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Künstliche Intel­ligenz in der Pro­duktion

Was ist heute bereits möglich und was kann in Zukunft möglich sein?

In Thüringen gibt es gleich eine ganze Reihe von Einrichtungen und For­schen­den, die sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz beschäftigen. Ein Schwerpunkt ist Ilmenau.

In ihr­em Fachbeitrag beleuchten Dr. Se­bastian Gerth (Mittelstand- Digital Zentrum Ilmenau, Zentrum ProKI-Ilmenau) und Dr. Andreas Patschger (Thüringer Zentrum für Maschinen­bau), was Künstliche Intelligenz kann und was sie (noch) nicht kann.

Industrieroboter in blau und orange, Digitalisierung 4.0 und Künstliche Intelligenz in der Produktion

Foto: adimas – stock.adobe.com

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und doch gibt es kein einheitliches Verständnis davon. Gleichzeitig soll die Technologie weit­reichende Veränderungen bringen, vor allem auch in Produktionsunternehmen. Tatsächlich sind hier die Anwendungsfälle sehr anschaulich, die Einsatzszenarien vielfältig und erste Um­setzungsprojekte auch in Thüringen bereits Re­alität.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Stark vereinfacht gesagt versucht Künstliche Intelligenz unter Zuhilfenahme von Hard- und Software die menschliche, natürliche Intelligenz in all ihren Facetten informationstechnologisch nachzubilden oder diese in ihrer Leistungs­fähig­keit gar zu übertreffen. Man spricht in diesem Falle von „starker KI“, während „schwache KI“ sich vor allem auf einen Anwendungsbereich fokussiert.
Während KI bei der Hardware vor allem auf Computer setzt, ist die „Hardware“ der natürlichen Intelligenz unser Gehirn. Aus führende Organe der KI sind Maschinen und Anlagen wie beispielsweise Roboter. Beim Menschen sind es zum Beispiel Arme, Hände und Füße.
Die Software von KI ist ein auf einer bestimmten Programmier­sprache basierender Algorithmus. Bei natürlicher Intelligenz sind Gedanken das Pendant, für die ebenso eine Sprache essenziell ist. Genau wie ein Mensch bestimmte Dinge während seiner Entwicklung lernt, muss auch eine KI mit aufgaben­­spe­zifischen Daten angelernt werden.

Hieraus werden dann relevante Muster extrahiert, die bei einer nachfolgenden Aufgaben­bewältigung angewandt werden. Beide Intelligenzarten sind nach erfolgreichem Lernprozess, in Abhängigkeit von der Komplexität mehr oder weniger in der Lage, sich selbst zu optimieren und weitere Dinge hinzuzulernen.
Zu großer Berühmt­heit gelangte eine Schach-KI, welche zunächst die einfachsten Spielregeln lernen musste und aufgrund selbst erlernter Lösungs­strategien in kürzester Zeit auch Großmeister schlug.

KI-Systeme werden für die Ausführung bestimmter Aufgaben entwickelt und besitzen (noch) nicht die gleiche Flexibilität wie menschliche Gedankengänge (sh. im ChatGPT Interview). Sie haben daher kein eigenes Bewusstsein oder die Möglichkeit, eigenständig außerhalb ihrer Algorithmen bestimmte Maßnahmen einzuleiten – ein Mensch hingegen besitzt in der Regel einen „gesunden Menschen­verstand“, der kategorial-übergreifendes Denken ermöglicht. KI-Systeme hingegen sind durch die Trainings­daten und die Algorithmen, für die sie entwickelt wurden, eingeschränkt. Letztlich ist KI also die Anwendung von Algorithmen mit dem Ziel, ein optimales und spezifisches Arbeits­ergebnis zu erreichen – dieses jedoch dann sehr exakt und mit hoher Leistungsfähigkeit.

„Der Dreiklang aus Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau, Thüringer Zentrum für Maschinenbau und ProKI-Ilmenau ist bundesweit einmalig und bietet dem Thüringer Mittelstand einen immensen Mehrwert: Digitalisierungs- und KI-Projekte werden im Mittelstand-Digital Zentrum avisiert und das Maschinenbau- sowie ProKI-Zentrum haben einen spezifischen Fokus auf die Produktion. So gehen die  Initiativen aus Bund und Land für die Wirtschaft Hand in Hand, um den Einsatz von KI in Thüringer Produktionsunternehmen zu stärken.“

Prof. Dr. Jean Pierre Bergmann

Konsortialführer Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau und Zentrum ProKI-Ilmenau, TU Ilmenau

