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Künstliche Intelligenz in der Produktion – Chancen und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz in der Produktion - Chancen und Herausforderungen
Geschätzte Lesezeit: 4 Minuten

Data Mining, Bil­d­er­ken­nung, selbst­fah­ren­de Fahr­zeu­ge – das sind nur drei der viel­fäl­ti­gen Ein­satz­mög­lich­kei­ten von künst­li­cher Intel­li­genz. Wir haben Frank Zed­ler, Pro­gram Mana­ger Indus­tri­al Ana­ly­tics, eini­ge Fra­gen zu die­sem hoch­ak­tu­el­len The­ma gestellt: Was kann Künst­li­che Intel­li­genz bereits heu­te? Wel­che Rol­le spielt sie für die pro­du­zie­ren­de Indus­trie? Und wel­che Tech­no­lo­gie fin­det er per­sön­lich gera­de am span­nends­ten?

Frank Zedler, Experte auf dem Gebiet künstlicher Intelligenz bei Fujitsu
Frank Zed­ler

Hallo Frank! Du bist Experte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Wo stehen wir gerade in der Entwicklung künstlicher Intelligenzen? Was kann KI heute schon?

Künst­li­che Intel­li­genz fin­den wir heu­te bereits in vie­len Anwen­dun­gen. Das sind zum Bei­spiel maschi­nel­le Über­set­zun­gen, Hand­schrif­ten­er­ken­nung, Bil­d­er­ken­nung, Data Mining, Pro­gno­sen und selbst­fah­ren­de Fahr­zeu­ge. Dabei ist der Rei­fe­grad bei den Anwen­dun­gen durch­aus unter­schied­lich. Data Mining ist bereits sehr weit ent­wi­ckelt, wäh­rend das auto­no­me Fah­ren noch nicht ganz so weit ist. Bei Fuji­tsu kon­zen­trie­ren wir uns aktu­ell auf The­men wie Bil­d­er­ken­nung und Pre­dic­ti­ve Main­ten­an­ce.

In welchen Bereichen setzen wir in Deutschland künstliche Intelligenzen bereits ein?

KI wird bereits in vie­len Berei­chen, wie z. B. Medi­zin, Rechts­wis­sen­schaf­ten oder Mar­ke­ting ein­ge­setzt. Ein wenig detail­lier­ter möch­te ich auf den Bereich der pro­du­zie­ren­den Indus­trie ein­ge­hen.

Im Bereich der eigent­li­chen Pro­duk­ti­on ist eine um bis zu 25% bes­se­re Aus­las­tung der Maschi­nen (soge­nann­te Over­all Equip­ment Effec­ti­ve­ness – OEE) durch den Ein­satz von vor­aus­schau­en­der War­tung (Pre­dic­ti­ve Main­ten­an­ce) mög­lich, da hier­durch unge­plan­te Aus­fall­zei­ten redu­ziert wer­den kön­nen. Dar­über hin­aus kann durch die Zusam­men­ar­beit von Men­schen und Robo­tern (soge­nann­te Cobots) die Pro­duk­ti­vi­tät um ca. 15% gestei­gert wer­den. In der Qua­li­täts­über­wa­chung kann durch Bil­d­er­ken­nungs­ver­fah­ren die Pro­duk­ti­vi­tät erhöht und der Aus­schuss ver­min­dert wer­den.

Schaut man sich die Geschäfts­pro­zes­se an, so sind auch hier Opti­mie­run­gen mög­lich. Lager­hal­tungs­kos­ten kön­nen z. B. durch die genaue Pro­gno­se des Abver­kaufs (Demand Pre­dic­tion) um bis zu 40% gesenkt wer­den. F&E‑Aufwendungen kön­nen durch den Ein­satz von KI gesenkt wer­den und es sind kür­ze­re Markt­ein­füh­rungs­zei­ten mög­lich. Damit kann das Unter­neh­men schnel­ler auf Markt­be­dürf­nis­se reagie­ren.

Da bei der Her­stel­lung eines Pro­duk­tes sowie bei des­sen Ver­wen­dung Daten anfal­len, kön­nen neue Ser­vices ange­bo­ten wer­den und es sind folg­lich neue, daten­ge­trie­be­ne Geschäfts­mo­del­le denk­bar.

