Von der automatisierten zur autonomen Fertigung - KI IN DER FERTIGUNGSINDUSTRIE SONDERAUSGABE
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2022 www.digital-manufacturing-magazin.de
SO N D E R AU S GABE
KI IN DER FERTIGUNGSINDUSTRIE
ERFOLGREICHE KI-EINFÜHRUNG
Von der automatisierten
zur autonomen Fertigung
Think
digital
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│www.digital-process-industry.de/abonnement/
Bild: John Kasawa, Iurii Motov / Shutterstock.com
EDITORIAL
Künstliche Intelligenz
besser verstehen
Liebe Leserinnen und Leser,
die Experten sind sich einig: Künstliche Intelligenz (KI) soll in
Zukunft unsere Arbeits- und Lebenswelt prägen. Durch künst-
liche Intelligenz können Unternehmen in der Fertigungsindus-
trie ihre Produktivität steigern und ihre Geschäftsmodelle opti-
mieren. Und der Markt für KI-Lösungen birgt großes Potenzial:
Laut einer neuen Prognose des Marktforschungs- und Bera-
tungsunternehmens Gartner wird der weltweite Umsatz mit
Software für künstliche Intelligenz im Jahr 2022 voraussicht-
lich 62,5 Milliarden US-Dollar betragen. Das bedeutet einen
Anstieg von mehr als 21 Prozent gegenüber dem Jahr 2021.
Zum Thema KI gibt es aber auch großen Informationsbedarf.
TITELANZEIGE:
Grund genug für uns, ein Sonderheft zu starten, das sich aus- HEWLETT PACKARD ENTERPRISE
schließlich mit der künstlichen Intelligenz in der Fertigungsin-
dustrie befasst. Auf 32 Seiten präsentieren wir Ihnen zahlrei- VON DER AUTOMATISIERTEN
che Fachbeiträge, die zeigen, wie es aktuell um den KI-Einsatz ZUR AUTONOMEN FERTIGUNG
in der diskreten Fertigung aussieht und was Unternehmen
beachten sollten, die mit KI-Lösungen starten wollen. In eini-
Die Einführung von künstlicher
Intelligenz (KI) in der Fertigung
gen Beiträgen werden bereits konkrete KI-Projekte erläutert.
scheitert oft beim Übergang
Herzstück des Sonderhefts ist eine große Expertenumfrage,
vom Proof of Concept (PoC) in
an der 16 KI-Fachleute teilgenommen haben. Lesen Sie auf
den Regelbetrieb. Die Ursache
den Seiten 10 bis 15, wie weit industrielle KI-Anwendungen
dafür liegt tiefer als fehlende
bereits in die Praxis vorgestoßen sind und was mittelständi-
KI-Expertise oder fehlendes
sche Fertigungsunternehmen beachten sollten, wenn sie sich
Budget – in vielen Fällen unterschätzen
mit dem Thema KI beschäftigen wollen oder den Einsatz von
Fertigungsunternehmen die systematischen
KI-Lösungen planen.
Herausforderungen der KI-Einführung.
Gefordert ist ein ganzheitlicher Ansatz, der
Mit der KI-Thematik im Mittelstand befasst sich auch der Ar- das gesamte Spektrum von kaufmännischen,
tikel „KI-Projekte schnell umsetzen“ auf Seite 24 und zeigt, technischen und organisatorischen Abhän-
wie Unternehmen des Technologie-Netzwerks it’s OWL in gigkeiten berücksichtigt. Hewlett Packard
der Region Ostwestfalen-Lippe ihren eigenen Use Case im Enterprise (HPE) hat dafür eine spezifische
Lemgoer KI-Reallabor erproben können – nach dem Motto: Methode entwickelt, die in der Titelstory
Starten statt Warten. am Beispiel eines Metallverarbeiters
erläutert wird. Dieser Betrieb hat begonnen,
Viel Spaß bei Lesen! seine regelbasierte Automatisierung durch
KI-Methoden zu ergänzen und die serielle
Rainer Trummer Kopplung der Verarbeitungsstationen allmäh-
Chefredakteur lich in ein System von flexibel ansteuerbaren
Arbeitsstationen umzuwandeln.
Kontakt:
BESUCHEN SIE DIGITAL MANUFACTURING Hewlett Packard Enterprise
AUCH AUF FACEBOOK, TWITTER, XING UND Herrenberger Straße 140
LINKEDIN.
D-71034 Böblingen
E-Mail: fertigung@hpe.com
hpe.com/de/info/manufacturing
www.digital-manufacturing-magazin.de KI in der Fertigungsindustrie 2022 3
INHALT
22
NEUER FAHRPLAN FÜR KI:
Die zweite Ausgabe der deutschen
Normungsroadmap KI steht
in den Startlöchern und soll
ab Ende 2022 die weitere
Richtung vorgeben. Warum
braucht es eine solche
Richtschnur?
Bild: envatomarket
24
KI-LABOR:
Im KI-Reallabor in Lemgo können
interessierte Unternehmen aus
OWL ihren „Use Case“ erproben
News – in neutraler Umgebung, auf
Aktuelles aus der Branche 6 modernen Produktionsanla-
gen und mit der Unterstüt-
Titelstory: Ganzheitlicher Ansatz zung von KI-Experten.
für die KI-Einführung Bild: Fraunhofer IOSB-INA
Von der automatisierte zur autonomen Fertigung 8
Expertenumfrage: Künstliche Intelligenz
in der Fertigungsindustrie
Mit KI zur smarten Fabrik 10
Ethik und die Entwicklung von
KI-Lösungen für den Shopfloor
Auf Tuchfühlung 16
Leichter KI-Einstieg
auch für Prozessverantwortliche
Die verständliche KI 18
Mit Maschinellem Lernen
Industrielle Abläufe optimieren TITELSTORY:
4 reife KI-Ansätze 20 ANSATZ FÜR DIE KI-EINFÜHRUNG
Normung und KI Die KI-Einführung scheitert oft beim Übergang vom
Neuer Fahrplan für KI 22 Proof of Concept in den Regelbetrieb. Vermeiden
lässt sich das mit einem Ansatz, der das gesamte
Das KI-Labor in Lemgo Spektrum von kaufmännischen, technischen und
KI-Projekte schnell umsetzen 24 organisatorischen Abhängigkeiten berücksichtigt.
KI-Trainer für KMU SEITE 8
Künstliche Intelligenz
in den Mittelstand bringen 26
REDAKTIONELL ERWÄHNTE
Digitalisierung der Fertigung INSTITUTIONEN, ANBIETER UND VERANSTALTER
In fünf Schritten zum Smart Manufacturing 29
Artiminds Robotics S. 10, Asseco Solutions S. 10, AWS S. 20,
CGI S. 29, Dataiku S. 6, DIN S. 22, Fraunhofer IAIS S. 11,
EDITORIAL 3 Fraunhofer IPA S. 11, Hewlet Packard Enterprise S.8, 12,
Hochschule Landshut S. 6, 12, IDS S. 6, IGZ S. 13,
IMPRESSUM29
Industrie Informatik S. 13, it‘s OWL S. 11, KIT S. 13,
Landesmesse Stuttgart S. 6, MHP S. 16, Micropsi
Industries S. 15, Mitsubishi Electric S. 12,
Mittelstand Digital S. 26, MPDV S. 15, PSI S. 18,
Siemens S. 14, TQ-Group S. 15, Weidmüller S. 14
4 KI in der Fertigungsindustrie 2022 www.digital-manufacturing-magazin.de
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Digitaler Schichtwechsel
Warum Unternehmen KI auch im Workforce-Management nutzen sollten
Künstliche Intelligenz wird in vielen Unternehmen effektiv eingesetzt. Vor ihrem Einsatz im Workforce-Management
schrecken aber noch viele zurück. Dabei gibt es handfeste Gründe, KI auch in der Personaleinsatzplanung zu verwenden.
F
ahrzeuge, die autonom durch Pro-
duktionshallen steuern, Anwen-
dungen, die selbstständig Liefer-
ketten optimieren und Maschinen,
Dank intelligenter
die benötigte Reparaturen automatisch
Software lassen
anfordern – an KI-gestützte Systeme ha- sich auch komplexe
ben wir uns längst gewöhnt. Schichtsysteme
Der Grund für deren Siegeszug liegt leicht planen und
darin, dass sie Muster in Abläufen er- managen.
kennen, analysieren und automatisieren
können, um sie effizienter zu machen.
