei KI nicht dieselben Fehler machen, die uns schon mit anderen, neuen Technologien passiert sind. Die Grundlagen zu Deep Learning wurden im Jahr 1991 in einer Diplomarbeit in München von Sepp Hochreiter gelegt. Diese Arbeit war die Voraussetzung für das Machine Learning, mit dem Google, Amazon und Co heute arbeiten – und sehr viel Geld verdienen. Die Ideen waren also schon früh da, die Rechenpower und die Datenmengen seinerzeit noch nicht. Die US-amerikanischen Unternehmen verfügen aktuell über die ausgereiftesten Tool Sets, aber sie brauchen auch die Anwendung – und die haben wir in Deutschland.
Prof. Oetter: Auf eine Formel gebracht: Change ist notwendig! Kommunikation ist das A und O! Geschwindigkeit zählt mehr denn je! Die Unternehmen müssen das allerdings selbst erkennen, selbst initiieren und umsetzen. Erst ein Lastenheft formulieren, dann ein Pflichtenheft aufsetzen und anschließend ein IT-Projekt umsetzen – das ist in einer agilen Umwelt wahrscheinlich nicht mehr zeitgemäß. Die Frage: ‚Wie kann IT oder KI in Produkte und Anlagen integriert werden?‘ muss neu gestellt und beantwortet werden. Eine Mischung aus traditionellen Vorgehensmodellen und agilen Ansätzen ist hier der Schlüssel.
Der Ifo-Geschäftsklimaindex ist im März auf 93,3 Punkte geklettert und verzeichnet damit den fünften Anstieg in Folge.‣ weiterlesen
Der Sensorhersteller Leuze gibt Veränderungen in der Geschäftsführung bekannt. Mit Wirkung zum 1. April wird Xavier Hamers CEO der Unternehmensgruppe.‣ weiterlesen
Wago wird erster System- und Technologiepartner für das echtzeitfähige, Linux-basierte Betriebssystem ctrlX OS von Bosch Rexroth. Gemeinsam wolle man die offene Lösung weiterentwickeln, als Standard vorantreiben und branchenspezifischer Apps auf den Markt bringen.‣ weiterlesen
Der VDMA Additive Manufacturing wird ab 2024 ideeller Träger der Rapid.Tech 3D. Bereits in diesem Jahr will sich die Arbeitsgemeinschaft mit einem Format zum Thema Bildung engagieren‣ weiterlesen
Der Gewinner des Hermes Awards wird am 16. April bekanntgegeben. Die Jury hat nun die drei nominierten Unternehmen bekanntgegeben: ACS Climatics, Beckhoff und Bosch Rexroth.‣ weiterlesen
Checkmarx hat den Launch von Supply Chain Threat Intelligence bekanntgegeben. Das System stellt Bedrohungsinformationen zu hunderttausenden schädlichen Code-Paketen, zur Reputation der beteiligten Entwickler, zu schädlichen Verhaltensmustern und mehr bereit.‣ weiterlesen
Die Industrial Digital Twin Association hat mit PTC ein neues Mitglied. Gestartet mit 23 Organisationen, umfasst die Initiative nun 94 Mitglieder.‣ weiterlesen
Industrielle Montagelinien sind vielfältig: Einige arbeiten mit häufig wechselnden Produktaufbauten, während sich andere durch komplexe Prozesse und hohen Abstimmungsbedarf zwischen Werker und weiteren Experten auszeichnen. Das Fraunhofer IGD will Anwender mit einer Kombination aus Augmented Reality (AR) und künstlicher Intelligenz (KI) unterstützen.‣ weiterlesen
Rund 1 Million Industrieroboter werden allein im Automotive-Bereich eingesetzt. Laut der International Federation of Robotics ein Rekordwert. Das größte Wachstum beobachtet der Robotik-Verband derzeit in China.‣ weiterlesen
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Firewalls gehören in Unternehmen zu den wichtigsten Sicherheitskomponenten, um das Netzwerk vor Angriffen zu schützen. Mehr noch, im integrierten und vernetzen Zusammenspiel mit weiteren Security-Lösungen, beispielsweise für die Endpoint-, Mobile- oder Cloud-Security und mit den immer wichtigeren Security-Services durch menschliche Experten, fügt sich die Firewall in ein ganzheitliches Security-Ökosystem ein, das alle IT-Bereiche im Unternehmen bestmöglich vor Angriffen und vor Schäden bewahren kann.‣ weiterlesen
Mittelständische Unternehmen investieren selbst in schwierigen Zeiten in Microsoft-Technologien, weil sie überzeugt sind, dass ihre Mitarbeiterproduktivität steigt und sich ihre Kostenstruktur bessert. Microsoft hat mit dem Microsoft-Partner-Network ein Netzwerk aufgebaut, das ein Forum für den Aufbau von Partnerschaften, Zugang zu Ressourcen und einen Rahmen für Dialoge und Kooperationen bietet. Für unsere Leser gibt die Microsoft-Partnerübersicht in Ausgabe Juli/August der IT&Production Tipps für die Suche nach einer geeigneten Branchen- oder Speziallösung im Bereich des produzierenden Gewerbes.
Auf der Suche nach Innovation, nach neuen Lösungen und der Abgrenzung zum Mitbewerb vernetzen sich zunehmend mehr Unternehmen mit externen Experten und Partnern. SAP hat mit dem SAP-Ecosystem ein Netzwerk aufgebaut, das ein Forum für den Aufbau von Partnerschaften, Zugang zu Ressourcen und einen Rahmen für Dialoge und Kooperationen bietet. In der Maiausgabe der Fachzeitschrift IT&Production erhalten unsere Leser einen aktuellen Überblick zum SAP-Ecosystem im Bereich des produzierenden Gewerbes.
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Immer mehr Anbieter von Maschinen, Automatisierungstechnik und Industriesoftware integrieren künstliche Intelligenz in ihre Produkte. Das ganze Potenzial spielen selbstlernende Systeme aber erst aus, wenn sie passgenau auf ihren Einsatz in Fertigung und Büro zugeschnitten wurden. Über beide Möglichkeiten, als Fertiger die Vorzüge von industrieller KI zu nutzen, geht es im regelmäßig aktualisierten Themenheft Künstliche Intelligenz.
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