Künstliche Intelligenz in der Industrie
Was kann Künstliche Intelligenz (KI) schon heute leisten und weshalb ist sie wichtig für Deutschland als Produktionsstandort? Wo befinden wir uns auf dem Weg, KI in unser Leben zu integrieren, wie sind wir international aufgestellt? Ist „KI Made in Europe“ noch Zukunftsmusik oder sind unsere Unternehmen gut dabei, diese neue Technologie erfolgreich umzusetzen?
Hinter dem Buzzword KI steckt eigentlich ein Werkzeug, um die Digitalisierung voranzutreiben und den Wirtschaftsstandort Deutschland und somit unseren Wohlstand zu sichern. Eine Technologie wird allerdings nur dann erfolgreich, wenn sie gesellschaftliche Akzeptanz findet. Deshalb ist es unabdingbar, Politik, Industrie und Arbeitnehmer aufzuklären und ihnen mögliche Ängste und Vorbehalte zu nehmen. Im Mittelpunkt muss daher eine KI-Technologie stehen, die den Menschen in seiner Arbeit ergänzt und nicht ersetzt. In dieser vierten Ausgabe der HORIZONTE möchte acatech mit Mythen und möglichen Dystopien rund um die Künstliche Intelligenz in der Industrie aufräumen.
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Der acatech HORIZONTE Podcast
„Late Night Tech“ ist ein Podcast für alle, die Lust haben auf gute Gespräche rund um Wissenschaft, Technik und Community Insider. Faktenbasiert und ganz entspannt sprechen Christina Müller-Markus und Dr. Sandra Fendl vom acatech HORIZONTE-Team mit renommierten Experten und Expertinnen über aktuelle Themen.
acatech HORIZONTE: KI in der Industrie
Hier können Sie die Publikation sowie den Flyer im PDF Format herunterladen.
Die Printversion erhalten Sie auf Anfrage unter horizonte@acatech.de.
Kernbotschaften der Publikation
Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits seit einigen Jahren in unserem Alltag allgegenwärtig. Sie unterstützt uns beim Einkauf im Internet, beim Musikhören oder beim Lesen von Online-Nachrichten. Im Grunde ist KI nichts anderes als eine Reihe von Computerprogrammen, die Menschen auf der Basis von Wissen zunehmend auch bei industriellen Anwendungen unterstützen. In der Industrie helfen KI-Programme beispielsweise dabei, neue Designs zu erstellen, den Transport von Materialien besser zu koordinieren, Fehler in der Produktion zu reduzieren und sogar Kundenwünsche vorherzusehen. All das spart viel Geld, Energie und natürliche Ressourcen. Das besondere an KI-Systemen ist, dass sie mit jedem Einsatz „dazulernen“ und ihr neues Wissen wieder anwenden können.
Was ist künstliche Intelligenz?
Hinter dem Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) steckt im Grunde nichts weiter als eine lang bewährte Methode, die es seit Anbeginn der Menschheit gibt: aus vorhandenem Wissen neue Schlüsse zu ziehen, um Probleme zu lösen. Das besondere ist, dass ein KI-Programm im Unterschied zur herkömmlichen Informatik diese Schlüsse auch eigenständig ziehen kann. Diese Fähigkeit von Computerprogrammen, eigenständig Zusammenhänge in Daten zu erkennen und mit jedem neuen Fall bessere Schlussfolgerungen zu ziehen, nennt man „Lernen“. Der Vorteil, diese Schlüsse von einem KI-basierten Computerprogramm und nicht vom Mensch ziehen zu lassen, ist, dass kein Mensch Tausende oder sogar Millionen von Daten im Kopf erfassen und in allen Details verstehen kann.
Künstliche Intelligenz ist bereits seit einigen Jahren in unserem Alltag allgegenwärtig. Sie unterstützt uns beim Einkauf im Internet, beim Musikhören oder beim Lesen von Online-Nachrichten. In der Industrie helfen KI-Programme beispielsweise dabei, die Digitalisierung voranzutreiben, neue Designs zu erstellen, den Transport von Materialien besser zu koordinieren, Fehler in der Produktion zu reduzieren und sogar Kundenwünsche vorherzusehen. All das spart viel Geld, Energie und natürliche Ressourcen.
Was ist die industrielle Wertschöpfungskette?
Der etwas technische Begriff der „industriellen Wertschöpfungskette“ meint nichts weiter als den gesamten Prozess rund um ein Produkt. Dieser Prozess umfasst fünf Hauptbereiche:
- Entstehung der Idee und das Design
- Gewinnung und Verarbeitung der notwendigen Rohstoffe
- Lieferung der Produktmaterialien und Komponenten
- Eigentliche Herstellung des Produkts
- Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Recycling.
