Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz für die Fertigung aus Sicht von Aegis Software

Künstliche Intelligenz (KI) ist immer noch weitgehend unerforschtes Neuland. Elon Musk und Mark Zuckerberg haben diese Thematik in den Fokus der breiten Öffentlichkeit gerückt, indem sie auch ihre Bedenken hinsichtlich zukünftiger Risiken äußerten. Auf der anderen Seite wird uns von der Werbung und Filmindustrie ein Science-Fiction Szenario mit KI und Robotern suggeriert, gegen die sich die Menschheit ein oftmals aussichtsloses Gefecht liefert. Das hat dazu geführt, dass die Öffentlichkeit ein recht verzerrtes Bild davon hat, was aktuell mit KI technisch möglich ist. Im Folgenden beschreibt Aegis kurz den aktuellen technischen Entwicklungsstand von KI und welcher Mehrwert damit erzielt werden kann und erläutert anschließend, wo diese Fähigkeiten in der Fertigung gewinnbringend eingesetzt werden können.

Zum aktuellen Zeitpunkt “denkt“ künstliche Intelligenz noch nicht. Sie kann die menschlichen Fähigkeiten für intuitives Handeln, daraus resultierende Schlussfolgerungen und Kreativität bislang weder simulieren noch ersetzen. Tatsächlich ist sie davon noch meilenweit entfernt. Eines Tages wird es wahrscheinlich soweit sein und wir sollten gedanklich darauf vorbereitet sein; aber zum jetzigen Zeitpunkt Anwendungen vorzustellen, die unrealistische Erwartungen in die kognitiven Fähigkeiten von KI wecken, ist schlichtweg verfrüht. Aber auf welchem technischen Stand ist KI dann aktuell? Man muss hinter die Fassade und das Marketing für KI-Anwendungen blicken, die uns von den Medien vermittelt werden. Bildverarbeitungsanwendungen, wie die Suche nach einem Schneeleoparden, der an einer Bergwand perfekt getarnt ist oder wie das Erkennen eines Musters bei einer archäologischen Ausgrabungsstätte, das Rückschlüsse darauf schließen lässt, wo sich weitere Funde befinden könnten, sind für KI ideal. Denn KI ist in der Lage, Muster in Bildern zu erkennen, was für uns Menschen sehr schwer ist, da es zum einen für das Auge ermüdend ist und wir daher nicht sorgfältig genug arbeiten. Die Algorithmen von KI ermüden nicht und arbeiten auch nicht weniger sorgfältig. Daher können sie Übereinstimmungen von Mustern wesentlich besser, zuverlässiger und schneller in unzähligen Bildern erkennen als der Mensch und das ist unbestritten ihre ganz große Stärke.

Weitere herausragende Stärken von KI sind die Spracherkennung, Texte in Sprache umzuwandeln und die Geräuscherkennung bzw. das Ausblenden von Geräuschen. Einmal gelehrt und mit Parametern versehen kann KI sich automatisch weiterentwickeln und Geräusche aus Inhalten filtern und verfeinern, wie sie einen Sprecher versteht und wie sie antworten könnte.

Oben genannten Beispiele erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit, weisen aber Gemeinsamkeiten auf. Unabhängig davon, ob es sich um Schallwellen oder um Rastermuster handelt, sind Lernmuster das entscheidende Merkmal von KI, die Vergleichsmuster entwickelt, auf Übereinstimmungen hinweist und Vorschläge unterbreitet. KI unterscheidet sich von traditionellen Algorithmen dadurch, dass sie selbst etwas lernen kann. Kommen wir auf das oben erwähnte Beispiel mit dem Schneeleoparden zurück. Natürlich wäre es möglich einen herkömmlichen Algorithmus zu schreiben, der Schneeleoparden findet. Damit dieser Algorithmus sich jedoch verbessern könnte, müsste er kontinuierlich verfeinert und neue Versionen müssten regelmäßig herausgegeben werden. Die KI-Version verbessert sich jedoch selbst, da sie dazulernt und den Algorithmus selbst verfeinert. Außerdem beherrscht KI in Hochgeschwindigkeit all diejenigen langweiligen Handlungen, die dem Menschen so schwerfallen, aber durch dieses Lernen wird sie im Laufe der Zeit von selbst immer besser. Man kann sagen, dass sie besser wird, je mehr sie arbeitet. Daher ist das Erkennen von Anomalien oder Abweichungen in Mustern, die sie immer schneller findet, je öfter sie damit arbeitet, aktuell die große Stärke von künstlicher Intelligenz.