Darüber hinaus minimieren sie Risiken,
da sie weniger anfällig für Fehler sind.
Wenn es darum geht, das Personal
möglichst effektiv einzusetzen, nutzen
viele Unternehmen dennoch nach wie
vor manuelle, nicht-automatisierte Pro- Mitarbeiter automatisch über Änderungen
zesse. Dabei ist eine Mitarbeiterplanung informiert wird.
mit KI heutzutage kein Luxus mehr – Dass dieser Punkt mehr als nur ein Nice-
sondern eine Notwendigkeit, um in der to-Have ist, zeigt eine Studie aus dem Jahr oder die Unternehmensstruktur zu kom-
schnelllebigen, dynamischen und ver- 2021: 70 Prozent der Beschäftigten wür- plex seien, als dass Systeme diese erfas-
netzten Industrielandschaft von heute den ihren Arbeitgeber verlassen, wenn sen und optimieren könnten.
und morgen zu bestehen. es an leistungsstarker und schneller Kom- Moderne Lösungen wie beispielswei-
munikation mangelt2. Gerade in Zeiten se die KI-gestützte Software von shyft-
Der Mehrwert einer des Fachkräftemangels kann es sich kein plan sind jedoch so skalierbar, dass sie
KI-basierten Personalplanung Unternehmen erlauben, seine Mitarbeiter auch die höchsten Anforderungen an
Das belegt eine aktuelle Studie von Forbes aus diesem Grund zu verlieren. Komplexität und Unternehmensgröße
insights. Demnach wachsen Firmen, die Stichwort Mitarbeitermotivation: Da erfüllen. Zudem sorgt eine Einarbeitung
KI-Systeme im Zusammenhang mit ihrem sie die Organisation und Verteilung von der Mitarbeiter dafür, die Angst vor einer
Personalmanagement einsetzen, um bis Arbeit vereinfachen, bieten KI-basierte „Übernahme durch die Technik“ zu neh-
zu 20 Prozent pro Jahr – ver- Systeme den Angestellten die men. Denn letztendlich ersetzt die KI die
glichen mit 11 Prozent Wachs- Möglichkeit zur Partizipation. Menschen nicht – sondern unterstützt
tum in Unternehmen, die dies Schichten können selbststän- sie. Und trägt so, Hand in Hand mit den
nicht tun1. Gründe hierfür sind, dig angefordert oder getauscht Mitarbeitern, maßgeblich zum Unter-
dass Unternehmen durch eine werden. Arbeitnehmer erhal- nehmenserfolg bei.
agilere Personalplanung dy- ten so mehr Autonomie, was Mehr Informationen finden Sie unter
namischer auf Anforderun- sich positiv auf ihr Engagement https://shyftplan.com.
gen reagieren können. Wie und auf die Effizienz auswirkt.
eine Umfrage unter Kunden des Anbie- 1 Empowering the Firstline Workforce: Techno
ters shyftplan zeigt, lässt sich so der Per- Skalierbare Lösungen – auch für logy, Autonomy and Information Sharing
sonalplanungsaufwand um bis zu 70 Pro- komplexeste Aufgaben geeignet Deliver Growth to Forward-Thinking Organi-
zations. Studie. Forbesinsights, 2017
zent reduzieren. Auch wenn diese Vorteile nicht von 2 Harbinger-Consulting https://www.har-
Von einer KI-basierten Lösung für der Hand zu weisen sind, zögern eini- binger-consulting.com/blog/warum-kuen-
den Personaleinsatz profitieren auch ge Unternehmen noch immer, ihr Work- digen-mitarbeiter/, zitiert nach Jive Com-
munications: The No. 1 Thing That Causes
die Mitarbeiter, etwa durch eine klarere force-Management durch KI-Systeme zu
Millennial Employees to Quit, https://fairy-
und effizientere Kommunikation: Lange automatisieren. Das liegt an der Vorstel- godboss.com/articles/the-no-1-thing-that-
Kommunikationswege fallen weg, da jeder lung, dass die Personaleinsatzplanung causes-millennial-employees-to-quit
www.digital-manufacturing-magazin.de KI in der Fertigungsindustrie 2022 5
NEWS
AI FUSION – 29. UND 30. SEPTEMBER IN STUTTGART IDS IMAGING
DEVELOPMENT SYSTEMS
Die KI-Szene trifft sich
Mit der AI Fusion hat die Messe Stuttgart ein neues Busi-
Mehrere neuro-
ness-Event kreiert. Es soll ein Forum für die internationale nale Netze auf ein
KI-Szene werden, um die Vernetzung über die Grenzen der
bestehenden Communities hinweg zu fördern. Am 29. und
Bild anwenden
30. September 2022 treffen sich internationale Vertreter aus Nutzern des Embedded-Vision-Systems IDS NXT Ocean stehen
Bild: IDS
Forschung, Start-ups, KMU, Großunternehmen und Gesell- neue Features zur Verfügung. Dazu gehören Multi-ROI („Regi-
schaft auf dem Stuttgarter Messegelände. Geschäftsführer on Of Interest“) für KI-basierte Objektdetektion sowie die Mög-
Roland Bleinroth erklärt: „Die AI Fusion ist nicht nur unse- lichkeit, per Vision App verschiedene neuronale Netze für ver-
re erste Veranstaltung, die sich ausschließlich dem Thema schiedene ROIs in einem Bild zu nutzen. Dazu kommen Binning,
Künstliche Intelligenz widmet, sondern setzt mit ihrem Fes- Linescan-Mode sowie Performance- und Konfigurations-Ver-
tivalcharakter auch neue Akzente für Veranstaltungen auf besserungen. Neukunden können außerdem frei wählen, ob
unserem Gelände.“ Dabei handelt es sich um eine Kombi- sie die zugehörige Trainingssoftware wie bisher von IDS ange-
nation aus Ausstellung und Konferenz. Im dreigeteilten boten auf AWS oder per Microsoft Azure Cloud nutzen wollen.
Konferenzbereich treffen sich KI-Experten, um Erfolge aus Der Funktions- und Leistungsumfang sowie die Bedienung der
Wissenschaft und Wirtschaft, sowie gesellschaftspolitische Trainingssoftware ist bei beiden Hostern dieselbe. Statt eine ei-
Fragen zum Thema KI zu diskutieren. Parallel zum KI-Event gene Entwicklungsumgebung einzurichten, können Anwender
veranstaltet das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tou- direkt mit dem Trainieren des eigenen neuronalen Netzes begin-
rismus Baden-Württemberg den Start-up BW Summit und nen – das soll selbst ohne Vorkenntnisse in Deep Learning oder
bringt zusätzlich die Gründerszene aufs Stuttgarter Messe- Kameraprogrammierung funktionieren. Das Trainieren umfasst
gelände. Zahlreiche Side Events und kreative Formate wie drei wesentliche Schritte: Beispielbilder hochladen, die Bilder
Workshops, Kunstprojekte, Matchmaking und ein Hacka- labeln und anschließend das vollautomatische Training starten.
thon runden die Veranstaltung ab. Der AI-Fusion-Campus Das erzeugte Netz ist für den Einsatz mit den IDS-NXT-Industrie-
soll Hochschul-Flair beitragen: Hier präsentieren sich neben kameras optimiert. Wie das Tool funktioniert, davon können sich
Mentorprogrammen auch Hochschulen mit Live-Vorlesun- Interessierte selbst ein Bild machen: IDS gewährt zur Online-KI-
gen oder Vorstellungen von Studierendenprojekten. Trainingssoftware einen kostenlosen Probemonat.