„Die KI ist ein mittlerweile etabliertes Werkzeug in der energie- und materialschonenden Produktion. Mit den vielen Anknüpfungspunkten entlang der Produktionskette ergänzen sich das Thüringer Zentrum für Maschinenbau und das Mittelstand- Digital-Zentrum hierbei. Durch die kurzen Wege und die enge Zusammen­arbeit schaffen wir gemeinsam ein attraktives und weitreichendes Angebot für die produzierenden Unter­nehmen, um eine nachhaltige und widerstandsfähige Wirtschaft in Thüringen zu etablieren.“

Prof. Dr. Gunther Notni

Projektleiter Thüringer Zentrum für Maschinenbau,, TU Ilmenau

Erfolgversprechend ist auch, den Energie­einsatz für die Produktion oder den Material­verbrauch zu senken. Dies geschieht etwa, indem automatisiert kleinere Defekte in den Fertigungs­anlagen identifiziert werden, welche unnötig Energie verbrauchen (mehr dazu). Material­verbrauch lässt sich etwa senken, wenn ein Rohstoff optimal verbraucht und Ausschuss minimiert wird (mehr dazu). Sollen etwa verschiedene Formen aus einem Blech gelasert werden, so kann ein Algorithmus auf der Basis der im System hinterlegten Formen die optimale Lage einzelner Werkstücke berechnen, um möglichst wenig Abfall zu produzieren. Die KI kann auch auf der Basis bisher produzierter Werkstücke errechnen, ob gegebenen­falls weitere oder an den Restbestand angepasste Formen ausgelasert werden sollen. Damit ermöglicht KI letztlich auch, neue Produkte zu entwickeln oder existierende Produkte zu verbessern – nicht nur im Bereich der Metallverarbeitung.

Produktionsausfälle sind für ein Unternehmen sehr teuer. Damit sie nicht eintreten, müssen die Maschinen und Anlagen regelmäßig gewartet werden. Problematisch ist dabei, dass ein Service­techniker einerseits nicht alle Defekte – beispielsweise aufgrund ihrer geringen Größe – erkennen oder gar vorhersagen kann. Andererseits können die Probleme auch zwischen den Wartungs­intervallen entstehen. KI ermöglicht die Optimierung von Wartungs­aufgaben, sofern die Maschinen mit geeigneter Sensorik ausgestattet sind, welche entsprechende Daten zum Zustand der einzelnen Komponenten sammeln können. Dabei ist es häufig möglich, ältere Maschinen mit modernen Sensoren auszurüsten. Man spricht dann vom Retrofit. Das kann teure Anschaffungen überflüssig machen. Die voraus­schauende Wartung (sogenannte Predictive Maintenance) verhindert dann teure Leerlauf- oder Stillstands­zeiten der Maschinen.

KI wird aber auch im Lieferkettenmanagement eingesetzt. So werden benötigte Materialien automatisch und rechtzeitig bestellt, damit Fertigungsstraßen nicht stillstehen und gleichzeitig keine unnötig großen Lager benötigt werden. Die Liste von bereits heute eingesetzten KI-Systemen ist beispielhaft. Klar ist, dass es bereits sehr gut möglich ist, Fertigungsprozesse zu optimieren und Maschinen in die Lage zu versetzen, Entscheidungen auf einer fundierten Datengrundlage und anschließender Analyse zu treffen (mehr dazu).

Was ist heute bereits in der Produktion möglich?

In der Produktion soll das Ergebnis vor allem ein möglichst qualitativ hochwertiges Endprodukt bei geringen Herstellungs­kosten sein (mehr dazu). Effizienz steht also im Vordergrund. Bei der Optimierung der Fertigungsprozesse kann die KI ansetzen: Sie kann etwa dafür genutzt werden, um Qualitäten per Bild- und Muster­erkennung automatisch zu überprüfen und zu bewerten, um anschließend minderwertige Produkte automatisiert auszusortieren. Insbesondere den hohen An­forderungen im Automotive-­Bereich kann so besser entsprochen werden, da Mängel erkannt werden, die ein Mensch mit seine Sinnes­wahrnehmung nicht erkennen würde (siehe Seite 14). Häufen sich bestimmte Mängel, dann liegt der Schluss nahe, dass es ein Problem in der Fertigung selbst gibt. Dieses kann man dann je nach Fehlerart isoliere und beheben. Ohne den Einsatz von KI hätte man den Fehler vermutlich gar nicht oder erst viel später und unter großem Recherche­aufwand entdeckt.

Was kann in Zukunft möglich sein?

