KI in der Fertigung
»Bei KI ist das Potenzial für Startups wirklich groß«
Im CRN-Interview macht Konstantin Graf, Team Manager im Bereich Advanced Manufacturing bei der Technologieberatung Altran, deutlich, dass KI zwar weder Selbstläufer noch Wundermittel ist, aber gerade kleine und dynamische Softwarehäuser hier die Branchengrößen ärgern können.
CRN: Beim Thema KI wird oft sehr viel in einen Topf geworfen und anschließend kräftig umgerührt – entsteht daraus ein Zaubertrank?
Konstantin Graf: Das Nebeneinander vieler Begriffe wie KI, Machine-Learning, Deep-Learning, Self-Learning ist definitiv ein Problem, vor allem weil jedes große Softwarehaus versucht, seine eigene Begrifflichkeit zu prägen. Mir ist die Bezeichnung egal, solange der Anwendungsfall klar ist. Man darf nicht erwarten, dass Maschinen Dinge tun, die nicht da sind. Das heißt also auch, KI kann nur funktionieren, wenn man eine Basis geschaffen hat, auf der dieses System lernen kann. Leider ist KI allerdings auch dann kein
Allheilmittel und vollbringt auch keine Wunder.
CRN: Wenn KI kein Wundermittel ist, wann lohnt sich die Technik denn für Unternehmen?
Graf: Generell gilt – je kritischer die Prozesse sind, umso aufwendiger werden die Tests. Einen Produktionsplan komplett auf KI-Steuerung umzustellen, kann man im Moment noch nicht anraten. Man muss viele Prozesse erst einmal in beherrschbare Häppchen eingrenzen und kann diese dann nach und nach automatisieren.
Im Fertigungskontext liegt das Potenzial von KI heute erst einmal darin, die Unzulänglichkeiten der eigenen Mitarbeiter auszumerzen. Im Qualitätsbereich bietet KI riesige Potenziale – mit intelligenter Bilderkennung lässt sich die Qualität der Fehlererkennungsrate um bis zu 80 Prozent anheben.
KI in der Robotik heißt ja letztendlich, dass der Roboter die benötigten Daten durch Versuch und Irrtum selbst generiert. Je komplexer die Prozesse sind, umso länger benötigt das System, um den Ablauf zu erlernen. In Sachen Return of Investment kann das bedeuten, dass es heute komplexe Anwendungsfelder mit vielen Variablen gibt, bei denen der Mensch einfach die schnellere und effizientere Lösung als KI ist.
CRN: Wie lässt sich sicherstellen, dass selbstlernende Systeme das Richtige lernen?
Graf: Das Testen einer KI-Lösung ist natürlich genauso wichtig wie bei jeder anderen Software auch. Eine Option zur Datengewinnung sind Feedbackloops, mit denen die Performance überprüft werden kann. Ich denke auch, dass KI-gestützte Systeme in den nächsten drei bis vier Jahren sehr oft als Nutzer-Unterstützung verwendet werden können. Dadurch kann der Mensch als finale Qualitätssicherung sein Bauchgefühl und den Realitätscheck durchführen, bekommt aber viel Arbeit durch den intelligenten Assistenten abgenommen. Im Umkehrschluss kann so eine permanente Verbesserung der Lösung erreicht werden.
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