DATAIKU
HOCHSCHULE LANDSHUT
Neuer KI-Strategie-Berater Künstliche Intelligenz studieren
Dataiku, Anbieter einer Enterprise-AI-Plattform, erweitert sein
Team um Dr.-Ing. Sebastian Werner. Er soll als AI Evangelist ab Die Fakultät Informatik der Hochschule Landshut bietet
sofort Kunden bei Themen wie Strategieentwicklung rund um zum Wintersemester 2021/22 den Studiengang Künstliche
Künstliche Intelligenz beraten. Mit Fokus auf Zukunftsthemen Intelligenz an. Was erwartet die 40 Erstsemester in diesem
wie „Responsible AI” oder „Digital Maturity” übernehme er dabei Bachelorstudiengang und in welchen Berufsbildern sind
eine Schlüsselrolle, um die Digitale Transformatio erfolgreich vo- Absolventinnen und Absolventen besonders gefragt? Ziel
ranzutreiben. Nach der Promotion im Chemieingenieurwesen an des Studiengangs sei es, Studierende in die Lage zu ver-
der FAU Erlangen-Nürnberg mit Fokus auf Modellierung und Post- setzen, aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich
Doc an der University of California, Berkeley hatte er seit 2014 ver- der Künstlichen Intelligenz zu verstehen, einzuordnen
schiedene Führungspositionen im Clariant Konzern begleitet. Zu- und selbst zu implementieren. Dabei liegt der Fokus auf
letzt war er Chief Technology Officer und einem soliden Fundament aus Informatik und Mathema-
Geschäftsführer bei der Navigance GmbH, tik, ergänzt um praxisbezogene Data Science- und KI-Mo-
wo er die Produkt- und Technologieent- dule. Ein besonderes Augenmerk gilt dem Teilbereich des
wicklung sowie den Aufbau der Ausgrün- maschinellen Lernens. Darüber hinaus bringen die Dozie-
dung auf über zwanzig Mitarbeiter verant- renden den Studierenden auch ethische Aspekte der KI so-
wortete. Basierend auf seiner Erfahrung im wie die Nachhaltigkeit von KI-Lösungen näher. Nach dem
Bereich Modellierung, Data Science und erfolgreichen Studienabschluss stehen den Absolventin-
Industrie 4.0 ist Dr. Werner regelmäßiger nen und Absolventen eine Vielzahl an Berufsfeldern offen.
Sprecher und Moderator Konferenzen. Im Etwa Software Engineer oder Data Scientist. Weitere Ein-
„Mein Ziel ist es, die Chancen
Vorstand des Arbeitskreises Big Data und satzgebiete sind Computer Vision / Deep Learning Engi-
im Megatrend ‚Nachhaltigkeit‘ Advanced Analytics des Bitkom e.V. und als neer, Natural Language Processing Specialist und Machi-
mittels KI sichtbar zu platzie- Mitglied der German Data Science Society ne Learning Architect. Es bietet sich außerdem an, nach
ren und gleichzeitig den verant- e.V., sowie im Programmteam des BigData. dem Bachelorstudium einen Master anzuschließen. An der
wortungsvollen Umgang mit
ai Summit der Bitkom- und der „Everyday Hochschule Landshut reicht das Angebot von Informatik
der KI auf dem Weg von Vision
zu Realität aufzuzeigen.”, AI“-Konferenzen von Dataiku bringt er sei- (M.Sc.) über Wirtschaftsinformatik (M.Sc.) bis zu Applied
Dr. Sebastian Werner, Dataiku ne Expertise zu den Anwendern. Research in Engineering Sciences (M.Sc.).
6 KI in der Fertigungsindustrie 2022 www.digital-manufacturing-magazin.de
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Intelligente Lagerhaltung
Automotive-Spezialist Suer setzt auf KI-Technologie von Asseco
Kurze Lieferzeiten und hohe Flexibilität bei individuellen Kundenwünschen –
die Marktanforderungen haben sich gewandelt, auch im Automotive-
Bereich. Um künftige Herausforderungen erfolgreich zu meistern,
setzt die Suer Nutzfahrzeugtechnik GmbH & Co. KG auf intelligente
ERP-Technologie von Asseco Solutions.
W
er Auswahl wünscht, ist bei Am 1. Mai 2018 nahm die
Suer goldrichtig: Der Ferti- Lösung ihren Produktivbe-
ger und Großhändler aus trieb auf. Zu Beginn stand
dem nordrhein-westfälischen vor allem die Abbildung der
Wermelskirchen offeriert seinen Kunden Bereiche durch APplus im
mehr als 20.000 Sortimentsartikel und ist Zentrum, für die die Altlö- Kugelkipplager von Suer im Einsatz.
zudem auf die Produktion individueller sung keine Unterstützung
Komponenten spezialisiert. Seit Ende der geboten hatte. So war in der Vergangen- die optimalen Kennzahlen generiert und
1990er Jahre setzte Suer auf eine Spezial- heit etwa eine umfassendere Produk- in Form eines Ampelsystems angezeigt,
lösung für den Stahlhandel. Im Laufe der tionsplanung nicht möglich gewesen. beispielsweise zu Meldebeständen oder
Zeit war diese jedoch nicht mehr in der Mit APplus wird der Fertigungsbereich einzuplanenden Wiederbeschaffungs-
Lage, die Anforderungen und Abläufe des heute unter anderem durch zahlreiche zeiten. Per Kopfdruck lassen sich die
Unternehmens vollständig abzudecken. Funktionen für Planung und Kalkulation Vorschläge der KI als neue Lagerpara-
unterstützt. Mithilfe der APplus-Plan meter übernehmen.
Moderne ERP-Lösung sorgt tafel etwa sind die Mitarbeiter in der
für Transparenz in der Fertigung Lage, verfügbare und eingeplante Fer- Ausweitung geplant
Aus diesem Grund begann Suer mit der tigungskapazitäten unmittelbar auf ei- Bisher nutzt Suer die Technologie für ein-
Suche nach einer integrierten, modernen nen Blick zu erkennen. zelne Warengruppen. „Bereits hier kann
ERP-Lösung. Letztendlich fiel die Wahl im man jedoch erkennen, dass Lagerver-
Oktober 2015 auf APplus. Die Asseco- Intelligente Funktionen fügbarkeiten und Bestände durch die
Lösung konnte unter anderem durch ihre für die Lagerhaltung Technologie deutlich optimiert werden“,
Zukunftsfähigkeit überzeugen: Sie besaß Auch die Lagerhaltung wurde in der Ver- betont Head of IT Jan Feldmann. „Da die
das Potenzial für künftige Erweiterungen gangenheit basierend auf manuellen Be- Kosten der globalen Beschaffung stark
und ermöglichte dank ihrer Web-basie- rechnungen in Excel-Dokumenten aktu- gestiegen sind, profitieren wir sehr da-
rung zudem eine einfache Anbindung alisiert – für ein Lagervolumen wie das von, dass wir etwa Wiederbeschaffungs-
von Mitarbeitern im Außendienst. von Suer ein enormer Aufwand. Seit März zeiten schnell und flexibel anpassen kön-
2021 unterstützt Asseco mithilfe innova- nen. Wir planen daher, die Funktionalität
tiver KI diesen Prozess. Sie untersucht Schritt für Schritt auf unseren gesamten
die historischen Daten zu Verbräuchen, Lagerbestand auszuweiten.“
Aufträgen und Einkäufen und korreliert
diese mit aktuellen und geplanten Auf- Asseco Solutions AG
trägen. Dabei werden auch saisonale
Faktoren in die Analyse miteinbezogen:
So werden etwa Schleppergewichte, die
Suer für den landwirtschaftlichen Ein-
satz verkauft, in den Monaten vor der
Ernte stärker nachgefragt als im restli- Amalienbadstraße 41C, D-76227 Karlsruhe
chen Jahr. Auch Transportkosten lassen TEL.: +49 (0)7 21 / 9 14 32-9 00
sich berücksichtigen. E-MAIL: de.info@assecosol.com
All diese Einflüsse kann man nach Be-
Die Produkte von Suer kommen in der darf gewichten. Im Zuge eines Optimie- www.applus-erp.de
Automotive-Branche zum Einsatz. Bilder: Suer rungslaufs werden in Sekundenschnelle
www.digital-manufacturing-magazin.de KI in der Fertigungsindustrie 2022 7
TITELSTORY: GANZHEITLICHER ANSATZ FÜR DIE KI-EINFÜHRUNG
Von der automatisierten
zur autonomen Fertigung
Die KI-Einführung in der Fertigung scheitert oft beim Übergang vom Proof of Concept in den Regelbetrieb.
Vermeiden lässt sich das nur mit einem Ansatz, der das gesamte Spektrum von kaufmännischen, technischen
und organisatorischen Abhängigkeiten berücksichtigt. VON MATTHIAS ROESE
E
in Betrieb bietet die Fertigung von kundenspezifischen
Metallteilen und -gehäusen an. Das Werk verfügt über
thermische Schneidmaschinen, Stanzen, Pressen und
Schweißanlagen. Das Lager und die Fertigungsstatio-
nen sind mittels regelbasierter Automatisierung zu einem rei-
bungslos ineinandergreifenden Prozess verkettet.