Mit Blick auf die Zukunft ist es nützlich, vergangene Entwicklungen zu analysieren und auf dieser Basis Vorhersagen zu treffen. Im Rahmen von Prognosen können auch Vergangenheits­daten mit aktuellen Ist-Daten kombiniert werden, um auf dieser Basis Vorhersagen zu treffen. Derzeit geht es im Wesentlichen darum, Algorithmen zu programmieren und diese für eine möglichst exakte Funktions­fähigkeit anzulernen. Es gibt mittlerweile auch zahlreiche kommerzielle und Open-Source-Tools, die fertige Algorithmen mitbringen. Vielmehr muss man sich hier um die Aufbereitung der Daten und spätere Optimierung der Algorithmen kümmern, damit eigene Anwendungsfälle mit unternehmens­spezifischen Daten bearbeitet werden können.

„Wir bringen im Bereich KI vor allem über unsere KI-Trainer zahlreiche Informationen und Aktivitäten aus dem bundesweiten Netzwerk von Mittelstand-­Digital ein, welche dann auch über das große Netzwerk des Maschinen­bau­zentrums regionales Gehör in der Thüringer Wirtschaft finden. Dieser Multiplikatoren­effekt hat sich sehr bewährt und wir konnten schon zahlreiche KI-Projekte initiieren.“

Dr. Mauricio Matthesius

Geschäftsführer Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau , TU Ilmenau

In naher Zukunft wird es zahlreiche KI-Systeme geben, die ihre Aufgabe sehr zuverlässig und exakt ausüben. Allerdings sind diese Algorithmen auf einen sehr spezifischen Einsatz­zweck beschränkt. Auch aus diesem Grund wird KI vermutlich kaum im Stande sein, Arbeits­kräfte abzulösen. Die natürliche Intelligenz ist sehr komplex und kann vermutlich auch in den kommenden Jahren nicht durch algorithmische Prozeduren abgelöst werden. Die Übernahme von standardisierten und routinemäßigen Aufgaben hingegen ist bereits Realität und wird sich in Zukunft auch intensivieren. KI ist vor diesem Hintergrund auch eine Antwort auf den Fachkräfte­mangel. Sie wird sich in den Arbeits­markt integrieren und neue Tätigkeiten in der Produktion etablieren sowie neue Arbeitsplätze und Branchen entstehen lassen.

Der nächste Schritt wird dann die Verknüpfung von Algorithmen sein, die den Aufgaben­bereich erweitern. Wenn heute beispielsweise Anbindungen von Wartungs­algorithmen an ERPSysteme noch vergleichsweise komplex sind, wird es bald für zahlreiche Anwendungs­fälle problemlos möglich sein, zeitsynchron Verschleiß zustände zu erfassen, Fertigungs­prozesse an den Zustand von Werkzeugen anzupassen und Ersatzteile in Abhängigkeit von Lager­bestand oder aktueller Liquidität automatisiert nachzubestellen. Vieles davon ist heute bereits möglich, allerdings zumeist nicht in der Gesamtheit der für die Fertigung notwendigen Geschäfts- und Produktions­prozesse.

KI wird eine autonome und automatische Abstimmung aller Unternehmens­prozesse ermöglichen – vielleicht viel eher, als wir es uns heute vorstellen. Die potenziellen KI-Anwendungen in der Produktion sind nahezu unbegrenzt und entwickeln sich sukzessive mit den Technologie­fortschritten weiter. Es ist aber abzusehen, dass sich die Auto­matisierung der Zukunft nicht mehr ausschließlich auf Standard­prozesse beschränken wird. Vielmehr wird es möglich sein, auch Individual­prozesse zu automatisieren. Mithilfe von KI-Algorithmen können so Produkte nach spezifischen Kunden­wünschen angepasst werden, wodurch auch die Herstellung einzigartiger Produkte in großen Mengen denkbar ist.

Wie können sich Produktions­unternehmen vorbereiten?

Es ist wichtig, sich nicht vor den neuen Entwicklungen zu verschließen und gezielt Informationen einzuholen. Erste Sensi­bilisierungs­möglichkeiten finden sich online und bei zahlreichen Thüringer Akteuren, etwa dem Thüringer Zentrum für Maschinenbau, dem Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau oder beim speziell für Produktion zuständigen Zentrum ProKI-Ilmenau. Diese Initiativen haben zudem den Vorteil, dass sie genau auf Ihre individuellen Gegebenheiten und Ziele eingehen und mit Ihnen gemeinsam KI Projekte ermöglichen. Sie können mit den Partnern zum Teil selbst KI- oder auch andere Digital-Projekte umsetzen, eine Einschätzung der notwendigen Ressourcen wie finanzielle Mittel, Zeit oder Know-how erhalten oder gezielt Förder­möglichkeiten besprechen. (sg/ap)

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