Teil 6 der Serie 'Autonome Systeme'

Wie effizient ist das Autonome System?

Autonome Systeme bieten neue Chancen für Wirtschaft und Gesellschaft. Im sechsten Teil unserer VDI-Serie 'Autonome Systeme' erläutert Professor Claus Oetter vom VDMA, wie sich solche Applikationen kontinuierlich verbessern und auf breiterer Basis in Deutschland etablieren lassen.

Wo sehen Sie den größten Nutzen KI-basierter Systeme in nächster Zeit?

Prof. Oetter: Die richtigen und wichtigen Unterstützungstools, die wir heute bereits in der Forschung, aber noch nicht in der Anwendung sehen, werden noch kommen. Auf Systeme, die adaptiv auf den Menschen eingehen können, müssen wir noch etwas warten, aber dann wird das KI-Potenzial richtig sichtbar werden, beispielsweise bei individueller Unterstützung durch den Roboter. Die Mensch/Technik-Kooperation kann durch KI schneller und individueller an den Menschen angepasst werden. Bei Störungen in der Produktion werden die Assistenzsysteme dem Bediener deutlich mehr Unterstützung bieten können und Ausfallzeiten reduzieren. Die Mustererkennung in Datensätzen wird ganz neue Erkenntnisse über Zusammenhänge und Abhängigkeiten der Produktionsprozesse liefern können. Gerade durch die exponentiell steigende Zahl von Sensoren ist dies ein Segen für die Analyse.

Wo wird KI in Deutschland schon genutzt?

Prof. Oetter: Bereits seit 15 Jahren werden moderne Algorithmen in deutschen Unternehmen eingesetzt. Manche Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus haben Produkte gekauft und sie eingesetzt, haben aber nicht gewusst, dass hier schon KI im Spiel ist. Der Einsatz von KI wird in deutschen Unternehmen diskutiert, dabei ist sie an einigen Stellen längst integriert. Als Beispiele sind hierbei Lagersysteme, die Beschaffung oder CRM-Systeme zu nennen. Wir müssen aufpassen, dass wir bei KI nicht dieselben Fehler machen, die uns schon mit anderen, neuen Technologien passiert sind. Die Grundlagen zu Deep Learning wurden im Jahr 1991 in einer Diplomarbeit in München von Sepp Hochreiter gelegt. Diese Arbeit war die Voraussetzung für das Machine Learning, mit dem Google, Amazon und Co heute arbeiten – und sehr viel Geld verdienen. Die Ideen waren also schon früh da, die Rechenpower und die Datenmengen seinerzeit noch nicht. Die US-amerikanischen Unternehmen verfügen aktuell über die ausgereiftesten Tool Sets, aber sie brauchen auch die Anwendung – und die haben wir in Deutschland.

Welche Widerstände müssen überwunden werden?

Prof. Oetter: Auf eine Formel gebracht: Change ist notwendig! Kommunikation ist das A und O! Geschwindigkeit zählt mehr denn je! Die Unternehmen müssen das allerdings selbst erkennen, selbst initiieren und umsetzen. Erst ein Lastenheft formulieren, dann ein Pflichtenheft aufsetzen und anschließend ein IT-Projekt umsetzen – das ist in einer agilen Umwelt wahrscheinlich nicht mehr zeitgemäß. Die Frage: ‚Wie kann IT oder KI in Produkte und Anlagen integriert werden?‘ muss neu gestellt und beantwortet werden. Eine Mischung aus traditionellen Vorgehensmodellen und agilen Ansätzen ist hier der Schlüssel.

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VDI Verein Deutscher Ingenieure e.V.

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