Status Quo KI und Datenschutz
KI in der produzierenden Industrie
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie und auf dem Weg, die Industrie zu verändern wie lange keine andere Technologie. Sie ist ein wichtiger Wettbewerbsfaktor für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Künstliche Intelligenz schließt maschinelles Lernen ein und steigert die Produktivität.
Zuerst ist die Einführung von KI in Unternehmen mit erheblichen Investitionen verbunden. Da die Produktivität erheblich gesteigert, die Qualität der Erzeugnisse verbessert und die Ressourcen geschont werden können, kann sich die Investition schon nach wenigen Jahren amortisieren. Allerdings kommt es darauf an, KI richtig einzusetzen und die rechtlichen Hürden und Risiken zu beachten.
KI als Herausforderung in der produzierenden Industrie
KI ist zunehmend Dreh- und Angelpunkt von Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). KI mit Big Data und Analytics weist ein beträchtliches Potenzial für die künftige Wertschöpfung in der produzierenden Industrie auf, wie eine vom Bundesministerium für Wirtschaft und Industrie (BMWi) an das Berliner Institut für Innovation und Technik beauftragte Studie zeigt. Innerhalb der nächsten fünf Jahre soll der Einsatz von KI in der Industrie in Deutschland eine zusätzliche Bruttowertschöpfung von ca. 31,8 Milliarden Euro schaffen. KI wäre damit an einem guten Drittel des Gesamtwachstums beteiligt. In der Finanzwirtschaft spielt eine KI-gestützte Datenanalyse bereits seit vielen Jahren eine wichtige Rolle.
Anders sieht es in der Industrie aus, wo viele Branchen wie die Automobilindustrie oder Hersteller von Sendemasten für die Telekommunikation große Datenmengen generieren, die sie von Sensoren in Maschinen erhalten. Noch ist KI nicht in der Lage, Produktionsprozesse komplett selbst zu erledigen. In der Industrie 4.0 tauschen Maschinen bereits Daten untereinander aus und arbeiten computergestützt, um Produktionsprozesse zu vereinfachen. Erkenntnisse aus einer Anlage lassen sich nicht einfach übertragen. Um die Herausforderungen bei der Einführung von KI zu meistern, müssen Unternehmen die Menschen mit einbeziehen, Expertenwissen nutzen und in kleinen Schritten vorgehen. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Mögliche Effekte von KI
Vorbehalte bei der Einführung von KI in der produzierenden Industrie bestehen vor allem bezüglich der Kosten für neue Hard- und Software. Veraltete IT-Infrastrukturen müssen modernisiert werden. Die Einführung von KI setzt enormes Fachwissen voraus. In vielen Unternehmen mangelt es noch an Innovationsgemeinschaft. KI kann Unternehmen in der produzierenden Industrie deutliche Vorteile bringen:
- Steigerung der Produktivität
- Verbesserung der Qualität der Produkte und Senkung der Ausschussraten
- Unterstützung von Mitarbeitern bei komplexen Analysen
- immer größere Datenmengen als Basis für die Verbesserung der Produkte und des Produktionsprozesses
- mehr Effizienz und Flexibilität
Bis KI alle diese Vorteile erbringen kann, ist es in vielen Unternehmen noch ein langer Weg. Doch viele Unternehmen haben bereits begonnen, KI-Projekte schrittweise anzugehen.
Anwendungsmöglichkeiten von KI
In der produzierenden Industrie ergeben sich viele Anwendungsmöglichkeiten für KI: Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
- Prozess- und Logistikdatenanalyse
- Qualitätssicherung
- Maschinensteuerung
- automatisierte Modellbildung
- Simulationstechnik bei der Entwicklung neuer Produkte
- Prozessoptimierung
- vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen
Durch maschinelles Lernen könnte es künftig möglich sein, Lagerkosten für Material zu verringern. Auf der Grundlage der vorhandenen Daten kann KI das Material ordern, sodass es nicht lange eingelagert werden muss und sofort für die Produktion zur Verfügung steht. Das funktioniert auch umgekehrt in der Logistik, da gesteuert wird, welche Produkte zu welchem Zeitpunkt eingelagert werden müssen. KI kann nicht nur direkt in der Produktion genutzt werden. Computer können durch maschinelles Lernen ihre Leistung ständig verbessern. Das kann hilfreich sein bei der Programmierung und bei der Produktionsvorbereitung. Sprachdienste können die Arbeit in der Verwaltung erleichtern, beispielsweise in der Finanzbuchhaltung und in der Materialwirtschaft.
Beispiele für die KI-Anwendung
Schon jetzt wird KI zumindest ansatzweise in vielen produzierenden Unternehmen angewendet. Chatbots kommunizieren mit Kunden und sammeln Daten. Es gibt in vielen Unternehmen bereits autonome Lieferketten, bei denen die Waren von selbstfahrenden Fahrzeugen oder Drohnen an den Bestimmungsort transportiert werden. Um Leerfahrten und ungenutzte Kapazitäten zu vermeiden, kann KI bei der Planung von Transportrouten helfen. Ein Beispiel für die Anwendung von KI in der Produktion ist die Robotertechnik. Mit KI erfolgen automatische Qualitätskontrollen, um die Qualität der Produkte zu verbessern und Ausschuss zu reduzieren. Roboter können sich an neue Fertigungsanforderungen eigenständig anpassen. In der Produktion wird bereits häufig ton- und bilderkennende KI genutzt. Alle durchlaufenden Komponenten werden mit Bildern von intakten Komponenten abgeglichen und auf ihre Qualität geprüft. Diese Systeme können Fehler identifizieren und die Produktionsparameter anpassen.
Rechtliche Hürden bei der KI-Einführung
Probleme könnten sich bei der Nutzung von KI beim Schutz personenbezogener Daten und bei der Achtung des Privatlebens ergeben. Das ist der Fall, wenn viele Daten über Verbraucher gesammelt werden. Aus diesem Grund plant die Europäische Union eine stärkere und wirksamere Regulierung bei KI-Anwendungen. Die EU hat den AI-Act, ein Gesetz zu Künstlicher Intelligenz, beschlossen. Dieses Gesetz soll frühestens 2026 in Kraft treten. Es sieht eine Einstufung von KI-Anwendungen abhängig von ihrem Risiko vor. Anwendungen mit unannehmbarem Risiko, die geeignet sind, Menschen zu unterdrücken, sollen verboten werden. Andere Anwendungen haben nur ein geringes Risiko oder sind begrenzt riskant.