Was sind die größten Vorteile beim Einsatz künstlicher Intelligenz?

Die Vor­tei­le von KI sind immer domä­nen­spe­zi­fisch zu betrach­ten. Im Bereich der Fer­ti­gung sind dies einer­seits Effi­zi­enz­ge­win­ne und ande­rer­seits die Mög­lich­keit für die Mit­ar­bei­ter, sich stän­dig wie­der­ho­len­de oder gefähr­li­che Arbei­ten an Com­pu­ter und Robo­ter abzu­ge­ben und sich auf wert­schöp­fen­de und inter­es­san­te Auf­ga­ben zu kon­zen­trie­ren. In der Medi­zin kann künst­li­che Intel­li­genz zum Bei­spiel eine Viel­zahl von Daten über einen Pati­en­ten ver­ar­bei­ten und die­se in kur­zer Zeit mit einer Viel­zahl his­to­ri­scher Dia­gno­sen und den aktu­ells­ten For­schungs­er­geb­nis­sen abglei­chen. Auf die­ser Basis kann sie dem behan­deln­den Arzt eine indi­vi­du­ell auf den ein­zel­nen Pati­en­ten abge­stimm­te The­ra­pie vor­schla­gen. In der For­schung erhöht KI die Inno­va­ti­ons­kraft. Im Kun­den­ser­vice kön­nen Anfra­gen bes­ser beant­wor­tet wer­den … Die Lis­te lässt sich belie­big ver­län­gern.

Gibt es auch Nachteile?

Es gibt Stu­di­en, die vor­her­sa­gen, dass es durch Künst­li­che Intel­li­genz zu grö­ße­ren Ver­än­de­run­gen in der Arbeits­welt kom­men kann. Betrof­fen davon sind in ers­ter Linie Tätig­kei­ten, die in irgend­ei­ner Wei­se wie­der­hol­bar und maschi­nell aus­führ­bar sind. Tätig­kei­ten, die mit Koor­di­na­ti­on, Manage­ment oder mit dem Men­schen an sich zu tun haben, sind hin­ge­gen weni­ger betrof­fen. 

Aus­ser­dem besteht die Gefahr, dass sich die Algo­rith­men ver­selbst­stän­di­gen. Mit die­sem Pro­blem waren Face­book-Mit­ar­bei­ter kon­fron­tiert. In einem Expe­ri­ment ent­wi­ckel­ten die von For­schern geschaf­fe­nen Bots plötz­lich ihre eige­ne Spra­che. Das ihnen antrai­nier­te Eng­lisch erschien den bei­den Bots zu kom­pli­ziert, wes­halb sie es durch eine effi­zi­en­te­re Geheim­spra­che ersetz­ten. Es ent­stan­den für den mensch­li­chen Leser vor­erst unlo­gi­sche Kon­ver­sa­tio­nen zwi­schen den bei­den Bots. Als die Face­book-Mit­ar­bei­ter die Kon­ver­sa­ti­on nicht mehr ent­schlüs­seln konn­ten, zogen sie vor­sichts­hal­ber den Ste­cker.

Dar­über hin­aus ist die Fra­ge der Ethik nicht geklärt. Beim Ein­satz mili­tä­ri­scher Droh­nen müss­te sicher­ge­stellt sein, dass sie sich künf­tig an inter­na­tio­na­le Geset­ze hal­ten, wenn sie ein­ge­setzt wer­den. Ter­ro­ris­ten abschie­ßen: ja. Kran­ken­häu­ser und Wohn­häu­ser bom­bar­die­ren: nein.

Vor welchen konkreten Herausforderungen stehen Manufacturer bei der Einführung künstlicher Intelligenz in ihre Produktion? Wie können sie diese Herausforderungen meistern?

