künstliche Intelligenz
(KI, AI, AAI)
Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0
Maschinelles Lernen ermöglicht es, anhand großer Datenmengen Vorhersagen zu treffen. Das Teilgebiet von Artificial Intelligence basiert auf Mustererkennung und besitzt die Fähigkeit, selbstständig Wissen aus Erfahrungen zu erzeugen. Damit findet die Technologie ihren Einsatz in industriellen Prozessen.
Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsvision mehr. Große Rechenzentren und enorme Speicherkapazitäten ermöglichen heute, was man jahrelang in weiter Ferne glaubte. Die Teildisziplinen Machine Learning und Deep Learning nutzen die Möglichkeiten von Big Data, um Prozesse zu optimieren, neue Lösungen zu finden und Erkenntnisse zu gewinnen.
Algorithmen bilden die Basis
Ob großer Weltkonzern oder mittelständisches Unternehmen – in jeder Firma fallen Daten an, auf die man zurückgreifen kann. Mithilfe von Software werden diese zusammengeführt, ausgewertet und schließlich Vorhersagen getroffen.
Maschinelles Lernen erkennt Merkmale und Beziehungen und leitet daraus auf Basis von Algorithmen Verallgemeinerungen ab.
Big Data für die Prozessoptimierung
Richtig analysiert können mit der Hilfe von Kunden-, Log- und Sensordaten neue Lösungen gefunden und zum Beispiel Prozesse effizienter gemacht werden.
Benötigt wird neben Massen an Daten eine IT-Infrastruktur, die auf Artificial-Intelligence-Verfahren und Machine-Learning-Workloads eingestellt ist. Die genauen Aufgaben der ML-Systeme sind klar festgelegt: Muster erkennen und daraus Rückschlüsse ziehen. Das Gelernte können sie dann weiter anwenden.
Aktuelle Anwendungsbereiche von Machine Learning
Das am häufigsten verwendete Lernverfahren ist aktuell die Bilderkennnung.
Weitere Anwendungsbereiche sind digitale Assistenten bzw. intelligente Bots, Gesichtserkennung, Spracherkennung und Sprachverarbeitung, automatisierte Übersetzung und Transkription, Textanalyse und Videoanalyse sowie autonomes Fahren.
Smart Factory
In der Smart Factory sind die Produktionsprozesse vernetzt, Maschinen, Schnittstellen und Bauteile kommunizieren miteinander.
Zahlreiche Daten können erhoben und so der Fertigungsablauf optimiert werden. Big Data unterstützt beispielsweise bei der Prozessoptimierung, indem Bildanalyse und Bilderkennung eingesetzt werden.
Digitale Überwachung und Steuerung
In Fertigungshallen identifizieren intelligente Systeme Objekte auf Förderbändern und können diese automatisch sortieren.
Solche Systeme finden ihren Einsatz auch im Rahmen der Qualitätskontrolle: Sie erkennen, ob ein Produkt fehlerhaft ist, also zum Beispiel falsch eingefärbt wurde.
Artificial Intelligence und Predictive Maintenance
Auch im Bereich Wartungs- und Supportdienstleistungen setzen Unternehmen heute Machine Learning ein. Artificial Intelligence hilft dann dabei, mittels Sensoren den Energieverbrauch der einzelnen Maschinen zu erfassen, Wartungszyklen zu analysieren und im zweiten Schritt zu optimieren.
Die Betriebsdaten geben Aufschluss darüber, wann ein Teil ausgetauscht werden muss oder ein Defekt wahrscheinlich ist. Je mehr Daten vorliegen, desto besser kann sich das System selbst optimieren und immer genauere Vorhersagen treffen.
Wachstumsschub durch Künstliche Intelligenz erwartet
Unternehmen, die auf Machine-Learning-Verfahren setzen, steigern ihre Wirtschaftsleistung, so die Meinung von Experten.
Die größten Zuwächse werden in der IT- und Finanzbranche, im Bereich Telekommunikation und im produzierenden Gewerbe erwartet.