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Künstliche Intelligenz für die Logistik

Solche Cobots bietet etwa der Roboterhersteller Yaskawa in Kitakyushu in Japan. Die „intelligenten“ Maschinen können etwa Paletten vollständig automatisiert packen. Durch den Einsatz von KI brauchten sie keine Schutzzäune mehr und seien in der Lage, mit verschiedenen Palettenarten zu arbeiten und unterschiedliche Palettenhöhen zu bestücken.

Und der Robotikspezialist Schunk mit Sitz im hessischen Heuchelheim rüstet Roboter auch noch so aus, dass sie aufgrund der künstlichen Intelligenz in der Lage sind, Objekte zu erkennen, um sie dann entsprechend zu sortieren. So können zum Beispiel kleine und mittelständische Unternehmen ihre Sortieraufgaben automatisieren und ihre Maschinen auch nachts durcharbeiten lassen.

Auch der Laserspezialist und Nortec-Aussteller Trumpf aus Ditzingen treibt den Einsatz von KI in der Produktion kräftig voran, wie der VDW weiter ausführt. Das Unternehmen hat nämlich bereits 2020 ein KI-basiertes System auf den Markt gebracht, das Beschäftigte beim Sortieren von Bauteilen unterstützt. Dieser sogenannte „Sorting Guide“ zeigt dem Personal dabei auf einem Bildschirm in ihrem Arbeitsumfeld grafisch an, welches Bauteil zu welchem Auftrag gehört. Darüber hinaus erhalten die Fachkräfte über den Bildschirm alle relevanten Informationen zu den Folgeprozessen. Vor allem bei Blechtafeln mit vielen unterschiedlichen Aufträgen kann dadurch die Effizienz der Fertigung deutlich steigen, wie Alexander Kunz, Leiter Smart Factory bei Trumpf, dazu anmerkt. Aber es geht noch weiter ...

Künstliche Intelligenz – effizienter als der Mensch ...

„Wir füttern die KI so lange mit Daten, bis sie neue Situationen schneller erkennt und bessere Entscheidungen trifft als ein Mensch oder ein konservativer Algorithmus“, erklärt Kunz weiter. Erst dann spreche man bei Trumpf von einer echten KI. Zwei wesentliche Anwendungsfälle seien dabei Prozessoptimierung durch Diagnose und präventive Vorhersage. Beim Trumpf-System „Active Speed Control“ für das Laserschneiden macht eine Kamera 40 Bilder pro Sekunde. „Die KI trainieren wir dann so, dass sie gute von schlechten Schnittbildern unterscheidet und entsprechende Maßnahmen ableitet“, so Kunz. Bei der präventiven Vorhersage erkenne die KI zum Beispiel selber, wenn sich eine Kontur schwierig fertigen ließe oder wenn ein Teil zu klemmen drohe. Auch hier könne man das System so trainieren, dass es selbstständig die richtigen Maßnahmen ergreift. So verhindert sie Fehler, bevor sie entstehen.

Konserviertes Wissen gegen den Fachkräftemangel

Damit sich die künstliche Intelligenz überhaupt entwickeln könne, müsse sie auf natürliche Intelligenz und das Erfahrungswissen des Menschen zurückgreifen können. Konkret heißt das, dass Fachkräfte die KI vor ihrem Einsatz trainieren müssen, wie es weiter heißt. Danach könne aus der „intelligenten“ sogar eine selbst lernende Maschine werden. Das macht KI in Zeiten von Fachkräftemangel besonders interessant. „Im Hinblick auf den demografischen Wandel ist aus meiner Sicht das Erlernen von Domänenwissen durch eine KI eines der spannendsten Forschungsthemen in der Produktionstechnik“, kommentiert Prof. Christian Brecher, der den Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen leitet. Die Konservierung von Expertenwissen, wie Brecher den Wissenstransfer von Mensch zu Maschine nennt, kann so dem gravierenden Fachkräftemangel in Zukunft entgegenwirken.

Was tun, wenn die finanziellen Mittel fehlen?

Kleine und mittelständische Unternehmen verfügen oft nicht über die notwendigen finanziellen und personellen Kapazitäten, um KI in ihre Produktion zu integrieren. „Abhilfe kann aber die Kollaboration und das Schließen von Partnerschaften leisten“, macht Brecher Hoffnung, der auch Vorstandsmitglied der WGP (Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik) ist. Dabei handelt es sich um einen Zusammenschluss führender Köpfe aus dem Bereich Produktionswissenschaften. Weiterhin böten Transferprojekte die Möglichkeit, das Wissen aus der Forschung in die Industrie zu übertragen. Ein Beispiel hierfür ist das Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion („ProKI“), das weitgehend von der WGP getragen wird, wie man erfährt. Insgesamt acht Zentren – verteilt in ganz Deutschland – bieten hier Qualifizierungs- und Transfermaßnahmen für produzierende Unternehmen an.

Lena Weirauch rät mit Blick auf die kleineren Unternehmen, dass diese erst einmal use cases angehen sollten, für die eventuell schon einiges an Daten vorliegt. Auch die Integration von KI in bestehende Produktionsprozesse und Maschinen könne aber komplex sein und erfordere oft Anpassungen und Investitionen. Deshalb lohne es sich, zunächst auf Standard-Tools oder bereits bestehende KI-Anwendungen zurückzugreifen, anstatt alles selbst zu entwickeln.

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