Um KI in der Pro­duk­ti­on ein­zu­set­zen, ist es eine zwin­gen­de Vor­aus­set­zung, dass die Pro­duk­ti­on wei­test­ge­hend digi­ta­li­siert ist, d. h., dass über­all Sen­so­ren ver­baut sind und Infor­ma­tio­nen in digi­ta­ler Form vor­lie­gen. Das ist jedoch noch nicht über­all der Fall. Neue Pro­duk­ti­ons­an­la­gen ver­fü­gen bereits über die not­wen­di­ge Sen­so­rik. Bei älte­ren Maschi­nen muss man dann über ein retro­fit­ting – also Nach­rüs­tung – reden.

Im All­ge­mei­nen soll­ten bei der Ein­füh­rung von KI im pro­du­zie­ren­den Gewer­be fol­gen­de Punk­te beach­tet wer­den:

  • Defi­ni­ti­on von Pilot­pro­jek­ten, um die Chan­cen / Poten­zia­le von künst­li­cher Intel­li­genz zu ver­ste­hen
  • Auf­bau inter­ner KI-Kom­pe­tenz und Koope­ra­ti­on mit Spe­zia­lis­ten (bei Fuji­tsu nen­nen wir das Co-crea­ti­on)
  • Eta­blie­rung einer Big-Data-Infra­struk­tur, um im gro­ßen Umfang Detail­da­ten zu spei­chern
  • Agi­li­tät im Pro­jekt­an­satz
     

Welche Technologien sind für Manufacturer geeignet, die schrittweise auf smarte Produktion umstellen wollen? Wo sollte man am besten anfangen?

Beim Ein­satz von KI soll­te es weni­ger um Tech­no­lo­gien gehen; die­se sind nur das not­wen­di­ge Vehi­kel. In einem ers­ten Schritt soll­ten mög­li­che Use-Cases defi­niert und bewer­tet wer­den. Als prag­ma­tisch hat sich erwie­sen, sich dabei auf Use-Cases zu kon­zen­trie­ren, die schnell umsetz­bar und erfolgs­wirk­sam sind. Gleich mit „Lang­frist-Pro­jek­ten“ zu begin­nen, ist hin­ge­gen nicht der opti­ma­le Ansatz.

Welche Technologie findest Du persönlich aktuell am spannendsten?

Tech­no­lo­gisch fin­de ich die Bil­d­er­ken­nung bzw. das dahin­ter­lie­gen­de Ver­fah­ren der „Neu­ro­na­len Net­ze“ am span­nends­ten. Aus mei­ner Sicht bie­tet das ein umfang­rei­ches Ein­satz­spek­trum, um Kos­ten­sen­kungs- und Erlös­stei­ge­rungs­po­ten­tia­le zu erschlie­ßen.

Wenn Du Dir unsere Zukunft in 10 Jahren ausmalst: Wie wird künstliche Intelligenz und unser Leben damit dann aussehen?

In 10 Jah­ren wird KI aus unse­rem All­tag nicht mehr weg­zu­den­ken sein. Unse­re Jobs wer­den sich ent­spre­chend ver­än­dert haben und neue Dienst­leis­tun­gen und Pro­duk­te wer­den ver­füg­bar sein.

Inter­es­sant fin­de ich ein Zukunfts­sze­na­rio des Öko­no­men Robin Han­son. Er hält es für plau­si­bel, dass es noch in die­sem Jahr­hun­dert mög­lich sein wird, mensch­li­che Gehirn­si­mu­la­tio­nen, soge­nann­te who­le brain emu­la­ti­ons (WBEs), digi­tal in vir­tu­el­ler Rea­li­tät lau­fen zu las­sen. Sol­che WBEs wären dupli­zier­bar und könn­ten, sofern genü­gend Hard­ware vor­han­den ist, um ein Viel­fa­ches schnel­ler sein als ein mensch­li­ches Gehirn –  was einen enor­men Effi­zi­enz­ge­winn beim Arbei­ten zur Fol­ge hät­te. Er pro­gnos­ti­ziert, dass es in einem sol­chen Fall eine “Bevöl­ke­rungs­ex­plo­si­on” unter WBEs geben wür­de, weil die­se in vie­len Berei­chen als enorm kos­ten­ef­fek­ti­ve Arbei­ter ein­ge­setzt wer­den könn­ten.

Vielen Dank für das spannende Interview, Frank!

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