Diese Automatisierung wird für das Unternehmen aber zu-
nehmend zum Problem, denn in den letzten Jahren sind die
Losgrößen kontinuierlich kleiner geworden. Jedes neue zu fer-
tigende Teil erfordert ein neues Einfahren der Anlagen, für je-
den einzelnen Prozessschritt müssen Parameter bestimmt und
getestet werden. Die Gesamtanlageneffektivität sinkt.
Es waren solche Szenarien, die die Initiatoren des Industrie-4.0-
Konzepts im Sinne hatten. Sie formulierten das Leitbild ei-
ner sich selbst steuernden und sich selbst konfigurierenden
Produktion, die im Idealfall auch bei Losgröße 1 die Effektivi-
tät einer Massenproduktion hat. Damit wurde die künstliche
Intelligenz (KI) de facto zum Treiber der vierten industriellen
Revolution erklärt.
Unterschätzte Herausforderungen der KI-Einführung
Etliche Jahre und tausende Presseartikel und Analystenreports
später ist die Situation allerdings ernüchternd. Laut einer
Umfrage von YouGov und Hewlett Packard Enterprise (HPE) sagen
85 Prozent der Vorstände und Geschäftsführer in Deutschland,
Österreich und der Schweiz, dass
IN VIELEN FÄLLEN in ihrem Unternehmen keine KI-
UNTERSCHÄTZEN FERTI- Methodiken zum Einsatz kom-
GUNGSUNTERNEHMEN men. Ausschlaggebend für den
geringen KI-Nutzungsgrad ist,
DIE SYSTEMATISCHEN dass viele KI-Projekte nicht über
HERAUSFORDERUNGEN eine Testphase, den so genann-
DER KI-EINFÜHRUNG. ten Proof of Concept (PoC), hin-
auskommen. Die Ursache dafür
liegt tiefer als in der fehlenden KI-Expertise oder im fehlenden
Budget – in vielen Fällen unterschätzen Fertigungsunterneh-
men die systematischen Herausforderungen der KI-Einführung.
Die Art und Weise, wie die PoCs aufgesetzt werden, ist da-
für nur ein Symptom. Sie finden in der Regel in einer geschütz-
ten Umgebung statt. Der Fokus liegt auf der Anwendung und
dem Trainieren der KI-Modelle – aber es wird die Notwendig-
keit vernachlässigt, die KI-Lösung in die bereits bestehen-
de Informations- und Fertigungstechnologie und deren Pro-
zesse einzubinden, etwa in das Lebenszyklus-Management
von Anwendungen, die Security, betriebliche Planungs- und
8 KI in der Fertigungsindustrie 2022 www.digital-manufacturing-magazin.de
TITELSTORY: GANZHEITLICHER ANSATZ FÜR DIE KI-EINFÜHRUNG
Steuerungsprozesse und die Betriebs fest. Das weitere Vorgehen folgt dann umzuwandeln. Diese sollen in der Lage
sicherheit. Damit lässt sich weder die dem in Abbildung 1 dargestellten Kreis- sein, gleichzeitig verschiedene Aufträge
technische Machbarkeit seriös belegen, lauf-Prozess. zu bearbeiten, und die Konfiguration soll
noch kann man damit einen soliden Busi- selbstständig und im Idealfall ohne Test-
ness Case kalkulieren. Data lauf geschehen.
Build
prep
Ganzheitlicher Ansatz Auftrag
für die KI-Einführung Monitor Train
Daten-Plattform
KI-Algorithmen
Die Einführung von KI in der Fertigung Automatisiertes
Lager
Design (CAD)
Material
kann nur in einem ganzheitlichen Ansatz Abmessungen
erfolgreich sein. Der PoC ist dabei nur die Deploy
Spitze des Eisbergs – einer der letzten
Schritte in einer logischen Folge von Ent- Abbildung 1: Kreislauf-Prozess einer Verfahren
KI-Anwendung. Parameter
scheidungen und Projekten: Aus Strate Schneiden
Sensordaten
gien leiten sich Initiativen ab, die sich
mittels technischer, organisatorischer Technologie – Daten von den Anwendun- Prüfen
und kultureller Transformations-Aktivitä- gen entkoppeln: Die zuvor beschriebe-
ten umsetzen lassen. nen Prozesse finden in IT- und Ferti-
Verfahren
Parameter
Umformen
gungs-Umgebungen statt, die in vielen Sensordaten
DIE EINFÜHRUNG VON KI IN DER FERTI- Unternehmen hochgradig fragmentiert
Prüfen
sind. Eine solche Umgebung versetzt der
GUNG KANN NUR IN EINEM GANZHEIT- KI-Einführung spätestens nach dem PoC Verfahren
LICHEN ANSATZ ERFOLGREICH SEIN. den Todesstoß. Die Grundlage für die Lö- Schweißen
Parameter
Sensordaten
sung dieses Problems ist die Einführung
Dafür hat HPE eine spezifische Methode einer datenzentrischen Architektur. Im Endkontrolle
entwickelt, die unter anderem die fol- Kern entkoppelt sie die Daten von den
genden Aspekte umfasst (eine ausführli- sie erzeugenden Applikationen, indem Abbildung 2: Flexible, autonome Abläufe in der
Metallverarbeitung.
che Beschreibung findet sich unter www. sie über eine zentrale Datendrehschei-
Bilder: Hewlett Packard Enterprise
hpe.com/de/info/manufacturing): be (Data Hub) kanalisiert werden. Jede
Applikation fungiert als „Produzent“ von Dazu hat der Betrieb zunächst für ausge-
ertschöpfung – Nutzen- und Kostenana-
W Daten für den Data Hub, jede Abfrage ist wählte Verarbeitungsschritte präskriptive
lyse: Die Wertschöpfung beim Einsatz „Konsument“ des umfassenden, verteil- Verfahren eingeführt, das heißt Hand-
von KI entsteht durch Informationen, ten Datenbestands. lungsempfehlungen etwa für die Parame-
Erkenntnisse und daraus abgeleitete terwahl auf der Grundlage von maschinel-
(autonome) Handlungen und Prozes- Kompetenzen – interdisziplinäre Zusam- lem Lernen. Die Empfehlungen werden
se. Die Wertschöpfungsanalyse bewer- menarbeit: KI-PoCs sind in vielen Fällen noch nicht autonom umgesetzt, sondern
tet einerseits den Nutzen der mithilfe zu eindimensional aufgesetzt, weil sie zunächst von einem Fertigungsmitarbei-
von KI gewonnenen Informationen; an- von Data Scientists ausgeführt werden, ter geprüft. In einem nächsten Schritt soll
derseits ermittelt sie den Aufwand für die zwar viel von Daten und Modellen das System nun zu autonomem Handeln
die Datenaufbereitung sowie Prozess-, verstehen, aber weniger von System- befähigt werden. So sollen beispielsweise
Technologie- und Personalkosten. Das architekturen und IT-Prozessen – und die Ergebnisse der Qualitätsprüfung, falls
Ergebnis ist der Business Case. schon gar nichts von den Abläufen in notwendig, eine dynamische, selbststän-
einer Fabrik. Eine erfolgreiche KI-Einfüh- dige und anlagenübergreifende Justie-
rozess – Entwicklung und Einführung
P rung erfordert eine richtige Mischung rung der Parameter auslösen.
der KI-Anwendung: Kommt die Wert- aus Kompetenzen aus verschiedenen Wie für die meisten anderen Unter-
schöpfungsanalyse zu einem positiven Fachbereichen. nehmen ist es für diesen Betrieb noch
Ergebnis, beginnt die Entwicklung und ein weiter Weg bis zur Realisierung ei-
Einführung der KI-Anwendung. Diese Kontinuierlicher Übergang ner vollständig autonomen Fertigung –
sollte einer DevOps-Philosophie folgen, von Automation zu Autonomie allerdings stellt es durch die beschriebe-
bei der Fertigungs-, KI- und IT-Exper- Die gute Nachricht ist, dass es einen kon- ne ganzheitliche Vorgehensweise sicher,
ten zusammenarbeiten (im KI-Kontext tinuierlichen Übergang von der Automa- dass es auf diesem Weg tatsächlich Fort-
spricht man von MLOps und DataOps). tion zur Autonomie gibt. Das zeigt das schritte macht. RT
Damit lässt sich sicherstellen, dass die Beispiel des zu Beginn genannten Metall-
Integration in die IT- und Fertigungs- verarbeiters. Der Betrieb hat begonnen,
Prozesse von Anfang an berücksichtigt seine regelbasierte Automatisierung MATTHIAS ROESE
wird. Das KI-Lösungs-Design legt als durch KI-Methoden zu ergänzen und die ist Global Account
erstes die zu verwendende KI-Methode, serielle Kopplung der Verarbeitungssta- Director bei Hewlett
die zu verwendende Software sowie die tionen allmählich in ein System von fle- Packard Enterprise.
