Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 – Das Exoskelett

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Mit Unterstützung der KI müssen Experten weniger Zeit für die Ursachensuche aufwenden und haben mehr Zeit für die Problembehebung, für innovative und kreative Entwicklungen. Um Prozesse zu optimieren und effizient zu gestalten, müssen die Stärken und das Wissen der Mitarbeiter richtig mit KI-Anwendungen kombiniert werden.

Die Begeisterung rund um künstliche Intelligenz (KI) kennt keine Grenzen. Viele Experten preisen KI-Verfahren und -Lösungen sogar als wahre Wundermittel an. Auch die Zahlen sprechen für sich: Sei es in der Qualitätssicherung in Produktionsumgebungen, im Kundenservice oder in der vorrausschauenden Wartung von Maschinen und Anlagen – Unternehmen in Deutschland setzen KI und Machine Learning (ML) mittlerweile in vielen Bereichen ein oder starten entsprechende Feldversuche. Im Vergleich zu 2019 ist die Zahl der Unternehmen, die sich mit KI und ML beschäftigen, sogar um 20 Prozent auf fast 73 Prozent angestiegen. Das zeigt die aktuelle Studie »Machine Learning 2020« von IDG Research Services.

Kein Wunder also, dass die Angst mitschwingt, dass künstliche Intelligenz irgendwann den Menschen ersetzen könnte. Dabei sind KI-basierte Anwendungen – nüchtern betrachtet – schlichtweg ein weiteres Tool. Eines, das Unternehmen dabei unterstützt, Informationen schneller zu finden, Aufgaben besser zu bewältigen oder Prozesse zu optimieren. Diese Lösungen können jedoch längst nicht alles und schicken sich auch nicht an, die menschliche Arbeit überflüssig zu machen. KI unterstützt und verändert stattdessen – wie jedes neue Werkzeug auch – die Möglichkeiten des Menschen.

Warum KI heute längst nicht zu allem fähig ist. Dem Bereich KI wird meist mehr zugetraut, als tatsächlich möglich ist. Deshalb stellt sich zunächst die Frage, woher dieser Irrglaube überhaupt kommt. Tatsächlich ist einer der häufigsten Gründe die Vermischung der Begriffe künstliche Intelligenz und Machine Learning.

Wissenschaftlich betrachtet, bezieht sich künstliche Intelligenz auf ein sehr großes Forschungsgebiet, welches eine Reihe von Techniken umfasst, mit denen Computer lernen und Probleme lösen sollen. Dazu zählen beispielsweise Computer-Vision, Computerlinguistik, Robotik und Expertensysteme oder evolutionäre Algorithmen. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der sich mit dem selbstständigen Erschließen von Zusammenhängen auf Basis von Beispieldaten beschäftigt.

Machine Learning ist in einigen speziellen Anwendungsfällen bereits sehr weit fortgeschritten. Man nehme beispielsweise die Bild- und Spracherkennung oder Routen-Planung. Auch digitale Assistenten wie Siri, Cortana, Alexa und Co. können mittlerweile viel – in diesem Fall vor allem Speech-to-Text. Für KI gilt diese Tatsache allerdings nicht. Denn eine KI kann der Mensch erst händisch mit Hilfe von Machine Learning als Werkzeug für einzelne Anwendungen entwickeln. Gerade komplexe Systeme wie beim autonomen Fahren bedeuten einen immensen Aufwand in der Herstellung. Eine KI-schöpfende KI, die neue Lösungen aus grundlegenden ML-Bausteinen kreiert, existiert hingegen nicht.

Warum KI als Exoskelett des Menschen fungiert. Machine Learning eignet sich vor allem dazu, repetitive Aufgaben zu automatisieren. Besteht eine dieser Aufgaben also aus immer der gleichen Auswertung, kann es natürlich sein, dass sie in Zukunft durch einen Machine-Learning-Ansatz übernommen wird. Schließlich können künstliche Intelligenz und Machine Learning komplexe Probleme genauer und schneller unter der Berechnung sehr vieler komplexer Variablen bearbeiten. Auf diese Weise werden die Herausforderungen, die durch große, komplexe Datenmengen entstehen, überhaupt erst beherrschbar.

Doch all den Analysen, Auswertungen und Prognosen zum Trotz kann ein solches System bei Entscheidungen, die Fingerspitzengefühl, Intuition oder redegewandte Promotoren erfordern, lediglich eine Hilfestellung bieten, aber niemals den Menschen ersetzen. Ist also beispielsweise in einer Industrieanlage ein Defekt aufgetreten, kann eine KI ermitteln, welche Komponenten diesen Defekt wahrscheinlich verursacht haben und die daher überprüft werden sollten. Es bedarf jedoch immer noch einer geschulten Fachkraft mit jahrelanger Erfahrung, das Problem auf die bestmögliche Art und Weise zu beheben und die Anlage wieder zum Laufen zu bringen. Diese Fachkraft investiert nun aber weniger Zeit in die Ursachensuche und dafür mehr Zeit in die Problembehebung.