Aus der Aneinanderreihung dieser Prozesse entsteht eine Kette – eben die Wertschöpfungskette. Erst die Optimierung all dieser Bereiche erhöht den Gewinn und macht ein Unternehmen wirklich innovativ und international erfolgreich. Wert zu schaffen ist für Unternehmen wie die Gesellschaft als Ganzes gleichermaßen von Bedeutung. Wertschöpfung ermöglicht Wohlstand und Wohlfahrt. Somit betrifft sie unmittelbar unser Leben.
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KI in der industriellen Wertschöpfungskette: Anwendungsfälle
Mit anschaulichen und leicht verständlichen Schaubildern werden in der HORIZONTE Publikation unterschiedliche Szenarien aufgezeigt, wo Künstliche Intelligenz heute schon in der Industrie zum Einsatz kommt und was in Zukunft noch möglich ist.
Generatives Design für ein Elektro-Motorrad
Mithilfe eines Computerprogramms, das auf KI basiert, lassen sich eine Vielzahl von unterschiedlichen und ungewöhnlichen Design und Konstruktionsvarianten in kürzester Zeit erproben, auf die ein Mensch von allein eventuell gar nicht gekommen wäre. Diese Anwendung von KI beim Entwerfen neuer Produkte nennt man „generatives Design“.
Digitaler Assistent in der Metallverarbeitung
Sogenannte KI-gestützte Assistenten – kurz: digitale Assistenten – sind bereits seit einigen Jahren in unserem Alltag sehr präsent: Wir nutzen sie in unseren Smartphones oder in Form von intelligenten Lautsprechern in vielen Haushalten. Auch in der Industrie sind solche Assistenz-Systeme sehr nützlich und können die Belegschaft eines Unternehmens bei ihren Tätigkeiten unterstützt.
KI als Problemlöser für Lager und Transport
KI-Verfahren können dabei helfen, kurzfristige Kundenbestellungen und Stornierungen in Echtzeit zu erfassen, Fahrten zu optimieren und innerhalb von kürzester Zeit Hunderte bis Tausende neuer Routen für Transporte zu ermitteln. Hier würde auch das geschickteste Logistikteam an seine Grenzen stoßen. So kann die Kundschaft mit pünktlichen Lieferungen rechnen und Transport unternehmen sparen Zeit und Geld.
Umweltbewusst und energieeffizient im Maschinenbau
Der Klimawandel stellt aktuell ein großes Problem für unsere Umwelt dar. Verursacher ist neben Verkehr, Landwirtschaft und Haushalten zweifelsohne auch die Industrie. Hier gibt es bereits erste KI Lösungen, die den Energieverbrauch von industriellen Anlagen optimieren und somit die Umweltbelastung reduzieren.
Rücklauflogistik: KI und Circular Economy
Immer mehr Rohstoffe werden verbraucht, um mehr Produkte herzustellen und zu konsumieren, die dann wieder entsorgt werden müssen. Genau hier setzt die sogenannte Circular Economy an: Produkte sollen länger nutzbar sein und nach dem Ende ihrer Lebensdauer wiederaufbereitet oder recycelt werden. Hier spricht man auch von „Rücklauflogistik“. Das ist nicht nur gut für unsere Umwelt: Die Suche nach innovativen Lösungen ist mit dem Streben nach neuen Geschäftsmodellen verbunden, die Arbeit schaffen. Auch hier kann KI einen großen Beitrag leisten, um diese Zukunftsvision möglich zu machen.
In vier Schritten mit KI zu mehr Wertschöpfung in der Industrie
Deutschland verfügt bereits über einen großen industriellen Erfahrungsschatz. Wenn es gelingt, dieses Wissen mit geeigneten KI-Werkzeugen zu verbinden, können deutsche Unternehmen ihren Wettbewerbsvorsprung sichern und ausbauen. Was ist dafür zu tun?
1. Sich nicht auf alten Erfolgen ausruhen – über KI informieren und sensibilisieren
Firmen müssen KI als sogenannte Schrittmachertechnologie verstehen, nämlich als Technologie, die die Spielregeln von morgen vorgeben wird. Sich jetzt zurückzulehnen und mit alten Erfolgsrezepten den geschaffenen Wohlstand halten zu wollen, ist gefährlich. In Ländern wie China oder den USA sind Unternehmen weniger traditionsbewusst und daher eher bereit, Risiken einzugehen und Neues auszuprobieren. Diese Realität zu erkennen, muss der erste Schritt zur Lösung sein.
