Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) kann in der Produktion erhebliche Vorteile bieten. Damit KI in der Herstellung vermehrt zum Einsatz kommt, sind etliche Forschungsprogramme am Laufen beziehungsweise in der Planung.
KI soll eine effizientere und nachhaltigere Produktion ermöglichen
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Der Einsatz von KI in Wirtschaft und Gesellschaft wächst. In der Industrie gibt es dabei allerdings große Unterschiede zwischen Großunternehmen und KMU. So sieht es auch Nicolaos Debowiak im Interview mit der Zeitschrift Wirtschaftsinformatik & Management: „Während Großunternehmen und Konzerne schon KI in der Fertigung im Einsatz haben, insbesondere in der Automobilindustrie, hängt der produzierende Mittelstand weitestgehend noch hinterher“.
Je öfter KI eingesetzt wird, umso mehr wächst aber auch die Einsicht, dass hierfür Standards definiert und beachtet werden müssen. Insbesondere in Deutschland und Europa ist man an einer vertrauenswürdigen KI interessiert. Diese soll an Zertifizierungen und Normen ausgerichtet sein. Anderswo wird dagegen mehr auf Schnelligkeit in der Entwicklung der KI gesetzt. Um hier nicht ins Hintertreffen zu geraten, wurden zahlreiche Förderprogramme aufgesetzt.
Praxisbezogen forschen
In der anwendungsbezogenen Forschung stehen dabei mehr praktische Themen im Vordergrund. So fördert die Carl-Zeiss-Stiftung unter anderem sechs interdisziplinäre Forschungsprojekte zum Einsatz von KI in der Produktion. Die insgesamt fast sechs Millionen Euro gehen an Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Baden-Württemberg, Rheinland-Pfalz und Thüringen.
„Grundlagen- und anwendungsbezogene Forschung sind uns gleichermaßen wichtig“, sagt Dr. Felix Streiter, Geschäftsführer der Carl-Zeiss-Stiftung. „Daher haben wir uns mit der Ausschreibung für KI in der Produktion bewusst für eine praxisnahe Forschungsförderung entschieden.“
Ein Team an der Hochschule Furtwangen erforscht wie der steigenden Komplexität von Fertigungsprozessen mithilfe von KI entgegengesteuert und wie eine vorausschauende Qualitätsbeurteilung bei der Fertigung realisiert werden kann. Zur Entlastung des Fachpersonals soll ein digitaler Meister kreiert werden. Die Qualitätssicherungsaufgaben Prozessplanung, -beobachtung und -optimierung sollen mittels verschiedener KI-Methoden gelöst werden.
Da insbesondere mittelständische Unternehmen Probleme beim Einsatz von KI in der Produktion haben, sollen in einem Forschungsprojekt an der Hochschule Heilbronn anhand dreier industrieller Leitanwendungen Potenziale und Lösungsmöglichkeiten beim Einsatz von KI aufzeigt werden. Hierfür soll erforscht werden, wodurch KI selbstständig Fehler erkennen und in den Produktionsprozess eingreifen kann, wie bestehende Parameter mit den Fehlerfällen zusammenhängen und wie mithilfe einer KI selbständig die Parameter zur Inbetriebnahme am Beispiel einer Schüttgutanlage eingerichtet werden können.
In vielen Bereichen wird umweltfreundlich hergestellter, hochqualitativer Stahl benötigt. Ein Team an der Ernst-Abbe-Hochschule Jena will nun einen Stahldesigner entwickeln, mit dessen Hilfe die Stahlherstellung über KI-Methoden effektiver gestaltet werden kann. Mit diesem sollen bestimmte Eigenschaften, wie beispielsweise die Festigkeit, im Vorfeld der Herstellung unter Berücksichtigung von Parametern wie Kosten, Zusammensetzung, aber auch Versorgungssicherheit und Recyclingfähigkeit berechnet werden können.
An der Hochschule Pforzheim strebt man an, durch die Kombination unterschiedlicher KI-Verfahren intelligente Sensoren und Aktoren für eine flexible Produktion zu entwickeln. Durch sogenannte Self-X-Fähigkeiten soll es den genannten Komponenten möglich werden, sich an Veränderungen in der Produktion anzupassen.
Die nachhaltige Produktion gerät immer mehr in den Fokus der Gesetzgebung. Wie sich nachhaltige Methoden mithilfe von KI weiterentwickeln lassen, wird an der Hochschule Trier erforscht. Zur Klärung dieser und weiterer Fragen wie zum Beispiel, ob industrielle Kunststoffabfälle KI-unterstützt klassifiziert und so aufbereitet werden können, dass ein nachhaltiger generativer Produktionskreislauf entsteht, wird im Projekt eine energieeffiziente Recyclingstrecke für Kunststoffe zur generativen Fertigung (3-D-Druck) aufgebaut. Somit soll ein nachhaltiger generativer Produktionskreislauf entstehen.
Und last but not least beschäftigt sich ein Team an der RWU Hochschule Ravensburg-Weingarten mit der Entwicklung eines KI-basierten, selbstlernenden digitalen Zwillings. Dieser soll sich selbstständig an sich ändernde Bedingungen in der Produktion anpassen. Der Produktionsprozess sowie der Produktlebenszyklus sollen dabei möglichst realitätsnah simuliert werden.
KI im Unternehmen systematisch umsetzen
Neben diesen und vielen weiteren Forschungsprojekten stehen die Unternehmen aber immer noch vor dem Problem, wie KI in der Produktion ein- oder umgesetzt werden soll. Hierfür ist ein systematisches Vorgehen unabdingbar. Diesem Problem haben sich Forschende im Karlsruher Kompetenzzentrum für KI-Engineering (kurz CC-KING) angenommen und in enger Kooperation mit den Unternehmen im CC-KING-Innovationsbeirat das systematische Vorgehensmodell Process Model for AI Systems Engineering (PAISE) entwickelt. Mit diesem Vorgehensmodell, das als Whitepaper zu Verfügung steht, ist die Entwicklung und der Betrieb von KI-basierten Systemen systematisch möglich.
„Mit PAISE haben wir ein Instrumentarium geschaffen, das insbesondere auch kleinen und mittleren Unternehmen einen praktischen Leitfaden an die Hand gibt, um dieses Ziel zu erreichen“, sagt Prof. Jürgen Beyerer, Leiter des Fraunhofer IOSB und des wissenschaftlichen Direktoriums in CC-KING.“
Ethische Fragen und Sicherheitsaspekte nicht vernachlässigen
Auch ethische Fragen müssen bei der Programmierung von KI beachtet werden: Die KI sollte menschenzentriert und wertebasiert entwickelt werden, damit niemand benachteiligt wird. Mit der Philosophie und Ethik von KI befasst sich Prof. Vincent C. Müller von der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen schon seit Längerem. Um eine Leitvision für eine „humane KI“ zu entwickeln, erhielt er nun eine 3,5 Millionen Euro dotierte Alexander-von-Humboldt-Professur.
Bei dem ganzen Hype um KI darf die Sicherheit und der Datenschutz nicht vernachlässigt werden. Für 2022 ist laut einer Prognose des Cybersecurity-Spezialisten Kudelski Security zu erwarten, dass Operational-Technology-Angriffe Produktion und Lieferketten nachhaltig bedrohen werden. Dies würde insbesondere speicherprogrammierbare Steuerungen und programmierbare Automatisierungssysteme betreffen.