Künstliche Intelligenz in der Industrie

TEXT: Dr. Michael W. Preikschas

Insgesamt 12% aller deutschen Industrieunternehmen nutzen schon heute Künstliche Intelligenz im Kontext der Industrie 4.0. Dies betrifft jede vierte Maschine in der deutschen Fertigung, die aktuell bereits mit dem Internet verbunden ist. Diese Zahlen veröffentlichte der Verband Bitkom im Zuge der Hannover Messe, auf Basis einer repräsentativen Umfrage. Der Studie zufolge geht jedes zweite Unternehmen inzwischen davon aus, dass maschinelles Lernen aktuelle Geschäftsmodelle tiefgreifend verändern wird. Zu den Vorteilen, die erwartet werden, gehören etwa die Steigerung der Produktivität (47%), vorausschauende Fehlererkennung (Predictive Maintenance mit 39%) und die Prozessoptimierung in Produktion und Fertigung (33% der Befragten).

Das Beratungsunternehmen Deloitte (www2.deloitte.com), welches ebenfalls eine Studie veröffentlichte, kam zu vergleichbaren Resultaten und schließt daraus: „Der KI-Standort Deutschland ist eindeutig noch nicht ´abgehängt´. Deutsche Unternehmen haben den Mehrwert von Künstlicher Intelligenz für die eigenen Produkte und Dienstleistungen, aber auch für interne Abläufe erkannt und sind die ersten Schritte erfolgreich gegangen.“ Dabei fanden die Forscher heraus, dass in deutschen Unternehmen tatsächlich nahezu alle Varianten von KI-Technologien zum Einsatz kommen: darunter regelbare Systeme, Process Robotics, Natural Language Processing, Machine Learning, Physische Roboter mit künstlicher Intelligenz (z.B. Cobots), Deep Learning, Affective Computing (künstliche emotionale Intelligenz) und Computer Vision. Die am meisten verbreitete Form von KI in Deutschland sind die Process Robotics und Regelbasierte Systeme, die man in 67% der befragten Unternehmen findet. Dabei wird die Umsetzung von KI Strategien bisher weniger auf Grundlage einer übergreifenden Firmenstrategie durchgeführt, sondern beruht überwiegend auf Abteilungsentscheidungen. Nur 26% der für die Studie befragten Unternehmen verfügen über eine umfassende und unternehmensweite KI-Strategie.

Anstatt Künstliche Intelligenz selbst zu entwickeln, verwenden die Unternehmen in Deutschland eher weniger aufwendige und standardisierte Algorithmen, Applikationen oder komplette KI „Zukauf“-Lösungen. Die Offenheit der Unternehmen gegenüber Dienstleistungen im KI Bereich ist generell vorteilhaft, denn diese KI-Lösungen „von der Stange“ versprechen einen schnellen und kostengünstigen Zugang, um neue intelligente Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickeln zu können.

Auf dem Mobile World Congress 2019 in Barcelona waren die Besucher über den innovativen Eingangsbereich Teil der Gesichtserkennung durch biometrische Daten (Breez). Es kam zu keinerlei Staus bei dem sonst als Flaschenhals bekannten Toren der großen Veranstaltung. Der Einlassprozess der Gäste wurde durch die Gesichtserkennung deutlich beschleunigt und für den Kunden komfortabler. Ob vom Kunden auch positiv aufgenommen wird, dass über diese Daten auch auf die Emotionen und aktuellen Gemütslagen, geschlossen werden kann (beispielsweise beim Vergleich zwischen Ein- und Ausgang) bleibt zweifelhaft. So könnte der Veranstalter eventuell auf den Erfolg des Kongresses zurückschliessen.

Problematik bei Roboteranwendungen in der Industrie ist der gezielte Griff in die Kiste: Üblicherweise liegen Bauteile unstrukturiert übereinander. Optimal wäre eine sichere Erkennung, Fixierung und Weiterleitung zum nächsten Verarbeitungsschritt. Die Problematik liegt für den Roboter darin, dass für die meisten Objekte keine gespeicherten Daten (wie Abmessungen und Gewicht) zur Verfügung stehen. Die Maschinen müssen also durch Versuch und Irrtumselbst lernen, welche Greiftechnik zum Erfolg führt. Das Fraunhofer Institut nennt diese Form der Automatisierung Deep Grasping.

Innovatoren erreichen mehr Umsatz und Gewinn, neue Kunden und Märkte. Trends früh erkennen, daraus Bedürfnisse richtig und rechtzeitig ableiten, neue Lösungen zum Erfolg entwickeln — das ist ihr Geschäft. Sie arbeiten intern im Netzwerk und extern mit Partnern. Marketing und Vertrieb sind früh eingebunden. Innovationen beginnen mit Ideen und gelingen durch strukturiertes Management.

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