Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits die Software- & Internetbranche transformiert. Konzerne wie Google, Facebook oder Amazon setzen sie bereits seit Jahren erfolgreich ein. Mittlerweile hält KI aber auch in vielen weiteren Branchen Einzug – von der Fertigung über die Landwirtschaft und die Logistikbranche bis zum Gesundheitssektor. Damit geht eine tiefgreifende Transformation der Industrie einher. Wer da nicht am Puls der Zeit bleibt und offen für Veränderungen ist, wird langfristig nicht wettbewerbsfähig sein.
 

 
Viele Unternehmen haben das enorme Potenzial von KI bereits erkannt, aber wissen nicht, wie sie diese Technologie für ihre Belange nutzen können. Um KI richtig zu implementieren, müssen Unternehmen zunächst verstehen, wozu aktuelle KI-Systeme imstande sind und wozu nicht. Daher erklären wir in diesem Artikel, welche Möglichkeiten KI bietet und wie Unternehmen davon profitieren.

Was KI bereits kann

Bei der Künstlichen Intelligenz werden zwei Entwicklungsstufen unterschieden: Die „Artificial Narrow Intelligence“ (ANI) und die weitaus höher entwickelte „Artificial General Intelligence“ (AGI). Während ANI als „schwache KI“ eingestuft wird, da sie nur auf einen engen Bereich von Parametern oder Situationen spezialisiert ist (z. B. Spracherkennung), gilt AGI als „starke KI“, die auf einem höheren Niveau arbeitet, das der menschlichen Intelligenz entspricht.
 
KI in der Produktion

Bei allen aktuell verfügbaren KI-Systemen handelt es sich um ANI. Dazu zählt beispielsweise KI-gestützte Robotertechnik, die in vielen Industrieunternehmen schon zum Einsatz kommt. Eine neue, intelligente Roboter-Generation flankiert den Weg zu deutlich flexibleren Produktionsprozessen. Starre, hierarchisch strukturierte Prozesse und Strukturen weichen mehr und mehr auf und gelten als längst überholt. Dank massiver Fortschritte in den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sind kollaborierende KI-Roboter, sogenannte Cobots, dazu in der Lage, selbstständig Anpassung an neue Anforderungen vorzunehmen. Daher sind sie insbesondere für die Fertigung individueller, personalisierter Produkte ein sehr hilfreiches Tool.

Auch in vernetzten Maschinen oder Anlagen wird KI im industriellen Alltag eingesetzt. Daraus entsteht eine Artificial Intelligence of Things (AIoT), die nicht nur Daten sammelt, sondern diese auch unmittelbar analysiert und daraus Erkenntnisse zieht. So kann der Energieverbrauch eines Fertigungsprozesses mittels AIoT-Sensoren im laufenden Betrieb optimiert werden. Ebenso können intelligente Maschinen eigenständig Qualitätskontrollen durchführen. Vor einigen Jahren mussten Menschen z. B. noch selbst Smartphones auf Kratzer kontrollieren. Heute wird diese repetitive Aufgabe durch intelligente Bildverarbeitungssysteme automatisiert und zuverlässig ausgeführt.

Monotone und von Wiederholungen geprägte Tätigkeiten sind für Menschen oftmals nicht erfüllend. Aber sie sind prädestiniert für den Einsatz von lernenden Maschinen, welche genau in solchen Szenarien ihre große Stärke ausspielen: KI wird nicht müde, unkonzentriert oder krank und ist in der Lage, in gleichbleibender Verlässlichkeit repetitive Aufgaben auszuführen. Durch sie gestaltet sich die Produktion effizienter, flexibler und zuverlässiger. Hier zeigt sich, dass die Anwendung von KI in der Industrie längst keine Zukunftsmusik mehr ist.
 
Smarte Prozesse

Darüber hinaus kommen immer häufiger KI-Technologien zum Einsatz, die Prozesse und Strukturen optimieren. So können beispielsweise mit unserer KI und AR-Lösung Dynamian Aufgaben systematisiert und Instruktionen gegeben werden. Die digitalisierten und intelligenten Arbeitsanweisungen an Montagearbeitsplätzen, bei der Qualitätssicherung oder für die Instandhaltung lassen sich sehr schnell und einfach durchführen. Dabei kommt ein Machine-Learning-Modul zum Einsatz, das Objekte in der Arbeitsumgebung erkennt und den Nutzer mit allen notwendigen Informationen darüber versorgt. Arbeitsabläufe laufen dementsprechend automatisiert ab und die Kooperation zwischen Mensch und Maschine wird so einfach wie möglich gehalten. Damit gelingt es, die Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit bestmöglich zu unterstützen.
 

