Produktion wird immer ein komplexes System bleiben. Zur Herstellung von Waren müssen Rohstoffe beschafft werden, zahlreiche Fertigungsschritte auf komplexen Maschinen müssen durchlaufen und Teile zu kundenindividuellen Produkten montiert werden. Ziel von Industrie 4.0 ist die Lean Automation. In flexiblen, intelligent gesteuerten Fabriken geht es um die effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
Produktqualität lässt sich in vielen Fällen objektiv messen und im Nachhinein kontrollieren, doch um Problematiken frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen, sind heute oft noch manuelle Einschätzungen von Experten unabdingbar. Das macht Qualitätssicherung zeitaufwändig und teuer, sodass sie bisweilen auch vernachlässigt wird. Kunde und Unternehmen tragen dann die negativen Konsequenzen. Dass es mithilfe von neuen Technologien aus den Bereichen des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz auch anders geht, zeigen in diesem Artikel die Autoren Oliver Nalbach, Christian Linn und Dirk Werth.
Um Unternehmensgedächtnisse erfolgreich umzusetzen, müssen aus heterogenen Datenquellen „Smarte Daten“ generiert und darauf aufbauende Wissensdienste realisiert werden. Um das Potenzial vollständig realisieren zu können benötigt man aber personalisierte Wissensassistenten als Mittler für die Mitarbeiter. Die Assistenten lernen die subjektive Sicht des Mitarbeiters und sind in die tägliche Arbeit eingebettet, um den Nutzern bei ihren Aufgaben zu assistieren.
Siemens Healthineers nutzt KI, um Gesundheitsversorger weltweit dabei zu unterstützen, sich für die Trends der Branche zu rüsten – und vertritt dabei eine führende Position: Mehr als 400 Patente im Bereich des maschinellen Lernens, 100 Patente im Bereich Deep Learning und über 30 KI-basierte Anwendungen ebnen den Weg zu einer intelligenten Datennutzung und einer verbesserten Versorgung für Patienten.
Am Beispiel des Kartoffelanbaus untersucht das DFKI zusammen mit Partnern, wie Daten über den Lebenszyklus einer Feldfrucht während der Saat, der Ernte, des Transports und der Lagerung genutzt werden können, um einen ökonomisch optimalen Ertrag zu erzielen. Das Ziel ist die rasche Entwicklung neuer Smart Farming Services, die auf unterschiedlichen Datenströmen arbeiten. Durch Automatisierung können voraussichtlich zukünftig ganze Produktionsprozesse über die Zeit lernend optimiert werden, indem sich vernetzte Smart Services an die Abläufe und Entscheidungen des Landwirtes anpassen. Dies ist auch die Basis für einen künftigen Einsatz von Agrarrobotern.
Zur CEBIT wurden sie mit dem Innovation Award 2018 ausgezeichnet, für die Zukunft haben sie ehrgeizige Pläne – auch auf internationalem Niveau. Die Rede ist vom Startup AIPARK (Artificial Intelligence Based Parking), das für die Prognose freier Parkplätze Langzeitinformationen wie Ampel-, Verkehrs- und Wetterdaten sowie geografische Gegebenheiten durch Künstliche Intelligenz auswertet und verarbeitet.