2. Einstiegshürden überwinden, KI testweise erproben
Mittelständler müssen für die Einführung von KI-Anwendungen große Hindernisse überwinden: Die finanziellen Investitionen sind hoch, KI-Fachkräfte sind auf dem Arbeitsmarkt schwer zu finden und teuer und das Erfassen und Aufbereiten notwendiger Daten kostet wertvolle Zeit und Ressourcen. Hinzu kommt, dass die meisten Firmen derzeit noch nicht absehen können, wie viel Geld sich durch KI-Anwendungen tatsächlich einsparen lässt, weil der Profit bei den bisher implementierten kleinteiligen KI-Lösungen schwer messbar ist. Diese Einstiegshürden gilt es zu erkennen und genau zu analysieren, an welchen Stellen KI gewinnbringend eingesetzt werden kann. An diesen Stellen sollte KI auch testweise in der Anwendung erprobt werden.
3. Anwendungen schnell implementieren, kontinuierlich investieren
Sobald eine passende und sinnvolle KI-Lösung identifiziert wurde, gilt es, die Anwendung schnell voranzubringen. Unternehmen sollten zudem nicht unnötig lange warten, sondern die Angst vor dem Scheitern überwinden und sich trauen, Anwendungen voranzutreiben. Die Einführung von KI ist ein evolutionärer Prozess: Unternehmen müssen kontinuierlich in KI-Lösungen investieren und sollten es keinesfalls bei einer einmaligen Investition belassen. Unabdingbar ist ebenso, die Beschäftigten von Beginn an über Veränderungsprozesse aufzuklären und sie einzubinden.
4. Top Down und Bottom Up – KI in der gesamten Wertschöpfung
Möchte eine Firma wirklich erfolgreich mit KI-Technologie sein, muss sie sowohl einen Topdown als auch einen Bottom-up Ansatz verfolgen, um KI in der gesamten Wertschöpfungskette einzuführen. Wie sieht das in der Praxis aus? Zunächst sucht man nach ganz konkreten Verbesserungspotenzialen oder Problemen entlang der Wertschöpfungskette, etwa in der Logistik oder im Vertrieb, und setzt gerade an diesen Stellen, sozusagen von unten, KI-Verfahren zur Lösung ein (Bottom Up). Dazu passend müssen gleichzeitig von oben herab (Top Down) die Führungskräfte des Managements das gesamte Projekt vorantreiben, für die notwendigen Strukturen sorgen und das Geschäftsmodell anpassen. Es gilt, die Möglichkeiten von KI-Technologie über die Herstellprozesse hinaus ganzheitlich für alle Einsatzbereiche zu überdenken – von der Ideenentstehung bis hin zum Kundenservice.
Daten als Rohstoff der Zukunft: Smart Data statt Big Data
Daten sind das A und O in der heutigen digitalen Welt. Wussten Sie, dass Expertenangaben zufolge Firmen, die eine KI-Lösung einführen möchten, über 70 Prozent der Zeit darauf verwenden, die richtigen Daten zu erheben und aufzubereiten? Doch woran liegt das? In den meisten Unternehmen arbeiten verschiedene IT Systeme nebeneinander. Firmen wagen es oft nicht, eine komplett neue und einheitliche IT-Architektur einzuführen, weil sie den Stillstand der gesamten Produktion fürchten. Deshalb müssen sie die benötigten Daten aus ihren zahlreichen IT-Systemen zusammenführen, was in der Regel zeitintensiv und nervenaufreibend ist. Erschwerend kommt hinzu, dass viele Unternehmen blind große Datenmengen (Big Data) sammeln, ohne sich vorher zu überlegen, wie sie diese „schlau“ einsetzen können (Smart Data).
Was darf KI und was darf sie nicht?
Auf den ersten Blick scheinen Personendaten und Maschinendaten nichts gemein zu haben. Tatsächlich aber kommen wir in der Produktion sehr schnell an personenbezogene Daten: Sobald eine Maschine nicht mehr die gewohnte Qualität liefert, kann man anhand der Produktionsdaten die Arbeitsschicht feststellen, in der das Problem zum ersten Mal aufgetaucht ist, und dementsprechend ermitteln, wer womöglich das Problem verursacht hat. Gerade aus diesen Bedenken wird KI in Unternehmen oftmals blockiert. Anderseits kann eine Führungskraft auch ohne KI nachvollziehen, wer zu langsam arbeitet oder die Maschine falsch bedient. Für die Umsetzung von KI-Lösungen müssen Unternehmen in jedem Fall den Betriebsrat rechtzeitig informieren und auch die Belegschaft aufklären. Die Europäische Kommission hat übrigens von einer Expertenkommission die „Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI“ erarbeiten lassen, die als Orientierung für Unternehmen dienen sollen und unter anderem bei der Entwicklung, Einführung und Nutzung von KI-Systemen das Recht auf Transparenz und Nichtdiskriminierung einfordern.