Trainingsdaten und deren Aufbereitung xibel ansteuerbaren Arbeitsstationen
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EXPERTENUMFRAGE: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER FERTIGUNGSINDUSTRIE
Mit KI zur smarten Fabrik
Systeme, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sind
schon heute in der Lage, viele Aufgaben schneller und
zuverlässiger zu erledigen als der Mensch. KI ist deshalb
einer der wichtigsten Motoren für die digitale Transfor-
mation und eine wichtige Schlüsseltechnologie für die
Smart Factory. Wie weit KI in der industriellen Praxis
bereits vorgedrungen ist, erläutern Ihnen 16 KI-Experten.
VON RAINER TRUMMER
FRAGEN AN DIE EXPERTEN: einem Partner auf den Weg zu machen. Dann gibt es für An-
wender keinen Grund mehr, vor dem Einsatz von KI zurück-
1 K I-Anwendungen für den industriellen Einsatz sind häufig noch ein zuschrecken. Ich bin fest davon überzeugt, dass es sich lohnt,
Forschungsthema und werden hauptsächlich in Demonstratoren und sich möglichst früh mit KI zu beschäftigen und im Rahmen von
KI-Laboren gezeigt. Wie weit sind industrielle KI-Anwendungen bereits ersten praktischen Projekten – also hands-on – Erfahrungen zu
in die Praxis vorgestoßen? sammeln. Nur so bekommt man ein Gefühl für die Sache, kann
2 B itte nennen Sie uns ein Beispiel für einen erfolgreichen KI-Einsatz in die Potenziale und Grenzen einschätzen und die Technologie
der Fertigungsindustrie! im nächsten Schritt gewinnbringend einsetzen. Je früher man
anfängt, desto früher kommt man zu diesem profitablen Punkt.
3 as sollten mittelständische Fertigungsunternehmen beachten, wenn
W
Je länger man wartet, desto mehr gerät man ins Hintertreffen.
sie sich mit dem Thema KI beschäftigen wollen oder den Einsatz von
KI-Lösungen planen?
Christian Leopoldseder
Managing Director Austria
Dr.-Ing. Darko Katić bei Asseco Solutions
Senior Teamleiter Künstliche Intelligenz
bei ArtiMinds Robotics
1. Aus meiner Sicht befinden wir uns gerade an einem
Punkt, an dem der erste KI-Hype in eine geerdetere Sicht-
1. KI-Anwendungen sind in der Industrie punktuell vorhan-
den; der breite Einsatz ist jedoch noch nicht zu sehen. Das
liegt meist nicht an den Algorithmen selbst, sondern an der Peri
weise der Technologie übergeht. Während viele Mittelständler
bislang skeptisch waren, liefern heute immer mehr reale Kun-
denprojekte konkrete Erfahrungswerte, was wiederum das In-
pherie: Oft fehlt die IT-Infrastruktur, um fortschrittliche Anwen- teresse anderer Unternehmen weckt. Es gilt jedoch, realistische
dungen zu unterstützen. Wo und wie werden die Daten vorgehal- Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen und sowohl über das Poten-
ten und Ergebnisse maschinen- und echtzeitnah zur Verfügung zial als auch über Grenzen der Technologie aufzuklären. Nur so
gestellt? Wie lassen sich Know-how schützen und NDAs einhal- können wir sicherstellen, dass wir die Kunden auf dem Weg in
ten, ohne den notwendigen Fluss der Daten zu behindern? Wie die intelligente Zukunft wirklich mitnehmen.
können die Verfahren (und Updates) zertifiziert und freigegeben
werden, was kann man tun, wenn es Probleme gibt? Das alles
sind Fragen, die man vor einer breiten Adaption klären muss. 2. Ein schönes Beispiel ist die Springer Maschinenfabrik,
bei der KI zur Prozessautomatisierung genutzt wird.
Dazu hat unser KI-Algorithmus zunächst die konkreten Abläufe
2. ArtiMinds selbst betreibt erfolgreich Algorithmen zur
Teachpunkt-Optimierung (TPO), das heißt, Optimierung
von Anfahrpunkten in der Industrierobotik zur Minimierung
von Springer analysiert und den Mitarbeitern in der täglichen
Arbeit quasi über die Schulter geschaut. Auf Basis dieser Daten
war die KI dann in der Lage, die Prozesse zu identifizieren, die in
der Zykluszeiten bei hoher Chargenvarianz. Auch Verfahren zur der Regel immer gleich ablaufen und eigentlich kein mensch-
bildbasierten Qualitätsprüfung sind im Einsatz. liches Eingreifen erfordern – etwa Routinebestellungen. Knapp
30 Prozent aller Bestellvorgänge konnten so automatisiert wer-
3. Gerade wenn man keine Kompetenz im Haus hat und
schnell vorankommen möchte, ist es wichtig, sich mit
den, wodurch die Mitarbeiter freie Kapazitäten für wertschöp-
fende Aufgaben gewinnen.
10 KI in der Fertigungsindustrie 2022 www.digital-manufacturing-magazin.deEXPERTENUMFRAGE: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER FERTIGUNGSINDUSTRIE
Bild: zhu difeng/AdobeStock
3. Da gibt es aus meiner Sicht eine klare Antwort: Sorgen Sie
beizeiten für saubere Datenbestände! Die Funktionsweise
von KI beruht darauf, in großen Datenmengen Korrelationen zu
rithmus ist schwierig und erfordert Expertenwissen. Neuronale
Netze können diesen Aufwand erheblich reduzieren. Ein weite-
res KI-Anwendungsgebiet ist die vorausschauende Instandhal-
identifizieren. Sind jedoch zum Beispiel Wareneingänge oder Be- tung, sodass man im Vorhinein weiß, wann die Lebensdauer ei-
stellungen nicht einheitlich oder vollständig verbucht, wird die ner bestimmten Produktionsmaschine endet.
KI bestehende Zusammenhänge nicht erkennen können oder zu
falschen Schlussfolgerungen kommen. Selbst die beste KI ist im-
mer nur so gut wie die Datensätze, mit denen sie gefüttert wird. 2. Die Firma Trumpf verkauft das KI-basierte Assistenzsystem
„Sorting Guide“, das gemeinsam mit uns entwickelt wurde
und Mitarbeiter beim Absortieren von lasergeschnittenen Blech-
bauteilen unterstützt. Die KI-Lösung erkennt den Entnahmevor-
gang und gibt dem Werker Informationen für die Intralogistik. So
Dr. Gunar Ernis stellt es zusammengehörende Blechteile in verschiedenen Far-
Leiter des Geschäftsfeldes „Industrial Analytics“ ben übersichtlich dar, zum Beispiel anhand des Auftrags, des Kun-
am Fraunhofer IAIS den oder des folgenden Bearbeitungsschritts. Die Lösung ersetzt
Begleitpapiere, spart Zeit und hilft, Fehler zu vermeiden.
