Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie. Das stand im Fokus eines Treffens der SIAK am 4. September - eingeladen hatte Wipotec, das Unternehmen für Wägetechnik und optische Kontrolle in Kaiserslautern.
Um es vorwegzunehmen: Nicht jedes Problem im Unternehmen kann oder sollte mit KI gelöst werden, manchmal tun es auch die traditionellen Wege. So Steffen Reithermann von der Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen an der RPTU. Ich möchte ergänzen: Sich auf jeden Fall von seriösen Anbietern beraten lassen. Doch eines stehe fest, so Reithermann: „Die Möglichkeiten von KI-Lösungen sind immens, was fehlt sind die Experten.“
Produktkontrolle bis zum Reifegrad des Käses
Tobias Stellwagen, Maschinenbauer, der sich bei Wipotec mit grundlegenden Fragen beschäftigt, stellte das Unternehmen für Wägetechnik und optische Kontrolle vor: weltweit 1200 Mitarbeiter, 85 Prozent Fertigungstiefe, sozusagen eine Manufaktur. Ein Vorbild bei der Energieversorgung – etwa mit eigenem Solarfeld und Geothermie-Speicher. Überhaupt ist alles zu finden, was ein modernes Unternehmen ausmacht: Kindergarten, nachhaltiges und ethisches Bewusstsein, Gesundheitsvorsorge.
Ich habe mit Vergnügen schon zum zweiten Mal die lichtdurchfluteten Werkshallen besichtigt. Im Sinne der Veranstaltung stand die Produktkontrolle im Fokus, über X-ray, optisch, über Metalldetektoren. Die korrekte Menge eines Produktes wird überprüft, seine Dichte, bis zum Reifegrad von Käse. Nicht zuletzt müssen bei der Kontrolle Fremdkörper, Anomalien, aufgespürt werden. Beim plastikverpackten Endprodukt top down, also von oben, bei Glas von beiden Seiten. Besonders schwierig sei es, Glas in Glas aufzuspüren.
KI-Rollout bei KMU: Anomalie-Erkennung als Einsatzmöglichkeit
Anomalie-Erkennung ist eine Einsatzmöglichkeit von künstlicher Intelligenz. Wie nun geht man das KI-Rollout bei KMU an. Da bringen Prof. Marius Kloft und Steffen Reithermann von der Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen an der RPTU schon einiges an Erfahrung mit. Sie beraten Industrieunternehmen, große wie BASF und Bosch, sowie kleine und mittlere Unternehmen (KMU).
Wichtige Punkte beim KI-Rollout:
Identifizieren lohnender KI-Projekte im Unternehmen. Mit niedriger Einstiegsschwelle, in Bereichen, die schnelle Erfolge bringen, etwa mit hohem Einsparpotential.
Die Geschäftsführung muss auf jeden Fall ins Boot, so schnell wie möglich.
KI-Kompetenz-Teams bilden. Der Spaß an der Sache ist äußerst wichtig. Doch da fänden sich in mittleren Unternehmen immer Mitarbeiter, die begeisterungsfähig sind.
Ziel setzen und dann checken, welche Daten für das Ziel ausreichend sind, etwa von Quantität, Qualität, Struktur. Oft lägen in Unternehmen bereits gut nutzbare Daten vor.
Auch beim Zeitaufwand gab Steffen Reithermann auf Nachfrage Auskunft: Im Mittel seien es 3 bis 6 Monate, dann könnte schon ein Prototyp stehen. Ein Unternehmen müsse zudem, wenn es Bedenken hege, nicht über eine Cloud arbeiten, sondern könne die Daten im eigenen Hause behalten.
Comments