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Smarte Fabrik Auf Du und Du mit der Maschine

Die Industrie setzt große Hoffnungen auf künstliche Intelligenz – doch der Einsatz der Technologie stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen.

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Unternehmen haben die Kompetenzen für KI vielfach nicht im Hause und können diese auch nicht in ausreichender Form bekommen. Quelle: Getty Images

Hannover Wann muss der Techniker ausrücken? Er dauert einen Moment, bis die Antwort aus dem Lautsprecher schallt: Es sei nicht damit zu rechnen, dass die Industriewaage in den nächsten Wochen ausfalle, sagt eine Computerstimme – eine Wartung steht also nicht an. Zugleich erscheint die Antwort auf dem Bildschirm. Sicher ist sicher: In einer Fabrik kann es laut werden.

So wie Technikfans zu Hause über digitale Assistenten wie Alexa den Wetterbericht aufrufen, können Schichtführer in der Industrie bald womöglich mit ihrer Maschine reden. IBM arbeitet an einem System, das auf Geheiß ansagt, welche Aufträge die Produktionsstraße abfertigt oder ob ein Ausfall droht. Ein Prototyp ist derzeit auf der Hannover Messe zu sehen.

Künstliche Intelligenz gewinnt in der Industrie an Bedeutung. Die Erwartungen sind riesig, vom nächsten logischen Schritt im Rahmen der „digitalen Transformation“ spricht zum Beispiel Ralph Appel, Direktor des Vereins Deutscher Ingenieure (VDI). Die Veränderungen für Wirtschaft und Gesellschaft seien mit der Entwicklung des Internets in den vergangenen 30 Jahren zu vergleichen, meint gar Professor Wilhelm Bauer vom Fraunhofer-Institut IAO.

Auf dem Gipfeltreffen der Industrie in Hannover wollen Aussteller die Kunden von ihrer Technologie überzeugen, allen voran IT-Konzerne wie IBM. Die Schlüsseltechnologie lässt sich allerdings nicht immer so leicht einsetzen, wie die Werbung verspricht - es fehlt oft an Fachkräften und sauberen Daten. Der Lärm in der Fabrik ist das geringste Problem. Der Begriff künstliche Intelligenz suggeriert, dass eine Art Geist in der Maschine lebt. Tatsächlich handelt es sich aber um viele Technologien: Sprach-, Gesichts- und Bilderkennung etwa oder die Analyse von Verbindungen und semantischen Zusammenhängen.

Im Hintergrund kommt meist ein Verfahren zum Einsatz, das Experten als maschinelles Lernen bezeichnen: Algorithmen erkennen in einem Wust von Bildern, Tonaufnahmen oder Maschinenprotokollen Muster und Gesetzmäßigkeiten effizienter, als es je ein Mensch könnte. Man könnte sagen: Der Geist hat eine Begabung für Statistik.

Dieses Prinzip steht hinter den großen digitalen Entwicklungsschüben, von der Sprachsteuerung bis zum automatisierten Fahren. Und es verspricht auch in der Industrie großen Nutzen. Die Ressource Daten sei vorhanden, sagte Fraunhofer-Präsident Reimund Neugebauer dem Handelsblatt: „Da steckt so viel Marktpotenzial drin, dass man das nutzen wollen wird.“ Die Fraunhofer-Gesellschaft plant daher Institute für Künstliche Intelligenz und für kognitive Robotik.

Ein relativ einfaches Einsatzszenario ist die vorausschauende Wartung: Algorithmen können aus historischen Daten lernen, welche Vibrationen und Geräusche auf einen baldigen Maschinenschaden hindeuten, und eine Warnung ausgeben. Auch die Qualitätskontrolle funktioniert bereits zuverlässig: Bilderkennungssoftware erkennt etwa Lackschäden oder verbogene Kontakte.


Deutsche Unternehmen stehen im Internationalen Wettbewerb

IBM hat für die Qualitätskontrolle ein eigenes Programm entwickelt, das Schäden binnen Sekunden entdeckt. Auch Microsoft, Google, Amazon und SAP zeigen auf der Messe Lösungen, die den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Industrie ermöglichen - der Markt ist attraktiv.

