Best of Industry Spotlight - Künstliche Intelligenz Believe the Hype – zumindest bei KI

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Das Interesse an künstlicher Intelligenz ist sprunghaft angestiegen. Auch in der Industrie, wo sie beispielsweise für Sprachsteuerung, Personalmanagement, funktionale Sicherheit und energetische Versorgung genutzt wird. Wir stellen einige spannende Innovationen vor.

Das Wort Hype wird oft benutzt, häufig voreilig. Im Kontext von künstlicher Intelligenz könnte es aber wohl kaum treffender sein. Denn die Aufmerksamkeit, die dieser Begriff aktuell erfährt, stellt zumindest gefühlt viele – wenn nicht alle – technischen Wundermittel der letzten Monate und Jahre in den Schatten.

In diesem aufregenden Umfeld wurde der branchenübergreifende Industriepreis Best of Industry Award 2023 dieses Jahr um die Sonderkategorie „Künstliche Intelligenz“ erweitert.

Diese Auszeichnung würdigt bahnbrechende Leistungen und Innovationen in der Industrie, nun auch im Bereich der künstlichen Intelligenz. Angesichts des aktuellen Momentums in der KI-Entwicklung, das nicht nur aus industriellen, sondern auch aus anderen Bereichen angetrieben wird, bietet der Best of Industry Award eine einzigartige Gelegenheit, herausragende Errungenschaften zu feiern.

Best of Industry Award 2023

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Zwar waren sich gerade in der Industrie viele auch schon vor dem aktuellen Aufmerksamkeitshoch des großen Potenzials von KI, oder genauer gesagt Techniken wie Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning oder neuronalen Netzen, bewusst. Doch das gegenwärtige, auch durch nichtindustrielle Bereiche getriebene, Momentum dürfte die praktischen Entwicklungen auf diesem Feld noch mal beschleunigen.

Daten und KI im Zusammenspiel

Und das hängt mit einem weiteren wichtigen Thema der Gegenwart zusammen: Daten. Die Macht der Information – und der aus ihr abgeleiteten Erkenntnisse – ist natürlich kein Novum. Doch in einer Zeit, in der die Industrie jährlich Datenmengen im Zettabyte-Bereich produziert, reicht die Rechenleistung des durchschnittlichen menschlichen Gehirns nicht mal mehr ansatzweise aus, um diese zu verarbeiten. Zur Orientierung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte. Und mehr noch: KI kann diese Datenmengen nicht nur verarbeiten. Sie ist auch in der Lage, Schlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen.

Großunternehmen setzen beispielsweise im Input- und Output-Management bereits umfangreich auf KI-Lösungen. Die automatisierte Abwicklung von eingehenden und ausgehenden Zahlungen ist für diese Systeme keine Herausforderung. Zusätzlich werden KI-Systeme zur Erkennung von Ton und Bild in der Produktion eingesetzt. Auch das Feld des Natural Language Processing bietet gerade angesichts des Fachkräftemangels ein beachtliches Potenzial, Unternehmen zu unterstützen. KI-Tools verbessern die Produktionsprozesse, indem sie alle durchlaufenden Bauteile mit Referenzbildern von einwandfreien Teilen vergleichen und so defekte Teile ausmachen und entfernen. Darüber hinaus können sie auch mögliche zugrundeliegende Fehlerursachen lokalisieren und die Produktionsparameter entsprechend anpassen. Und das ist bei weitem noch nicht alles.

Karriere

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Im praktischen Einsatz angekommen

Wie Unternehmen diese und weitere Potenziale nutzen und in konkrete Anwendungen überführen, zeigt sich exemplarisch an den Bewerbungen zum Best of Industry Award 2023. In der Kategorie "Künstliche Intelligenz" gibt es gleich mehrere Projekte, die den KI-Einsatz in deutschen Unternehmen anhand konkreter Anwendungsfälle illustrieren.

Smart Search, eine Volltextsuche, die auf künstlicher Intelligenz beruht, wurde speziell für Schichtarbeiter in der chemischen und pharmazeutischen Prozessindustrie konzipiert. Sie wurde nahtlos in den Shiftconnector, eine Software für Schichtübergaben, der Eschbach GmbH integriert und nutzt modernste Sprachmodelle. Dadurch liefert Smart Search innerhalb von Sekunden nützliche Lösungen bei Störungen, was die Fehlerbehebung beschleunigt und so die Produktivität von allen Beteiligten, von den Schichtarbeitern bis hin zu den Betriebsleitern, steigert.