1. Die Aussage zu Demonstratoren und KI-Laboren stimmt,
wenn man den gesamten Produktionsprozess betrach-
tet. Dieser ist häufig sehr komplex, und eine große Herausfor-
3. Wir haben eine dreistellige Zahl vielfältigster KI-Projekte
mit Unternehmen durchgeführt. Basierend darauf habe
ich vier Empfehlungen. Erstens sollte man zunächst an einzel-
derung besteht zum Beispiel in der KI-unterstützten Steue- nen Prozessschritten arbeiten, um erste Kenntnisse, Einsichten
rung des gesamten Prozesses. Geht es um die Unterstützung und Vertrauen in KI zu schaffen. Zweitens sollten früh nützliche
menschlicher Entscheidungen, so sieht es anders aus. Solche Anwendungsfälle identifiziert werden. Kurze Entwicklungszyk-
gezielt eingesetzten Systeme, die nur einen kleinen Teil des len helfen, schnell voranzukommen und einen ersten Prototyp
Produktionsprozesses betreffen, finden sich schon häufiger zu erhalten. Drittens sollten Unternehmen auf den Mehrwert
und länger in der Praxis. achten, der über den Projekterfolg entscheidet. Und viertens
sollten alle Mitarbeiter ‚mitgenommen‘ und von den Vorteilen
2. Ein Anwendungsfall, der bereits seit zirka fünf Jahren in
der Praxis verwendet wird, ist die automatische Erken-
nung von Fertigungsfehlern anhand von Bildern. Im konkreten
überzeugt werden, um Akzeptanz zu schaffen.
Beispiel geht es um die Erkennung von Lötbrücken bei der Pro-
duktion von elektronischen Leiterplatinen. Basierend auf Rönt- Prof. Dr. Roman Dumitrescu
genaufnahmen der Platinen lassen sich Fehler automatisiert er- Geschäftsführer Strategie, FuE
kennen, was die manuelle Qualitätsprüfung unterstützen kann. it’s OWL Clustermanagement
3. Mittelständische Unternehmen, die KI nutzen wollen, soll-
ten zunächst ihr eigenes geschäftliches Umfeld sondieren
und herausfinden, wie die eigene Branche mit Daten umgeht und 1. Das hängt ganz vom Anwendungsfall und der Branche
ab. Es gibt tatsächlich bereits zahlreiche KI-Lösungen am
welche Technologien und Fähigkeiten bereits etabliert sind. Dann Markt, die faktisch schon Standard sind, zum Beispiel Bildver-
muss eine Entscheidung getroffen werden, ob man sich etwas arbeitungssysteme. Dank KI lassen sich mittlerweile automa-
abschauen kann oder ob man vielleicht sogar eine Führungsrol- tisch Fehler in bestimmten Fertigungsprozessen durch Indus
le übernehmen möchte. Die Entscheidung, KI oder andere daten- triekamerasysteme erkennen. Das ist keine Rocket Science mehr.
getriebene Verfahren zur Unterstützung der Prozesse im Betrieb Aber: KI ganzheitlich, zum Beispiel für eine komplette Fabrik, zu
einzusetzen, sollte auf hoher Ebene im Unternehmen verankert erschließen, das ist eine ganz andere Geschichte. So arbeiten
sein. Wenn KI kein Bestandteil der Unternehmensstrategie ist, wir unter anderem mit den Firmen Claas und Schmitz Cargo-
führt dies häufig zu hohen Investitionen bei sehr bescheidenem bull in unserem Projekt Datenfabrik.NRW daran, die Daten über
Erfolg. Insbesondere der Übergang von Proof of Concepts in den die gesamte Wertschöpfungskette mit Hilfe von KI-Ansätzen
Produktivbetrieb ist eine Sollbruchstelle für viele Unternehmen. durchgängig und nutzbringend einzusetzen. Die gemeinsame
Arbeit von Forschungsinstituten und Industrieunternehmen ist
sicherlich der Schlüssel, um KI-Ansätze in die Praxis zu bringen.
Prof. Dr.-Ing. Marco Huber
Leiter der Abteilung Bild- und Signalverarbeitung
sowie des Zentrums für Cyber Cognitive Intelli-
2. Wir beschäftigen uns in vielen Projekten mit der Zustands-
überwachung von Maschinen und Anlagen mittels KI. Vie-
le dieser Ansätze finden mit der Zeit auch den Weg in den Pro-
gence (CCI) am Fraunhofer IPA
duktivbetrieb der Unternehmen oder deren Kunden. So lässt sich
beispielsweise der optimale Betriebspunkt von Industrie-Separa-
1. Die Praxisreife hängt sehr vom Einsatzgebiet ab. Die gro-
ßen Durchbrüche gelingen derzeit in der Bildverarbeitung
toren bei unserem Partner GEA dank KI-Algorithmus einstellen.
und Computer Vision, zum Beispiel für die Qualitätskontrolle. Die
Entwicklung eines guten bildbasierten Qualitätskontroll-Algo- 3. Ohne die richtige Expertise ist es natürlich schwierig,
maßgeschneiderte KI-Lösungen in die eigene Ferti-
www.digital-manufacturing-magazin.de KI in der Fertigungsindustrie 2022 11EXPERTENUMFRAGE: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER FERTIGUNGSINDUSTRIE
FRAGEN AN DIE EXPERTEN: gung oder in das eigene Pro- zeiten, zum Bespiel in der Bilderkennung. Von daher macht der
duktportfolio zu integrieren. Einsatz von KI im Mittelstand auf jedem Fall Sinn. Denn inte
1 KI-Anwendungen für den indus-
Gerade kleinere Unterneh- grierte KI kann schon heute Prozesse optimieren, Qualität stei-
triellen Einsatz sind häufig noch
men verfügen nicht über Data gern und Ausschuss vermeiden.
ein Forschungsthema und werden
Scientists, die sich um diese
hauptsächlich in Demonstratoren
Entwicklung kümmern kön-
und KI-Laboren gezeigt. Wie weit
nen. Hier heißt der Schlüssel
sind industrielle KI-Anwendungen
bereits in die Praxis vorgestoßen?
zum Erfolg Kooperation. In un- Dr. Bernd Bachmann
serem Technologienetzwerk Advisor Big Data & AI
2 Bitte nennen Sie uns ein Beispiel für it’s OWL spielt daher der Tech- bei Hewlett Packard Enterprise
einen erfolgreichen KI-Einsatz in der nologietransfer zu KMU eine
Fertigungsindustrie! wichtige Rolle. In der Mehrzahl
3 Was sollten mittelständische
Fertigungsunternehmen beachten,
von unseren Transferprojekten
geht es um den Einsatz von KI-
Lösungen in der Produktion.
1. Die Kernfrage dahinter lautet: Warum schaffen es KI-Pro-
jekte oft nicht bis zum industriellen Einsatz? Je nach Stu-
die sind das zwischen 60 bis 80 Prozent. Es liegt nicht an der feh-
wenn sie sich mit dem Thema KI
beschäftigen wollen oder den Einsatz Durch die enge Zusammenar- lenden Reife der Technologie, sondern an Rahmenbedingungen,
von KI-Lösungen planen? beit von Experten aus der Fer- die oft nicht ausreichend berücksichtigt werden. Dazu gehören
tigung mit KI-Expertinnen und zum Beispiel fehlendes gegenseitiges Verständnis zwischen Ge-
-Experten aus der Forschung können so passgenaue Lösungen schäftsbereich und IT-Abteilung, fehlende Skalierbarkeit der PoC-
entwickelt und Know-how aufgebaut werden. Umgebungen für den Regelbetrieb, fehlende MLOps-Prozesse
usw. Nur die Berücksichtigung aller dieser Aspekte führt zum
echten Einsatz von KI in produktiven Systemen.
Thomas Lantermann
Senior Consultant Digitalization,
FA Industrial Automation Systems
2. Viele unserer Kunden in der fertigenden Industrie nutzen
KI-basierte Videoanalysen, um ihren Qualitätssicherungs-
prozess zu automatisieren. Dabei werden anhand von Referenz-
bei Mitsubishi Electric
bildern falsche Konfigurationen, Schäden usw. erkannt. Bei hoher
Variantenvielfalt setzten wir dabei disaggregiertes Bildmaterial
1. KI ist weiter verbreitet, als man denkt. Denn sie befin-
det sich schon in den unterschiedlichsten Automatisie-
rungsapplikationen. Mitsubishi Electric hat seine konzern-
ein, das je Produkt anhand der jeweiligen Stückliste zu einem in-
dividuellen Referenzbild zusammengesetzt wird. Dadurch lässt
sich die Trainingszeit der KI-Modelle signifikant reduzieren.
eigene KI-Technologie Maisart in viele seiner Komponenten
integriert. Das bietet dem Kunden schnelle Optimierungs-
möglichkeiten. Zwei Beispiele hierfür sind die vorbeugende
Wartung und Optimierung bei unseren Robotern und Fre-
3. Im Endeffekt geht es für das Unternehmen darum, Wert
aus Daten zu generieren. KI ist dabei nur ein Baustein.
