Wie KI die Fabriken verändert

Wenn heute bei einem großen europäischen Automobilhersteller ein neues Fahrzeug vom Band läuft, ist es wahrscheinlich, dass ein KI-System am Produktionsprozess beteiligt war.

Das maschinelle Lernen revolutioniert die Art und Weise, wie Produkte in allen Branchen hergestellt werden, da die Hersteller die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen, um Aufgaben schneller und genauer auszuführen, als es ein Mensch könnte.

Laut einer Studie von Capgemini setzen mehr als 50 Prozent der führenden europäischen Hersteller derzeit in irgendeiner Form KI ein. Deutschland ist mit 69 Prozent der Hersteller, die KI einsetzen, führend. In Japan liegt diese Zahl bei 30 Prozent und in den Vereinigten Staaten bei 28 Prozent. China bildet mit 11 Prozent das Schlusslicht.

Dies ist jedoch erst der Anfang. Die meisten Experten sprechen bereits von der Industrie 4.0, die als vierte industrielle Revolution angesehen wird, in der Algorithmen des maschinellen Lernens autonome Systeme schaffen, die die intelligente Fabrik Wirklichkeit werden lassen.

"KI wird zweifellos den Automatisierungsprozess in der Fertigung beschleunigen", sagt Robert Luciani, Executive Advisor beim AI Framework in Stockholm. Der Unterschied bei KI ist das Ausmaß der Automatisierung, das man erreichen kann, was zu einer höheren Effizienz der gesamten Fabrik führt.

Wie funktioniert KI?

Ein Standard-Computeralgorithmus enthält eine bestimmte Reihe von Programmieranweisungen, die dem System genau vorgeben, was es in welcher Reihenfolge zu tun hat. Ein KI-Algorithmus ist jedoch so konzipiert, dass er lernt, wie eine Aufgabe am besten auszuführen ist, ohne spezifische Anweisungen zu verwenden. Stattdessen verwendet er Eingabedaten und Rückmeldungen, um ein Modell zu entwickeln, oft durch Millionen von Wiederholungen von Versuch und Irrtum.

KI kann Werte aus Dutzenden von Komponenten untersuchen und frühzeitig erkennen, ob sich ein Problem anbahnt.

Das Schachprogramm Alpha Zero ist ein Beispiel dafür, wie KI Menschen und herkömmliche Computerprogramme schnell überflügeln kann. Die Entwickler von DeepMind trainierten Alpha Zero, indem sie ihm einfach die Schachregeln beibrachten, ohne ihm strategische Ratschläge zu geben. Das Programm spielte dann Millionen von Partien gegen sich selbst und verbesserte dabei jedes Mal sein Verständnis. Innerhalb weniger Stunden war es in der Lage, die stärksten traditionellen Schachprogramme - und Menschen - mit einem Spielstil zu schlagen, der selbst Spitzengroßmeister überraschte.

KI-Systeme für die Fertigung können auf ähnliche Weise selbstlernend arbeiten. Mitsubishi hat zum Beispiel ein KI-System entwickelt, das Robotern neue Aufgaben beibringt, indem es die Maschinen durch Versuch und Irrtum optimale Aktionen entwickeln lässt.

Verbesserung der Qualitätskontrolle

Die häufigsten Anwendungen von KI in der Fertigung sind heute die Qualitätskontrolle und die vorausschauende Wartung; viele Unternehmen setzen sie auch in der Produktion, der Produktentwicklung und dem Lieferkettenmanagement ein.

Bei der vorausschauenden Wartung können KI-Systeme die Eingaben einer Vielzahl von Maschinen und Systemen überwachen, um Frühsignale zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten. Sie können dann Maßnahmen ergreifen, um Betriebsstillstände zu verhindern.

"KI kann Werte von Dutzenden von Komponenten untersuchen und frühzeitig erkennen, ob sich ein Problem anbahnt und ob Präventivmaßnahmen erforderlich sind", sagt Luciani. KI eignet sich besonders gut für die Qualitätskontrolle, da sie mithilfe automatisierter visueller Inspektionen kleinste Fehler aufspüren kann, die das menschliche Auge möglicherweise nicht erkennt.

Der japanische Reifenhersteller Bridgeston setzt ein KI-Tool mit Sensoren ein, das 480 verschiedene physische Teile prüft, um sicherzustellen, dass alle Reifen in optimalem Zustand montiert werden.

BMW verwendet eine automatische Bilderkennung, bei der die KI-Anwendung eine laufende Produktionssequenz mit Hunderten von anderen Bildern derselben Sequenz vergleicht, um sicherzustellen, dass alle Teile korrekt montiert werden. Volvo setzt kamerabasierte KI-Tools ein, die die fertigen Fahrzeuge einschließlich des Fahrwerks und der Reifen überprüfen. Diese Tools können auch von Autowerkstätten eingesetzt werden, um Probleme zu finden.

Bessere Designlösungen finden

KI wird auch zunehmend im Designprozess eingesetzt, insbesondere bei der additiven Fertigung (3D-Druck). Beim so genannten "generativen" Design werden dem KI-Algorithmus die Designziele und die zu beachtenden Parameter mitgeteilt, z. B. Materialien und Kostenbeschränkungen, und der Algorithmus probiert dann Tausende von verschiedenen Designoptionen aus, um die beste zu finden.

General Motors nutzte ein solches KI-Tool, um eine 3D-gedruckte Sitzhalterung zu entwerfen, die acht verschiedene Teile zu einem einzigen Teil zusammenfasste, das 40 Prozent leichter und 20 Prozent stärker war als das vorherige. Zu den weiteren beliebten Anwendungen von KI gehört die Vorhersage der Nachfrage nach bestimmten Produkten, was zur Optimierung von Produktionsplänen, Lagerbeständen und Rohstoffbeschaffung beitragen kann. Es gibt jedoch noch Hürden, wenn es um die Verbreitung von KI geht.

Ein Bereich, in dem KI meiner Meinung nach zum Einsatz kommen wird, sind Produkte, die auf Bestellung gefertigt werden.

Es gibt immer noch eine gewisse Skepsis gegenüber "intelligenten" Maschinen, was bedeutet, dass jeder Fehler eines KI-Systems oft als schwerwiegender angesehen wird als Fehler, die von Menschen gemacht werden - auch wenn sie viel seltener auftreten.

Außerdem kann die Entwicklung von KI-Systemen sehr teuer sein und sie sind nur so gut wie die Daten, die in den Algorithmus eingespeist werden. Viele Unternehmen verfügen noch immer nicht über das nötige Fachwissen, um KI-Lösungen in ihrem gesamten Produktionsnetzwerk einzusetzen.

Bisher finden die meisten Anwendungen von KI in der Fertigung "unter der Haube" statt, so dass die Verbraucher sie nicht sehen oder erleben. Aber Luciani glaubt, dass sich das in Zukunft ändern könnte.

"Ein Bereich, in dem KI meiner Meinung nach zum Einsatz kommen wird, sind maßgeschneiderte Produkte wie z. B. maßgeschneiderte Kleidung, bei der KI dabei helfen kann, die richtige Passform für Anzüge und Schuhe zu ermitteln", sagt Luciani. "Sie kann wirklich für alles eingesetzt werden."