Die Liebherr-Verzahntechnik GmbH zeigt, dass künstliche Intelligenz das automatische Einrichten neuer Bauteile im Bin-Picking-Prozess ermöglicht. Dabei berechnet das System anhand von realen Scan-Daten die geometrischen Parameter der Bauteile und analysiert sowohl die Auflösung als auch das Rauschverhalten des Sensors. Hieraus erzeugt es Testmessungen, die zur Bestimmung der optimalen Einstellparameter dienen.

Das Feld der Automatisierung zielt in der Regel darauf, die Produktionseffizienz zu steigern. Doch mithilfe von künstlicher Intelligenz können Unternehmen auch im Personalmanagement Verbesserungen hinsichtlich erzielen – zum Beispiel in den Bereichen Transparenz und Mitarbeiterzufriedenheit. So ging es auch dem Schokoladenwaffelproduzent Kägi. Im Zuge seines Projekts „Smart Factory 2024“ automatisierte das Unternehmen die Digitalisierung der Produktions- und Mitarbeiterplanung in Zusammenarbeit mit dem auf Business Intelligence und KI spezialisierten Unternehmen Axeed AG.

Im Rahmen eines Forschungsprojekts, das am IAT der RWTH Aachen und der TUEG Schillings GmbH durchgeführt und von der Interessengemeinschaft Automatisierungstechnik der Prozessindustrie (NAMUR) unterstützt wird, werden die Potenziale des Einsatzes künstlicher Intelligenz für das Datamining im Bereich der funktionalen Sicherheit untersucht. Dies geschieht auf der Grundlage der überarbeiteten NAMUR-Empfehlung 130. Mit Hilfe einer qualitativen Studie und Anlagendaten, die bereits von Betreibern aus der Prozessindustrie bereitgestellt wurden, soll am Ende des Projekts die Praktikabilität des Ansatzes mithilfe eines Demonstrators überprüft werden.

Die Linde Material Handling GmbH schafft mit ihrem Manager einen Überblick über die gesamte energetische Versorgungssituation in einem Unternehmen und nutzt künstliche Intelligenz, um Prognosen zu erstellen. Hierdurch kann man Spitzen in der Stromlast verhindern, Energiekosten einsparen und CO2-Emissionen senken.

KI in der Montage

Forscher präsentieren KI-basierte Montage und Qualitätskontrolle

Das Software Development Kit (SDK) der Voice Inter Connect GmbH ermöglicht eine zügige Entwicklung und Integration von offline-Sprachsteuerungen für professionelle Anwendungen und das in über 30 verschiedenen Sprachen. Mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) und semantischer Analyse sind Maschinen in der Lage, komplexe Sprachbefehle zu verstehen und auszuführen. Die Verarbeitung von Sprache erfolgt lokal, benötigt keine Internetverbindung und erfüllt höchste Standards in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz. Die Software ist kompatibel mit gängigen ARM- und X86-Plattformen.

Mit ihrem Angebot will die Industrial Analytics IA GmbH das Wissen der Betreiber über Maschinen und Prozesse erweitern, indem sie digitale Zwillinge entwickelt, die aufgrund von künstlicher Intelligenz die Überwachung und Optimierung der Maschinen vereinfachen. Die Zwillinge assistieren Unternehmen anschließend auch dabei, die Herausforderungen der Energiewende erfolgreich zu bewältigen. Sie unterstützen die Speicherung von Fachwissen und bieten eine flexible Lösung, die eingebautes Maschinenwissen und handlungsrelevante Erkenntnisse zur Vermeidung von Stillstandzeiten und Ausfällen bereitstellt.

Die autonome robotergestützte Inspektion ermöglicht die zuverlässige Erfassung heterogener Daten mit Hilfe unterschiedlicher Sensoren und Roboter, was zu einer höheren Qualität der Datenerfassung führt. Doch es sind nutzbare Erkenntnisse, die Anlagenbetreiber für die prädiktive Instandhaltung benötigen, und nicht nur rohe Daten. Die Energy Robotics GmbH wandelt diese Rohdaten mithilfe von künstlicher Intelligenz in Handlungsempfehlungen um. Die KI verarbeitet die Sensordaten des Roboters für autonome Aufgaben wie die Erkennung von Gaslecks, die Überwachung von Sicherheitsausrüstung oder das Ablesen von analogen Geräten. Diese Anwendungen können dann entweder auf dem Roboter selbst oder in der Cloud eingesetzt werden.

Apropos Cloud: Die Analysten von Gartner empfehlen, dass Unternehmen, die ein spezifisches KI-Projekt haben, zunächst auf ihren bestehenden Cloud-Anbieter zurückgreifen sollten – sofern er über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt. Andernfalls sollten sie Anbieter auswählen, deren Fähigkeiten ihren Projektanforderungen in Sachen Multicloud-Workloads entsprechen.

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