Weniger Ausfälle, weniger Ausschuss: Die Technologie soll die Produktion effizienter machen. Langfristig könnte sie in immer mehr Bereichen die Kontrolle vom Menschen übernehmen. So hat Siemens eine automatische Regelung für Gasturbinen entwickelt. Bislang standen bei diesen Maschinen Emissionen und Lebensdauer im direkten Zusammenhang. Je weniger diese ausstießen, desto mehr litten sie – Schwingungen ließen das Material ermüden.

Nun übernimmt die künstliche Intelligenz die Zufuhr des Brennstoffs. „Zwei Minuten nach dem Anschalten war der Wert um 20 Prozent gesunken“, berichtet Siemens-Entwickler Volkmar Sterzing, der Ende vergangenen Jahres von dem Technologiekonzern als „Erfinder des Jahres“ ausgezeichnet wurde. Welche Einstellungen richtig sind, lernt das Modell mit der Zeit. Nach umfangreichen Testläufen wird das System jetzt erstmals bei einem Kunden eingesetzt.

Können und wollen sind allerdings zweierlei Dinge. Nach einer internationalen Studie der Boston Consulting Group (BCG) planen 90 Prozent der Industriemanager, in den nächsten drei Jahren KI einzusetzen. Fast 70 Prozent geben allerdings an, dass ihren Firmen die Kompetenzen fehlen, um das schnell hinzubekommen. Eine klare Strategie für den Einsatz in der Produktion haben in Deutschland sogar nur 23 Prozent.

Ein ähnliches Bild ergibt eine Umfrage des Vereins Deutscher Ingenieure (VDI). 27 Prozent der Technikexperten nutzen KI in ihren Firmen für die Datenanalyse, knapp 17 Prozent für Assistenzsysteme und 15 Prozent für vorausschauende Instandsetzung. Die Nutzung dürfte ihrer Einschätzung nach in den nächsten Jahren um den Faktor 3 steigen.

Dafür mangelt es jedoch an Fachkräften. „Unternehmen haben die Kompetenzen für KI vielfach nicht im Hause und können diese auch nicht in ausreichender Form bekommen“, sagt Siemens-Manager Kurt Bettenhausen, der im VDI das Gremium „Digitale Transformation“ leitet. Die Experten sind umkämpft, deutsche Unternehmen stehen im internationalen Wettbewerb.

Zudem ist es nicht immer so leicht, an die Daten zu kommen und sie in das richtige Format umzuwandeln. „Alte Maschinen haben noch keine Sensoren – die rüstet man nicht so einfach nach“, sagt Sebastian Klenk, Chef des Stuttgarter Start-ups 5Analytics. Selbst bei neuen Geräten ist das nicht trivial, sie nutzen unterschiedliche Schnittstellen und Datenformate. „Es gibt sehr viele Kommunikationsschwierigkeiten zwischen der klassischen IT und der Produktion.“

Seine Firma sieht darin eine Chance: Sie entwickelt eine Plattform für den Austausch und die Analyse von Daten. Auf der Messe zeigt sie mit dem Lackierstraßenhersteller Eisenmann, wie das laufen kann: Das System lernt, die Daten aus der Maschine zu interpretieren – und kann nach einem Training vor Fehlfunktionen warnen. Firmen wie Volkswagen und Telefonica nutzen die Software.

Angesichts der Möglichkeiten sollten Unternehmen nun handeln. „Ein Maschinenbauer muss im eigenen Haus Fähigkeiten aufbauen“, meint Peter Breuer, der bei McKinsey den Bereich „Advanced Analytics“ leitet. Auch eine Vision, wie die neue Technologie das Geschäftsmodell verändern könne, sei nötig: „Will der Kunde noch Maschinen oder Betriebsstunden kaufen?“

Die Vernetzung ermöglicht es, Kapazitäten minutengenau abzurechnen. Nicht zuletzt gelte es, die Erkenntnisse ins Tagesgeschäft zu übertragen. Das sei schwieriger, als man denke - der KI-Experte rät daher zu einem „Change Management“, das den Wandel begleitet.

Die Veranstaltung

Die Hannover Messe ist die Weltleitmesse der Industrie. Zentrales Thema ist die Digitalisierung der Produktion. Das Motto lautet 2018 „Integrated Industry - Connect & Collaborate“. Die neuesten Trends und Themen erfahren Sie hier in unserem Messe-Spezial.

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