Das Erkennen von Mustern und deren Zuordnung erstreckt sich auf viele mehrdimensionale Muster in Datensätzen. Wenn man sich vorstellt, dass die Suche nach den Schneeleoparden sich nun nicht auf einen Berg, sondern auf ein ganzes Gebirge ausdehnt und dann noch eine dritte Dimension zu jedem Datensatz hinzugefügt würde, erkennt man schnell, dass der Mensch in diesem Bereich heillos überfordert ist.

Das bringt uns zu praktischen Anwendungen in der Fertigung. Aegis geht dabei darauf ein, was bei MES/MOM und der Digitalisierung der Fabrik aktuell noch nicht erreicht ist, anstatt darauf einzugehen, was KI bereits kann und was nicht Außerdem haben wir den Grundsatz von Industrie 4.0 berücksichtig, der eine vollautomatische anpassbare Fabrikumgebung verlangt. Unsere Überlegungen haben dazu geführt, dass die Digitalisierung der Fabrik die Notwendigkeit für künstliche Intelligenz überhaupt erst deutlich gemacht hat. Denn die Digitalisierung der Fabrik und das IIoT sorgt für einen massiven Anstieg von verfügbaren Datensätzen über alles, was in der Fabrik geschieht. Die präzisen Echtzeit-Details in Bezug auf die Produktion, Materialien, Qualität, Handlungen der Bediener, Testdaten, Durchsatz, Fehler usw. gelangen alle in riesige Datenreservoirs. Wenn wir aber über diese Daten verfügen, warum erkennen wir dann nicht die großen Vorteile von Industrie 4.0? Die Antwort auf diese Frage ist denkbar einfach: wir können mit diesen Daten nichts anfangen, weil es für den Menschen einfach zu viele sind, um sie schnell sinnvoll interpretieren zu können und Maßnahmen daraus abzuleiten.

Aegis ist der Meinung, dass künstliche Intelligenz gerade in diesem Punkt einen echten Mehrwert bietet. KI kann die Masse der aus der Produktion eingehenden Daten überwachen und diese so aufbereiten, dass sie für die Menschen einen Sinn ergeben. Zunächst erkennt KI Bereiche, in denen Prozesse verbessert werden müssen, da sie Kausalzusammenhänge herstellt, die der Mensch niemals erkennen könnte. Dabei entdeckt sie mehrdimensionale Gründe/Auswirkungen verschiedener Faktoren nicht nur am Fließband, sondern auch bei eingehenden Materialien und erstreckt sich bis in den Versand und zurück zur Produktentwicklung. Dieser massive Datensatz befindet sich immer im Fluss und KI erstellt Grundmuster und legt Abweichungen von diesen fest. Daraus leitet KI Verbesserungsmöglichkeiten ab und zeigt dem Menschen an, worauf er genau achten muss und dieser kann dann wiederum seine Kreativität einbringen.

Auch im Bereich Planung und Simulation schafft künstliche Intelligenz einen Mehrwert. Nachdem KI ein Grundmuster für Abläufe entwickelt hat, die als „normal“ oder sogar „ideal“ eingestuft werden, kann das auch auf „was wäre, wenn“-Szenarien angewendet werden, was dem Menschen die Auswirkungen von plötzlichen Planänderungen verdeutlicht. Dies würde dann aber nicht mit den aktuellen Algorithmen geschehen, sondern auf der Realität basieren, die sich auf profunde historische Muster und die aktuelle Ist-Situation in der Produktion stützt. Daraus resultierend kann die Produktion dann sofort an den kontinuierlichen Fluss von Nachfrage, Materialangebot und Produkttypen angepasst werden.

Letztendlich verwenden alle Anwendungen künstliche Intelligenz, um die Schwäche des Menschen auszugleichen, wenn es um das Erkennen von Mustern und der Analyse von sehr großen Datensätzen in Echtzeit geht, Abweichungen vom Grundmuster vorliegen und die Ursachen/Auswirkungen verdeutlicht werden sollen, die es mit sich bringt, ein bereits verstandenes Muster abzuändern.