Ebenso wichtig sind andere Aspekte: Hat mein Unternehmen
quenzumrichtern, aber auch die Prozessanalyse durch unsere eine Datenstrategie? Haben wir die notwendigen Kenntnisse?
Real Time Data Analyzer-Software. Das Schöne daran ist: Man Binde ich auch Daten von Kunden und Lieferanten ein? Verwal-
muss kein Datenanalytiker sein, um eine schnelle Optimie- te ich die Daten nach einem einheitlichen Konzept? Auch für
rung zu erreichen, denn dies erledigen die vortrainierten Sys- ein mittelständisches Unternehmen gilt, dass nur Investitionen
teme der K I-Maisart-Lösung. über all diese Bereiche zu einem optimalen Ergebnis führen. Ein
guter Startpunkt für ein solches ganzheitliches Vorgehen ist das
2. Bei der Produktion von Spritzgussteilen kommt es häu-
fig zu Verlaufspuren. Diese stellen keine Qualitätsmän-
gel dar, Kunden werten dies aber häufig so. Daher werden sol-
Online-Self-Assessment, das wir speziell dafür entwickelt haben.
che Teile ausgemustert. Wenn man sie in der Produktion jedoch
schon weiterverarbeitet hat, kann dieses Aussortieren sehr
Prof. Dr. Eduard Kromer
teuer werden. Durch den Einsatz von Maisart lässt sich schon Professor für Künstliche Intelligenz
an der Hochschule Landshut,
beim Spritzen des Bauteils durch Echtzeitdaten-Auswertung Fakultät Informatik
der Fehler erkennen und das Teil aussortieren. Dadurch wird
teure Nacharbeit vermieden, und das Bauteil kann erneut zum
Spritzgießen benutzt werden. Durch einfachen Einsatz von KI
lässt sich hier viel Geld sparen. 1. Die breite Einführung von KI in Unternehmen ist ein kom-
plexer Prozess. Sie erfordert Zeit, Kapital und einen syste-
matischen Ansatz, wenn sie dauerhaft erfolgreich sein soll. Gleich-
3. Ein Tipp: Erst einmal klein anfangen. Denn es besteht die
Gefahr, sich in den Tiefen neuronaler Netzwerke der KI zu
verstricken. Es existieren integrierte, vorgefertigte KI-Lösungen
wohl sind spezielle industrielle KI-Anwendungen bereits in der
Praxis angekommen und werden in der Produktion genutzt, was
Unternehmen wie BMW, Siemens oder Bosch eindrucksvoll bewei-
für die Automatisierung, die dem Kunden mit wenig Aufwand sen. BMW und Bosch zählen zum Lenkungsausschuss der Open
und Hintergrundwissen in kürzester Zeit einen Return of Invest- Manufacturing Plattform und wollen damit die Digitalisierung im
ment bescheren. Vorgeschulte KI reduziert Inbetriebnahme Fertigungsbereich mit einer offenen Plattform vorantreiben.
12 KI in der Fertigungsindustrie 2022 www.digital-manufacturing-magazin.deEXPERTENUMFRAGE: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER FERTIGUNGSINDUSTRIE
2. Ein gutes Beispiel dafür ist die automatisierte optische
Inspektion bei der Fertigung, zum Beispiel bei BMW.
3. Mittelständische Fertigungsunternehmen sollten beim
Thema KI erst einmal klein anfangen, die ersten Schrit-
te damit machen und von dort aus wachsen. Man muss nicht
Bernhard Falkner
CTO von Industrie Informatik
plötzlich und überstürzt alle bestehenden Prozesse umwerfen
und auf KI umstellen. Man sollte Optimierungspotenziale in
seinen Produktionsprozessen identifizieren und dann heraus-
finden, ob KI eine adäquate Lösung darstellen kann, um diese
Potenziale zu nutzen. Wenn die dafür nötige Expertise nicht be-
1. Künstliche Intelligenz ist eine DER Schlüsseltechnologien
auf dem Weg zur Smart Factory. Kontinuierlich hält sie
Einzug in den verschiedensten Bereichen der Fertigungswelt.
reits im Unternehmen existiert, eignen sich Hochschulen her- Auch wir haben uns dem Thema in Form verschiedener For-
vorragend als Partner, um diese ersten Schritte zu gehen. Man schungsprojekte angenähert. Mittlerweile verfügen wir auch
kann mit der Hochschule Landshut und dem KI-Innovations über marktreife Lösungen.
labor oder über Abschlussarbeiten erste Einblicke in das Poten-
zial von KI-Anwendungen im eigenen Unternehmen gewinnen.
Weiterhin planen wir ein KI-Kompetenzzentrum zur Vernet-
zung der KI-Kompetenzen an der Hochschule und als zentralen
2. Eines dieser Einsatzfelder ist die Fertigungsfeinplanung,
die in ihrer Komplexität sehr stark von KI profitieren kann.
Ziel und Nutzen der künstlichen Intelligenz ist es, die Fertigungs-
Anlaufpunkt für die Beratung im Bereich der künstlichen Intel- feinplanung technologisch gestützt, wie einen intelligenten Pla-
ligenz. Industriepartner können es gerne nutzen. Mit unserem ner, selbstlernend agieren zu lassen. Wir beschäftigen uns seit 30
KI-Studiengang sorgen wir zudem für qualifizierten Nachwuchs Jahren mit der Fertigungsfeinplanung und sehen darin eine ech-
im KI-Bereich, der dringend benötigt wird. te Revolution in der Produktionsplanung. Die neuen Technolo-
gien sollten allerdings nicht als Ersatz für Planungspersonal ge-
sehen werden, sondern den Mitarbeitern die Arbeit erleichtern
und dabei die Effizienz signifikant erhöhen.
Christian Köllner
3.
Bereichsleiter und Director Man muss sich nicht immer intensiv mit dem Thema KI
SAP Manufacturing-Projekte
bei IGZ beschäftigen, um sie auch für sich nutzen zu können.
Mit einer Out-of-the-box Predictive-Analytics-Lösung ermögli-
chen wir unseren Usern beispielsweise rasch und effizient den
1. Das stimmt. Viele KI-Anwendungen entstehen initial in
einer Laborumgebung und werden dann als Proof of
Concept im realen Anwendungsfall ausgeprägt und verfeinert.
Blick in die Glaskugel ihrer Fertigung. Damit lässt sich der Auf-
wand für Datenaufbereitung drastisch reduzieren. So wird auch
klein- und mittelständischen Unternehmen der Zugang zu
Wir haben bei unseren eigenen Forschungen jedoch schnell er- KI-Lösungen ermöglicht. Zuverlässige Prognosen zu Ausschüs-
kannt, dass erst Erfahrungen und Inputs aus der realen Ferti- sen, Arbeitsplatzstörungen, Qualitätsstatus, usw. sind Ergebnis-
gungsindustrie den Einsatz wirklich nutzbringend machen. Ge- se, die damit ohne tiefes Fachwissen im Bereich KI erreicht wer-
nerell ist man jetzt schon einen Schritt weiter: KI-Algorithmen den können. Und wenn nötig, kann man diese Lösungen auch
werden bereits mit Erfolg in der Praxis eingesetzt. erweitern und individuell anpassen.