 
KI in der Logistik

Der Bereich Logistik wurde in den letzten Jahren mit neuen Herausforderungen konfrontiert: Kleinere Bestellmengen und höhere Frequenzen erfordern einen logistischen Mehraufwand. Der rasante Anstieg des E-Commerce und die damit verbundenen Hürden können durch KI-gestützte Systeme gemeistert werden. KI findet daher in der Logistik bereits in verschiedenen Bereichen Anwendung. Beispielsweise nutzen viele Betriebe autonome Lieferketten, Drohnen und weitere selbstgesteuerte Transportmittel, um Waren von effizient A nach B zu transportieren. Hier wird oftmals eine Lagerverwaltungssoftware verwendet, die alle aktuellen Bewegungen innerhalb des Lagers identifiziert und weiterverarbeitet. Auch die Planung von treibstoffsparenden Transportrouten gestaltet sich durch Künstliche Intelligenz effizienter, sodass Leerfahrten und ungenutzte Kapazitäten vermieden werden.

Mithilfe von KI-Modellen kann zudem die Nachfrage an Produkten genau prognostiziert werden: Dafür werden große, inhomogene Datenmengen durch Algorithmen ausgewertet. Interne Verkaufszahlen werden dabei mit Daten aus sozialen Medien und anderen Internetquellen verglichen. So können Schlussfolgerungen hinsichtlich der Konsumabsichten der Nutzergetroffen werden und das Nachfrageverhalten vorhergesagt werden. Dadurch können Logistikunternehmen ihre Bestellungen und Kapazitäten effizient planen und ihre Transportgüter optimal lagern.

Die Logistikbranche eignet sich sehr gut für ein breites Spektrum an KI-Anwendungen, da sie große Datenmengen umfasst. Diese Datenmengen sind die zentrale Basis für digitale Abbilder ganzer Anlagen und Systeme. Daher lässt sich insbesondere in Branchen, in denen große Mengen an Daten generiert werden, aus dem Einsatz von KI ein großer Nutzen ziehen. Je nach Anforderungen des Anwenders kann die Datenverarbeitung entweder über eine Cloud-Lösung oder lokal über Edge Computer erfolgen. In der Cloud stehen große Mengen an Rechenleistung zur Verfügung, während auf der Edge Plattform die Daten schneller und typischerweise in höherer Auflösung verfügbar sind. In vielen Fällen ist eine Kombination aus Edge und Cloud empfehlenswert.

Vielversprechende Aussichten:
Der richtige Umgang mit KI

Artificial General Intelligence existiert bislang noch gar nicht. Sie gilt erst dann als erreicht, wenn KI-Systeme intellektuelle, komplexe Aufgaben lösen, die mit kognitiven Denkvorgängen vergleichbar sind. Vorerst werden Roboter, die wie Menschen denken und handeln können, also noch reine Science-Fiction bleiben.

 

 
Zwar arbeiten aktuelle KI-Anwendungen technisch gesehen noch in einem begrenzten Spektrum, dennoch sind sie zentrale Treiber der Automatisierung. Denn schon heute können die Maschinen und Prozesse selbstständig Schlussfolgerungen aus den Datenmengen ziehen und ihre Prozesse bereits im laufenden Betrieb nachjustieren. Unternehmen aus der Industrie haben erkannt, dass sich Künstliche Intelligenz zu einer entscheidenden Stellschraube für die betriebliche Produktivität entwickelt.

Laut des KI-Experten Andrew Ng wird eine Aufgabe, die nach einer Sekunde kognitiver Arbeit von einem Menschen erledigt werden kann, wahrscheinlich jetzt oder in naher Zukunft automatisiert werden. Unternehmen sollten sich daher rechtzeitig mit den transformativen Möglichkeiten der KI beschäftigen und diese in ihrer Strategie berücksichtigen. Dabei sollte sichergestellt sein, dass die KI-Systeme nicht nur punktuell eingesetzt, sondern auch über Silos hinweg angewendet werden. Um das zu realisieren, empfiehlt Andrew Ng, die Stelle eines Chief Artificial Intelligence Officers (CAIO) zu schaffen. So können Unternehmen zudem neue KI-Talente gewinnen.
 
Durch die Automatisierung von einfachen, wiederholenden Tätigkeiten wird sich der Arbeitsmarkt ebenfalls transformieren. Arbeitsplätze von niedrig- bis mittelqualifiziertem Personal werden künftig wegfallen. Wirtschaft und Politik sollten daher gemeinsam Maßnahmen realisieren, um diesen Wandel sozialverträglich zu gestalten. Doch es werden auch positive Entwicklungen auf dem Arbeitsmarkt erwartet. Für die Implementierung von KI in Betrieben werden qualifizierte Fachkräfte benötigt, die den Wegfall an Arbeitsplätzen kompensieren. Darüber hinaus wird sich die Qualität von Arbeitsprozessen grundlegend verbessern, da zukünftig körperlich anstrengende Arbeiten oder monotone Aufgaben maschinengestützt umgesetzt werden. Der Faktor „Mensch“ und KI müssen in der Industrie also kein Widerspruch sein. Sie können idealerweise auch in einer ertragreichen Symbiose münden.

Quellen:

digital-engineering-magazin.de, KI in der Produktion: So verändern Roboter unsere Arbeitsbedingungen und Prozesse

siemens.com, Künstliche Intelligenz in der Industrie

timocom.de, Zukunftstechnologien, Logistik, künstliche Intelligenz

bosch.com, Künstliche Intelligenz in der Industrie