Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

KI beginnt dann, wenn Maschinen das menschliche Denken adaptieren können. Die Daten werden aus den vorhergehenden Informationen erfasst, gespeichert und wiederverwendet. Man spricht auch vom Lernen der KI bzw. vom Erstellen eines Modells. Übliche Zielsetzungen sind eine gesteigerte Effizienz oder Transparenzsteigerung. 

Künstliche Intelligenz wird in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt. Sei es die Medizintechnik, Automobilindustrie oder Elektrotechnikbranche. Sie hat jedoch in allen Fällen die gleiche Aufgabe: Optimierung.

Mit der selbstlernenden KI kann der Mensch zum Beispiel besser planen, den Ausschuss reduzieren, den Mitarbeitern die Routinearbeit abnehmen und dem Unternehmen zur Effizienzsteigerung verhelfen. In jedem Fall ist die Künstliche Intelligenz aber nur so gut, wie die Daten, die sie zur Auswertung bekommt.

In vielen Bereichen des Alltags ist die Künstliche Intelligenz bereits integriert, ohne dass die Anwender es merken. Viele Analysen beinhalten KI-Technologie, die eine oder andere Empfehlung stammt von einem KI-System und nicht zuletzt das Kommunizieren mit einem Chatbot wäre ohne KI kaum möglich. Je besser die KI in den Arbeitsalltag integriert wird, desto höher ist die Akzeptanz. Ein Warnhinweis "Achtung KI" wäre an vielen Stellen kontraproduktiv. In der Kommunikation lässt sich natürlich darüber streiten, ob man wissen sollte, mit wem man gerade spricht.

Praxisnahe Einsatzgebiete der Künstlichen Intelligenz in einer Smart Factory finden Sie hier.

Insgesamt kann KI dazu beitragen, die Effizienz, Qualität und Flexibilität der Produktion zu verbessern und Unternehmen wettbewerbsfähiger zu machen. Zum Beispiel erkennt ein KI-System Anomalien im Fertigungsablauf und kann frühzeitig empfehlen, Gegenmaßnahmen einzuleiten. Außerdem nutzen Planungsanwendungen wie das Advanced Planning and Scheduling System (APS) FEDRA von MPDV KI-Technologie, um die verfügbaren Ressourcen optimal auszunutzen.

Weitere Use Cases für Künstlichen Intelligenz in einer Smart Factory finden Sie hier.

Im Produktionsumfeld kommen hauptsächlich zwei KI-Methoden zum Einsatz: Machine Lerning (ML) und Reinforcement Learning (RL).

Unter Machine Learning versteht man das "künstliche" Generieren von Wissen aus Erfahrungen bzw. historischen Daten. Ein KI-System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht.

Reinforcement Learning ist eine Sonderform des Machine Learning, bei der ein Agent selbständig eine Strategie erlernt, um den Erhalt von Belohnungen zu maximieren. Dabei wird dem Agenten nicht vorgezeigt, welche Aktion in welcher Situation die beste ist, sondern er erhält zu bestimmten Zeitpunkten eine Belohnung, die auch negativ sein kann. Anhand dieser Belohnungen optimiert das System sein Verhalten. Vergleichbar ist dieses Vorgehen mit der Erziehung eines Hundes durch Belohnung mit Extra-Futter.

Insgesamt wird die Rolle der KI bei der Arbeit größtenteils darauf abzielen, menschliche Fähigkeiten zu ergänzen und zu verbessern, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Tatsächlich könnte KI einige Arbeitsplätze ersetzen. Insbesondere aufwendige Analyseaufgaben können von KI-basierten Systemen übernommen werden. Letztendlich wird es aber auch langfristig Menschen brauchen, die die Ergebnisse der KI bewerten und auf deren Basis Entscheidungen treffen. Auf der anderen Seite wird KI auch dazu beitragen, neue Arbeitsplätze zu schaffen, da Unternehmen mehr Ressourcen für innovative Technologien und Geschäftsmodelle verwenden können, die wiederum mehr Arbeitsplätze erfordern.