Künstliche Intelligenz kann Mitarbeiter also im Alltag unterstützen und Unternehmen vorwärtsbringen. Unternehmen und KI-Dienstleister sollten es sich daher zur Aufgabe machen, gemeinsam für ihre entsprechenden Anwendungsfälle an userzentrierten Lösungen zu arbeiten, die Mitarbeiter in ihrer täglichen Arbeit maßgeblich unterstützen, ressourcenraubende Probleme eliminieren und so mehr Zeit für eine innovative und kreative Entwicklung schaffen.

Dabei geht es vor allem um standardisierte Lösungen, die sich einfach anwenden und einsetzen lassen. Denn es muss nicht jeder User zwangsläufig im Detail Bescheid wissen, wie die zugrundeliegenden ML-Tools benutzt werden müssten, um zum Beispiel eine Anomaliedetektion einzusetzen. Hauptsache, es funktioniert. Wichtig ist stattdessen, dass die Stärken und das Wissen der jeweiligen Mitarbeiter richtig mit KI-Anwendungen kombiniert werden, um Prozesse zu optimieren und effizient zu gestalten.

BMW: Optimale Positionierung von Anbauteilen. Wie der Einsatz einer solchen Lösung in der Praxis aussieht, zeigt der bayerische Automobilhersteller BMW. Jede einzelne Komponente der verschiedenen Fahrzeugmodelle muss perfekt positioniert sein – das gilt auch für die Fahrzeugtüren. Hier sind optimale Spaltmaße für die Funktionalität und das äußere Erscheinungsbild Pflicht.

Die Montage der Türen bedeutete für BMW jedoch eine große Herausforderung, da zum Zeitpunkt des Einbaus weder Tür noch Karosserie lackiert sind und Ausstattung, Fensterscheiben und notwendige Dichtungen fehlen. Der Einfluss dieser Faktoren auf die Türposition – beispielsweise durch Verformung und zusätzliches Gewicht – muss dementsprechend antizipiert und kompensiert werden. Ein äußerst schwieriges Unterfangen, bei dem sich die richtige Antwort auch noch stetig verändert, weshalb die Türen in der Praxis nach Abschluss der Montage noch einmal in aufwändiger und zeitintensiver Nacharbeit von Hand angepasst werden mussten. Ziel war es daher, genau und in Echtzeit zu berechnen, mit welcher Einbauposition sich die besten Spalt- und Versatzqualitäten erreichen lassen.

BMW formulierte deshalb ein kausales Prozessmodell auf Basis des Produktionsablaufs, der Messdaten der tatsächlichen Spaltmaße, CAD-Koordinaten und Stammdaten sowie der Fugenpläne der jeweiligen Baureihen. Zusätzlich wurde das Wissen der Prozessexperten eingebunden, beispielsweise Informationen über das typische Drehverhalten durch zusätzliches Gewicht oder Verformungen durch die Dichtung. Das Modell kann nun vorhersagen, wie genau eine Fahrzeugtür im Laufe der Fertigung verdreht und verformt wird und welche finale Position sich daraus ergibt. BMW kann zudem die Einstellungsparameter berechnen, die notwendig sind, um die Türen optimal einzupassen.

Der Automobilhersteller profitiert so von einer ressourcenschonenden Produktion, einer verbesserten Prozessstabilität und einer deutlichen Zeitersparnis durch die geringere Nacharbeit.

Hier wird die Fähigkeit von KI, als Exoskelett für den Menschen zu fungieren, noch einmal deutlich. Gerade in der Fertigung gibt es so viele verschiedene Einflussparameter, die es zu berücksichtigen gilt, dass es dem Menschen kaum möglich ist, schnell auf Veränderungen zu reagieren. Die KI kann jedoch in Echtzeit die verschiedenen Veränderungen wahrnehmen, neue Parameter zur Optimierung des Fertigungsprozesses berechnen und dem Menschen vorschlagen. Die Berechnung erfolgt dabei anhand der Modelle, die der KI vorgegeben wurden. Die Transferleistung, den eigentlichen Prozess zu verändern, sowie das letztendliche »Go!« kommen jedoch vom Menschen.

Fazit. Es geht also nicht um die Entscheidung Mensch oder KI, sondern um die richtige Kombination aus menschlichem Fachwissen und Stärken mit der Anwendung an sich. Die KI sagt dem Menschen nicht, wohin er gehen soll, sondern unterstützt ihn stattdessen wie ein Exoskelett beim Gehen. Auf diese Weise erzielen Unternehmen Ergebnisse, die jenseits dessen liegen, was jede Seite alleine erreichen kann.


Dr. Theo Steininger,
CEO von ERIUM

 

 

 

 

Illustration: © RYGER /shutterstock.com

 

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