Künstliche Intelligenz / KI – Smart Factory Glossar

Ganz allgemein betrachtet ist Künstliche Intelligenz oder kurz KI die Fähigkeit einer Maschine, sich dem Verhalten und der Denkweise von Menschen anzupassen, dieses nachzuahmen und menschliche Aufgaben zu erledigen. Dazu imitiert die KI laut einer Definition des Europäischen Parlaments menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität. Um sich ihrem Ziel annähern zu können, umfasst KI unterschiedliche Methoden und Technologien und kombiniert diese. Dazu zählen maschinelles Lernen, kognitive Modellierung, Mustererkennung und das Verarbeiten von Bildern und Sprache. KI-Systeme sind bereits in den verschiedensten Bereichen und Branchen angesiedelt, um dort selbstständig und ohne menschliches Eingreifen komplexe Aufgaben zu lösen. 

 

Arten der Künstlichen Intelligenz

Aus wissenschaftlicher Sicht ist der Begriff der Künstlichen Intelligenz nicht klar umrissen. Worin sich führende Forscher jedoch einig sind, ist die grobe Differenzierung in schwache und starke KI. 

• Der Unterschied liegt darin, dass eine schwache KI den Menschen bei konkreten Aufgaben und Problemstellungen unterstützt, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

• Dahingegen erledigt starke KI selbstständig jede beliebige Aufgabe. Dafür trainiert sie sich selbst neue Fähigkeiten an, erlernt neue Technologien und setzt diese kreativ ein. Damit erreicht starke KI das Niveau menschlicher Intelligenz oder übertrifft dieses sogar. In einigen Zukunftsszenarien, die der menschlichen Fantasie entsprungen sind, entwickelt Künstliche Intelligenz sogar ein eigenes Bewusstsein. Doch davon ist die heutige KI noch weit entfernt: Alle bisherigen KI-Anwendungen sind Beispiele für schwache KI.

   

KI im Fertigungsumfeld

Im Fertigungsumfeld kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz, um große Datenmengen auszuwerten und Zusammenhänge aufzuzeigen. Je mehr historische Daten und Einflussfaktoren analysiert werden, desto genauere Vorhersagen lassen sich treffen und somit die Effizienz der Fertigung steigern. Die Prognosen, die die KI auf Basis der analysierten Daten trifft, werden in der Fertigungsplanung berücksichtigt: Ein gängiges Beispiel dafür ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Unter Berücksichtigung aller Maschinen- und Produktionsdaten wird die Wartung von Maschinen zielgerichtet vorausgeplant. Ungeplante Ausfälle, die wiederum zu einem Lieferverzug führen können, werden so vermieden. Auch die Feinplanung profitiert von Künstlicher Intelligenz. Die Manufacturing App AI Planning von MPDV, die zum Funktionsumfang des Advanced Planning and Scheduling Systems FEDRA gehört, nutzt Reinforcement Learning, um Maschinen wie Arbeitsgänge bestmöglich zu planen. 

Ein weiteres konkretes Beispiel von MPDV ist die KI-basierte Ausschussanalyse. Die Anwendung ermittelt die Einflussfaktoren für eine gute bzw. schlechte Ausschussquote. Dabei wertet die KI unter Berücksichtigung des Auftrags und des Artikels die verschiedenen Kombinationen aus Material, Maschine, Werkzeug und Farbe aus. Am Ende zeigt sich, bei welcher Kombination der Ausschuss besonders hoch oder niedrig ist. Im nächsten Schritt ist das Domänenwissen des Anwenders gefragt: Er kann überlegen, welche Parameter er anpassen kann, um in einer bestimmten Kombination den Ausschuss zu reduzieren.

Kurz zusammengefasst, unterstützt Künstliche Intelligenz in der Fertigung bei diesen Anforderungen:

• Planen von Aufträgen
• Analyse von Echtzeitdaten
• Vorhersagen von Ereignissen