2. Ein gutes Beispiel dafür ist IDA2, das schon mit Erfolg in
der Industrie zum Einsatz kommt: Dabei handelt es sich
um ein bildverarbeitendes, selbstlernendes Werkerassistenz- Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza
system, welches mittels KI-Techniken Prüfverfahren mit einer Leiterin des wbk Instituts für Produktionstechnik
Muster- und Anomalie-Erkennung ermöglicht. Diese Erken- am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
nungslogik kann mit einem Editor einfach angepasst und ein-
gelernt werden. Neben dem Werkstückzustand werden dabei
auch Bewegungen und Materialentnahmen ausgewertet. Da-
bei handelt es sich um eine IGZ-Neuentwicklung in Form eines
modularen, einfach konfigurierbaren Systems, das sich direkt in
1. Die Integration von KI-Anwendungen in Prozesse und
Produktionsumgebungen erfordert viele Daten, ein um-
fassendes spezifisches Prozess- und Produktionswissen sowie
SAP einbinden lässt. fortgeschrittene Kenntnisse über KI-Algorithmen. Deshalb set-
zen zunächst Demonstratoren oder Reallabore, wie etwa die glo-
3. Für mittelständische Fertigungsunternehmen besteht die
größte Herausforderung bei KI darin, gezielt die benötig-
te Datenbasis zu erfassen und nicht anstelle dessen ein unkon
bale Lernfabrik am wbk Institut für Produktionstechnik des KIT,
zunehmend komplexere KI-Anwendungen ein. Diese bilden den
Kern für die breite industrielle Anwendung, indem Wissen kre-
trollierbares‚Datengrab‘ zu schaffen. Um die KI-Anwendung hand- iert, A
lgorithmen entwickelt und durch Schulungen sowie aus-
lebar und nachvollziehbar zu halten, ist es sinnvoll, mit einem gebildete Ingenieure der Zukunft eine gezielte Verbreitung er-
kleineren und nicht zu komplizierten Anwendungsfall zu starten. wirkt wird. Ein weiteres Nadelöhr besteht in den heterogenen
Dafür empfehle ich, einzelne dedizierte Use-Cases auszuwählen, Daten. In der Praxis findet sich eine zunehmende Anzahl an
ehe man eine überfrachtete Gesamtanforderung definiert. KI-Anwendungen im Bereich von Zustandsanalysen, Qualitäts-
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FRAGEN AN DIE EXPERTEN: auswertungen und Vorhersa- barkeit. Erfolgskritisch war dabei, neben dem gezielten Einsatz
gen. Häufig jedoch bleiben die von KI/ML, auch das Verfahrens-Know-how der Anlagenexper-
1 KI-Anwendungen für den indus-
Daten separiert und große Po- ten des Maschinenbauers sowie der Endanwender.
triellen Einsatz sind häufig noch
tenziale einer gesamtheitlichen
ein Forschungsthema und werden
hauptsächlich in Demonstratoren und
KI-Laboren gezeigt. Wie weit sind
Datenlandschaft ungenutzt.
3. Im Rahmen der Digitalisierung gibt es eine Vielfalt an neu-
en Themen, für deren Bewältigung besonders im Mittel-
industrielle KI-Anwendungen bereits
in die Praxis vorgestoßen?
2.
KI lässt sich beispiels-
weise zur erfolgreichen
kamerabasierten Identifikation
stand nur begrenzte Ressourcen zur Verfügung stehen. Jedes
einzelne Thema ist zu bewerten und nach Bedarf umzusetzen –
von Cloud über Cyber Security bis KI/ML. Eine Möglichkeit ist die
2 Bitte nennen Sie uns ein Beispiel für von Objekten einsetzen. So Umsetzung im eigenen Team mit No-code-/Low-code-Tools, die
einen erfolgreichen KI-Einsatz in der kann man Produkte verfolgen eine schnelle Einarbeitung und Implementierung durch die ei-
Fertigungsindustrie! oder die Abnutzung an kriti- genen Fachexperten ermöglichen. Die Alternative sind externe
3 Was sollten mittelständische schen Bauteilen, wie am Ku- Partner mit fundiertem Know-how und Erfahrung, bei denen der
Fertigungsunternehmen beachten, gelgewindetrieb einer Mehr- konkrete Bedarf zu den jeweiligen Themen zielgerichtet abgeru-
wenn sie sich mit dem Thema KI achsmaschine, bestimmen. fen werden kann. Wichtig ist in jedem Fall, den eigenen Master-
beschäftigen wollen oder den Einsatz Darüber hinaus lassen sich Aus- plan in der Hand zu halten und die Umsetzung mit Augenmaß so
von KI-Lösungen planen? lastung und Durchlaufzeiten in über die Zeit steuern zu können.
einer Werkstattfertigung intel-
ligent optimieren – wie im Forschungsprojekt ProData. Auch im
Produktentstehungsprozess kann KI verwendet werden, um Pro-
duktdesignvorschläge vor dem Hintergrund des eigenen Maschi- Dr. Matthias Loskyll
nenparks zu ermöglichen – etwa im Projekt AIAx. Director Autonomous Factory and Industrial AI
bei Siemens Factory Automation
3. Zentral ist es, Daten und Industrie-4.0-Lösungen struktu-
riert zu vernetzen, damit keine Insellösungen entstehen.
Durch Einbindung von Experten, die sowohl die Sprache der Pro-
duktion als auch KI verstehen, entstehen nachhaltigere, effizien-
tere Lösungen.
1. KI findet bereits in vielen Bereichen der Industrie An-
wendung und wächst stetig weiter. Im Bereich Automo-
tive wird zum Beispiel mit KI die Qualität von Schweißpunkten
geprüft und damit der manuelle Testaufwand reduziert. In der
Lebensmittelproduktion wiederum profitiert man von auto-
matischer Erkennung und Klassifizierung von Teiglingen oder
Dr.-Ing. Rolf Sohrmann Fleischbestandteilen. Auch in der Elektronikbranche hilft KI, um
Business Development Manager unter anderem Leiterplatten auf vollständige Bestückung zu
Industrial Analytics & IoT
bei Weidmüller überprüfen und dadurch eine manuelle Prüfung und Nachbear-
beitung einzusparen. Für viele Unternehmen ist es jedoch noch
eine große Herausforderung, um vom Konzeptnachweis zum
1. Die Digitalisierung als Ganzes in der Industrie voranzu-
treiben, ist ein Kraftakt. Dabei ergänzen KI/ML die beste-
kontinuierlichen Betrieb von KI-Anwendungen zu kommen.
henden Automatisierungslösungen durch neue, bisher nicht zu
erzielende Erkenntnisse und sind somit ein wichtiger Baustein.
Einige Unternehmen sind dabei schon auf einem guten Weg;
2. Ein erfolgreicher Einsatz von KI zeigt sich beispielsweise
in der Elektronikfertigung. Hier reduziert sich der manu-
elle Aufwand bei der Sichtprüfung von Platinen mittels KI und
in der Breite benötigt es allerdings noch Zeit, um diese Heraus- Edge um bis zu 90 Prozent. Dies wird durch eine KI-Analyse des
forderung in Summe zu meistern. Der Aufwand liegt sowohl gesamten Wertschöpfungsflusses ermöglicht. Damit lässt sich
bei der Hardware, beispielsweise für Datenakquise und Kom- sicherstellen, dass Leiterplatten, die bei der automatischen
munikation, als auch bei der Software. Das sind evolutionäre Sichtprüfung Auffälligkeiten gezeigt haben, nur dann manu-
Schritte, die sich sicher noch über dieses Jahrzehnt entwickeln ell untersucht werden, wenn tatsächlich ein Fehler vorliegen
werden. Unterstützend wirkt dabei, dass sich zunehmend stan- könnte. Das spart wertvolle Ressourcen und erhöht gleichzeitig
dardisierte ML-Modellformate und Schnittstellen im Markt ent- den Anlagendurchsatz.
wickeln, die eine effizientere Integration der heterogenen Sys-
teme ermöglichen.
3. Wichtig ist zunächst zu spezifizieren, welches Ziel mit
dem KI-Einsatz verfolgt wird. Entscheidend ist ein me-
2. Ein gutes Beispiel kommt von einem Maschinenbauer
mit einer Anwendung in der Verbindungstechnik, dem
Rührreibschweißen. Um die Qualität dieser Schweißnähte
thodisches Zusammenspiel von KI- und Fertigungsexperten
entlang des gesamten KI-Lebenszyklus. Denn industrielle KI
muss robust, verlässlich und vertrauenswürdig sein. Siemens
sicherzustellen, werden die in dem Prozess wirkenden Kräfte bietet hierfür passende Softwareprodukte und Services an.
und Momente mittels gezielter Datenanalyse und zuvor auf Re- Zudem arbeiten wir mit einem Netzwerk an Partnern, brin-
ferenzdaten trainierten ML-Modellen kontinuierlich überwacht. gen die nötige KI-Expertise und das Domainwissen mit. Dabei
Zudem geben sich durch die durchgeführte Datenauswertun- setzen wir auf eine robuste und zuverlässige Hardware- und
gen konkrete Hinweise zur voraussichtlichen Anlagenverfüg- KI-Modellüberwachung, um KI industrietauglich zu machen.
14 KI in der Fertigungsindustrie 2022 www.digital-manufacturing-magazin.deSie können auch lesen
