Wir Menschen sind die geborenen Optimierer. Wir haben es von Anfang an getan: Von unserer Entscheidung an, in Höhlen zu ziehen und etwas auf Feldern anzubauen bis hin zum heutigen globalen Handelssystem, das die Welt am Laufen hält. Wie auch immer die Aufgabe aussah – bei jedem Schritt auf dem Weg gab es jemanden, der gefragt hat: „Wie machen wir das so gut wie möglich?“
Auf unserem Weg zur Industrie 4.0 haben wir eine unglaublich komplexe Zivilisation geschaffen. Die Industrie ist ein Gewirr von Systemen, die auf anderen Systemen aufbauen. Sie sind miteinander verbunden und voneinander abhängig. Doch egal, ob es um die beste Reihenfolge von Komponenten in einer Produktionslinie geht oder um die effizientesten Routen für Lieferwagen-Flotten: wir stehen vor vielen komplexen Rätseln. Für viele Unternehmen ist es zu zeitaufwendig und zu teuer, diese kombinatorischen Optimierungsprobleme mit einer realistischen Genauigkeit zu kalkulieren – zumindest mit traditioneller Computertechnologie. Die Lösung: Quanteninspirierte Ansätze, die Unternehmen die Möglichkeit geben, neue Geschäftsfelder zu optimieren und ihre Leistung deutlich zu steigern.
Exponentielle Komplexität
Fritz Schinkel, Fujitsu Distinguished Engineer, machte beim Fujitsu Forum in München die Herausforderungen kombinatorischer Probleme anhand eines einfachen Beispiels deutlich:
Angenommen, wir haben ein Puzzle mit 15 Teilen. Wenn uns alle Menschen auf der Erde bei der Lösung dieses Puzzle helfen könnten, hätten wir jede mögliche Kombination in etwa drei Minuten ausprobiert. Wenn sich die Anzahl der Teile jedoch auf 20 erhöht, würde dieses Puzzle – selbst bei der gleichen Anzahl an Helfern – 10 Jahre dauern.
Dieses exponentielle Wachstum ist für unsere derzeitigen Methoden ein Problem. Mit einer höheren Zahl an Variablen werden die Ergebnisse ungenauer, die Berechnung dauert länger und kostet mehr Geld. Zudem haben sich bei Problemen in der Industrie bereits viele Variablen geändert, bevor das Ergebnis fertig berechnet ist.
Die Quantenspannung
Die Lösung liegt in der Physik. In den letzten Monaten und Jahren gab es große Fortschritte im Bereich des Quantencomputings. So hat Google erst vor wenigen Wochen verkündet, die „Quantensouveränität“ erreicht zu haben. Das Unternehmen räumte aber auch ein, dass die Technologie noch „ein Jahrzehnt von der Praxis entfernt“ sein könnte. Ohne Frage sind Quantencomputer die Vorboten einer neuen Generation von Fähigkeiten. Doch die meisten „echten“ Quantencomputing-Angebote befinden sich derzeit an einem schwierigen Punkt. Sie sind besser als je zuvor, aber noch lange nicht in der Lage, der Industrie die benötigte Funktionalität zu bieten.
Oliver Wick, Quantum Lead bei BMW, berichtete auf dem Fujitsu Forum 2019 in der Keynote von Dr. Joseph Reger davon, wie BMW seinen Prozess rund um PVC-Dichtungen optimiert hat. Das Unternehmen setzt für die Aufgabe, PVC-Schutzkleber auf die Fahrzeuge aufzutragen, Roboter ein. Dieser Prozess funktionierte bisher noch nicht optimal. In einem Proof-of-Concept (POC) wurde daher untersucht, wie eine quanteninspirierte Lösung mit zwei Robotern und einer Düse für 34 Nähte aussehen könnte. Dieses Szenario sollte für 1024 mögliche Zuordnungen der Nähte zu den beiden Robotern optimiert werden. Der erste Versuch mit einem Quantum Annealing Chip eines kanadischen Unternehmens schlug jedoch fehl: Es war nicht möglich, das vollständige Problem auf dem Chip umzusetzen. Ein weiteres Proof-of-Concept und im Anschluss ein größeres Pilotprojekt mit dem Fujitsu Digital Annealer brachte dann den gewünschten Erfolg. Der nächste Schritt ist es nun, ein Setup mit drei Robotern, drei Düsen und 204 Nähten zu testen.
Von Quanten inspirierte Exzellenz
Ein weiteres Beispiel für eine quanteninspirierte Innovation stellte Hermann D. Grünfeld, Leiter des Verkehrsmanagement des Hamburger Hafens, in einer Breakout Session vor. Im Hafen wird jeden Tag eine Vielzahl an Gütern bewegt. Die 12.000 LKW, die diese transportieren, werden von 35 Ampeln gelenkt. Diese Ampeln waren lange Zeit ein Engpass für den Hafen. Die Optimierung der Ampelschaltungen stellte sich als kombinatorisches Problem heraus, das zu komplex war, um es in Echtzeit zu berechnen. Doch auch hier konnte durch den Digital Annealer die Leistung deutlich gesteigert werden. „Das Proof-of-Principle war absolut überzeugend„, erklärte Grünfeld. „Und es übertraf alles, was wir zuvor versucht hatten.“
Eine neue Ära der Optimierung
Unsere Gesellschaft, unsere Marktplätze, unsere Infrastruktur, ja sogar unser Privatleben und unser Ressourcenverbrauch sind alles andere als optimal. Daran müssen wir arbeiten. Natürliche Ressourcen sind in der Regel begrenzt. Künstliche wie unsere Phantasie, Kreativität oder der digitale Bereich jedoch nicht. Indem wir diese unbegrenzten Ressourcen besser nutzen, können wir diejenigen optimieren, die es nicht sind. Um nur einige Beispiele zu nennen: Wir haben den Digital Annealer bereits eingesetzt, um die Entwicklung von Medikamenten, Logistik und Produktion zu optimieren. Aber es gibt noch so viel mehr, was wir tun können. Also: Legen Sie los und optimieren Sie!
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