Im Wissenschaftsjahr 2019 – Künstliche Intelligenz des Bundesministeriums für Bildung und Forschung wurde acatech HORIZONTE-Projektgruppenleiter Otthein Herzog zu den „Zehn prägenden Köpfen“ der deutschen KI-Geschichte gekürt:
Otthein Herzog hat den Aufbau der deutschen KI-Forschungs- und Anwendungslandschaft mitgeprägt. Bei IBM hat er das Institut für wissensbasierte Systeme in Böblingen geleitet, welches das seinerzeit größte KI-Forschungsprojekt LILOG verantwortet hatte. An diesem Forschungsprojekt haben die viele der deutschen KI-Forscher mitgearbeitet. Mit seiner Arbeitsgruppe an der Uni Bremen hat er zahlreiche erfolgreiche Anwendungen in der KI entwickelt, unter anderem zur semantischen Bildanalyse, Expertensystemen, Maschinellem Lernen, Planen und Konfigurieren sowie Multiagentensystemen.
Methoden der Künstlichen Intelligenz wie Planen, Big Data Analyse, Roboter und CoBots, Bildverarbeitung und Sprachverstehen sind unverzichtbar für die Digitalisierung der individualisierten Produktions- und Logistikprozesse und ihre Integration in die Geschäftsprozesse und Ökosysteme! Durch eine zügige Realisierung dieses strategischen Ziels wird die deutsche und europäische Industrie weiter wettbewerbsfähig bleiben und die Technologieführerschaft erhalten.
Otthein Herzog, Leiter der Projektgruppe Künstliche Intelligenz
Mitglieder der Projektgruppe
- Prof. Dr. Otthein Herzog
China Intelligent Urbanization Co-Creation Center for High Density Region der Tongji Universität in Shanghai und Universität Bremen - Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Leitung des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) - Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu
Universität Paderborn/ Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Leiter Advanced Systems Engineering/Direktor Forschungsbereich Produktentstehung - Prof. Dr.-Ing. Slusallek Philipp
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Leiter des Forschungsbereichs Agenten und Simulierte Realität - Dr. Jan-Henning Fabian
ABB, Leiter Corporate Research Center - Prof. Dr. Thomas Kropf
Robert Bosch GmbH, Vorsitzender der Geschäftsleitung im Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung - Dr. Sebastian Busse
NEXT Data Service, Co-Founder und Mitglied des Vorstands - Dr.-Ing. Fabian Bause
Beckhoff Automation GmbH & Co. KG, TwinCAT Produktmanager
acatech HORIZONTE beim Digitaltag 2020
Fortbildung für Lehrkräfte: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Künstliche Intelligenz ist auch ein Thema für den Unterricht: Viele Schülerinnen und Schüler sind sehr interessiert an aktuellen technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden ethischen Fragen. Deshalb fand in Kooperation mit der Bayerischen Landeszentrale für Politische Bildung am 19. Juni 2020 eine interdisziplinäre Lehrerfortbildung zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) mit rund 80 Lehrkräfte aus Gymnasien, Fach- und Berufsoberschulen sowie Berufs- und Realschulen statt.
Die Fortbildung wurde anlässlich des diesjährigen Digitaltag 2020 in Form eines Web-Seminars angeboten und beleuchtete die Bedeutung von KI für unsere Gesellschaft: Was ist KI und wo kann sie die Menschen im Alltag und Beruf unterstützen? Welche Chancen eröffnet der Einsatz von KI im Gesundheitswesen? Wie steht es um die Sicherheit von Patientendaten? Wissen und Impulse rund um Anwendungsfelder, Chancen und Risiken beim Einsatz von KI können hilfreiche Informationen für Lehrerinnen und Lehrer bei der Diskussion des Themas liefern.
Weitere Informationen finden Sie hier im Veranstaltungsbericht.
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Weiterführende Informationen
Kurzinformation acatech HORIZONTE – Künstliche Intelligenz in der Industrie
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