AI in der Industrie : Mit KI-Anwendungen zur Industrie 5.0

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz hält immer mehr Einzug in die Produktionshallen der Industrie. Der richtige Umgang mit AI wird entscheidend sein, ob sich der Industriestandort Europa gegenüber den USA oder China behaupten kann.

Aktuell hat China bei der Entwicklung neuer KI-Patente klar die Nase vorne. Das soll sich aber ändern, denn Europa will aufholen.

„Der Einsatz von KI-Lösungen birgt Herausforderungen hinsichtlich der Sicherheit von Lösungen und der Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen. Die Regulierung von KI-Anwendungen mit hohem Risiko ist daher wichtig, es gilt jedoch Augenmaß zu bewahren und Investitionen und Innovationen zu fördern“, bekundete Georg Knill, Präsident der IV-Österreich, letztes Jahr beim IV-Forum Digitale Transformation.

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„Künstliche Intelligenz bietet für die Industrie enorme Möglichkeiten, um die Produktion noch effizienter zu gestalten und durch verbesserten Energie- und Ressourceneinsatz zum Klimaschutz beizutragen“, betonte Knill. Datennutzung und datengetriebene Geschäftsmodelle sind dabei essenziell und werden immer wichtiger. Mit dem AI-Act wird in der EU erstmalig ein umfassender Rechtsrahmen für die Nutzung und das Inverkehrbringen von KI-Lösungen geschaffen.

Die großen Vorreiter dieser Technologien sind Unternehmen wie Amazon, Google und Meta. Sie haben das Thema in den 2000er Jahren vorangetrieben. Jetzt verlagert sich die Innovation von der Hightech-Industrie auf industrielle Anwendungen. Die richtige Anwendung von KI in der Industrieproduktion erfordert aber eine Reihe von Vorbereitungen. Zunächst braucht es Datenorientierung, welche interne oder externe Data Scientists in Unternehmen bieten können. Daten zu haben ist nämlich nicht genug, man muss auch wissen, was man damit anfangen kann.

Ein Unternehmen, das sich auf KI-basierte Softwarelösungen für Produktionsprozesse spezialisiert hat, ist Altair.

Das Unternehmen wurde gerade erst wegen seiner nachweislichen Führungsposition in den Bereichen Simulation und Design, Datenanalyse und KI sowie High Performance Computing in den S&P MidCap 400 Index aufgenommen. Martin Liebig, Sr. Director Data Solutions bei Altair sieht ein breites Anwendungsfeld für die Industrie und befindet, man können in diesem Zusammenhang bereits von einer Industrie 5.0 sprechen:

„Man muss hier sehr ehrlich sein. Das Spektrum der industrialisierten KI-Anwendungen ist breit. Berichtet wird immer über die ‚Cutting-Edge‘ Möglichkeiten. Wenn wir über Technologien wie generative Designs reden, dann kann man sich durchaus fragen, ob dies bereits als Industrie 5.0 zu bezeichnen ist. Das Gros der Arbeit ist jedoch weiterhin das Verbinden und Nutzen von IoT Daten“, erklärt Liebig.

Ein besonderer Aspekt beim Einsatz von künstlicher Intelligenz ist die maschinelle Lernkompetenz. Software reagiert nicht nur auf die bloße Dateneingabe durch den Menschen, sondern lernt selbstständig und stellt Bezüge her.

Maschinelles Learning geht dabei einen Schritt weiter als reine Automatisierung. Die Gretchenfrage dabei: Wie weit kann KI den Menschen in der Produktion ersetzen und wofür braucht es konkret menschliches Denkvermögen bei der Arbeit mit KI-Anwendungen?

Experte Liebig klärt auf: „Maschinelles Lernen hat seine Vorteile. Maschinen haben den unfairen Vorteil, dass sie die Informationsfülle anders verarbeiten können. Sie sind in der Lage, multi-dimensionale Muster zu erkennen und so können wir komplexe KI-basierte Regelkreise entwickeln. Maschinelles Lernen hat aber auch Probleme, wenn wenige Daten vorhanden sind oder wenn sich die Muster verändern. Wie so oft ist die Synergie zwischen Mensch und Tool die beste Wahl“, so Liebig.

Einer der großen Vorteile von KI-basierten Anwendungen ist die Effizienzsteigerung, durch weniger Ausschuss und Materialverbrauch, was zu mehr Nachhaltigkeit in der Produktion führen kann.

„Ein Beispiel für Effizienzsteigerung durch KI ist die sensorgestützte Prozesskontrolle. Ziel ist es, durch bessere Prozesskontrolle weniger Ausschuss oder bessere Ressourceneffizienz zu gewährleisten. Ein konkreter Anwendungsfall in der jüngeren Vergangenheit ist die Auslegung einer Megacasting-Struktur, bei deren konstruktive Anforderungen traditionelle Entwicklungsmethoden an ihre Grenzen stoßen. Die Altair Lösung kombiniert klassische Methoden wie Topologieoptimierung und Response-Surface-basierte Verfahren mit maschinellem Lernen und ermöglicht so nicht nur eine optimale Formgebung, sondern verbessert auch in hohem Maße die Effizienz und Qualität der Gussteile“, erläutert Liebig.

Bei großen Industriekonzernen ist das KI-Thema bereits länger präsent. Der Mittelstand tut sich aber aktuell noch schwer. Doch gerade KMU dürfen den Anschluss an das KI-Zeitalter nicht verpassen, wenn sie weiterhin konkurrenzfähig bleiben wollen, ist auch Liebig überzeugt.

„Der Transfer von KI-Lösungen in kleine und mittlere Unternehmen ist ein wichtiger Schritt, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. Dafür gibt es prinzipiell drei Möglichkeiten: Data Science Experten einstellen, Datenanalyse outsourcen – oder die bestehende Belegschaft in die Lage versetzen, KI-Systeme zu nutzen oder zu erstellen. Für KMUs stellen die ersten beiden Optionen eine zu hohe Investition dar“, so der Experte.

Mit dem Altair Lösungsansatz der Demokratisierung, also, indem das Unternehmen in der Breite befähigt wird, aus den vorhandenen Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen, kann der Einstieg in die KI auch kleineren Unternehmen gelingen.