In der Industrie 4.0 wird künstliche Intelligenz allgemein als potenzielles Werkzeug angesehen, um Fertigungsarbeiter dabei zu unterstützen, ihre Arbeit effizienter und sicherer zu erledigen. Beispielsweise können Fabriken mit Robotern ausgestattet werden, die in der Lage sind, die Aufgabe zu erledigen, die Arbeiter als langweilig und gefährlich empfinden, während sie sich auf andere Aufgaben konzentrieren können, die menschliches Eingreifen erfordern, wie Qualitätskontrolle oder Wartung. Darüber hinaus ergänzt die künstliche Intelligenz auch die menschlichen Fähigkeiten, indem sie Echtzeit-Feedback basierend auf ihrem Lernen aus Überwachungsdaten liefert, die von Sensoren während der Betriebszeit gesammelt wurden, und potenzielle Risiken im Voraus vorhersagt, damit die Arbeiter entsprechend reagieren können. Infolgedessen können Arbeiter mit verschiedenen Unterstützungen dieser Spitzentechnologie bequemer und produktiver arbeiten.

1. Künstliche Intelligenz in der
Industrie 4.0

2. Nach der letzten großen industriellen Revolution, der digitalen Revolution, wurden
viele Sektoren der Bildung, des Gesundheitssystems, des Finanzwesens und vor
allem der Wirtschaft digitalisiert und automatisiert. Nun scheint der nächste Schritt
in der Evolution der industriellen Produktion bereits getan.

3. Die Industrie 4.0 verbindet dank modern vernetzter und intelligenter
Informationstechnologie Maschinen, Menschen und ganze Systeme miteinander.
Blickt man hinter die Kulissen dieser neuen Art der Manufaktur, zeigt sich vor
allem, dass der nächste technologische Wandel stark von dem Einsatz künstlicher
Intelligenz (KI) geprägt ist. Verbesserung in der Logistik, Effizienz, Produktivität
und Qualitätsmanagement kann in diesem Bezug nur durch KI erreicht werden.
Doch welche Rolle spielt künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 genau?

4. Auswirkungen auf die Manufaktur – Industrie und KI
Die Produktion von Gütern und Dienstleistungen soll und wird bereits immer
selbstständiger und selbstorganisierter erfolgen und ebnet damit den Weg zur
vollständigen digitalen Industrialisierung. Dafür wegweisend sind
Automatisierungsschritte im Hinblick auf die Verwendung von intelligenten
Kameras bis hin zu rund um die Uhr aktiven Industrierobotern. Der Hailo KI-
Prozessor bietet hier die Antwort auf effiziente Zielsetzung sowie anspruchsvolle
Sicherheitskonzepte und bildet das zentrale Steuerelement, um die Smart Factory
(„intelligente Fabrik“) zum Leben zu erwecken.

5. Folgende Anwendungen kommen bei der Umsetzung in der Industrie 4.0 zu
tragen:

6. 1. Vorhersagequalität. Mit der ständig steigenden Nachfrage an Produkten und
der nimmermüden Erwartungshaltung der Kunden stehen Unternehmen unter
Hochdruck, ihre Waren effizient und schnell liefern zu können. Der
Wettbewerb ist stark und das Angebot vielfältig, sodass bereits kleine
Produktionsverluste und/oder -fehler große Auswirkungen auf den eigenen
Markt haben. Im Gebiet der Vorhersagequalität wird künstliche Intelligenz in
Kombination mit Machine Learning Algorithmen eingesetzt, um gerade diese
Verluste frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Das Produktions-Team
wird durch automatisch generierte Analysen vor bestehenden Problemen
gewarnt und Ingenieure können damit frühzeitig gegen steuern.

7. Vorausschauende Wartung. Ähnlich wie in Punkt eins, spielt der Einsatz von
Artificial Intelligence (AI) bei der Lebenszeit von Maschinen und anderen
Komponenten der Produktion eine wichtige Rolle. Während man früher
Wartungen nach entsprechend vordefinierten Zeiträumen durchgeführt hat, bieten
neueste Technologien die Möglichkeit über Algorithmen, Wahrscheinlichkeiten
vorherzusagen, wann eine Maschine beispielsweise ihren Geist aufgibt. Dadurch
können Wartungen sehr individuell angepasst und unnötige „Stehzeiten“, sowie
den damit einhergehenden finanzielle Verlusten, verhindert werden.

8. Kollaboration zwischen Mensch und Maschine. Klar ist, dass die zukünftige
Intelligente Fabrik sehr stark von der Arbeit durch Roboter geprägt werden wird.
Das muss jedoch nicht gleichzeitig die negative Assoziation von verlorenen
Arbeitsplätzen bedeuten, denn durch den maschinellen Ersatz der Menschen in
bestimmten Aufgabenfeldern, können diese für Stellen in höheren Positionen
geschult werden. Die sichere und effiziente Mensch-Maschinen-Interaktion ist jetzt
schon einer der wichtigsten Schlüsselelemente für die Smart Factory. Gerade im
Gebiet der Robotik zeigt der Hailo AI Prozessor, wo Deep Learning Technologien
für den industriellen Einsatz Verwendung finden und so zu einer Steigerung von
Produktivität führen.

9. Supply Chain Optimierung. Angebot und Nachfrage bestimmen den Markt. Dieser
Satz gilt immer noch und gewinnt vielleicht sogar mehr und mehr an Bedeutung.
Künstliche Intelligenz optimiert die Logistik bei Lieferketten und kann somit eine
schnelle Adaptierung bei Schwankungen des Marktes gewährleisten. Ganze
Unternehmensstrategien können durch smarte finanzielle Entscheidungen
anpassungsfähiger gemacht werden und KI hilft ihnen dabei.

10. Überwachung und Qualitätskontrolle. Intelligente Kameras erfreuen sich bereits in
mehreren wirtschaftlichen Sektoren breiter Anwendung. Die Industrie 4.0 profitiert
von ihnen vor allem bei der Überwachung automatisierter Prozesse in der
Produktion und Fertigung. Zusätzlich helfen Bildverarbeitungsprogramme bei der
Bestandsanalyse von Waren und bieten eine 24 Stunden bestehende
Qualitätskontrolle. Weiters stellen KI-gesteuerte Sicherheitskameras den
physischen Schutz der Produktionsstätte sicher und erkennen vorzeitig Gefahren
für Mensch und Maschine.

11. Zum Abschluss kann gesagt werden, dass die für die Industrie 4.0 nötige
Automatisierung und Digitalisierung durch die Einführung von künstlicher
Intelligenz einen riesigen Sprung nach vorne gemacht hat. Prozesse, die sich
selbstständig optimieren, konfigurieren, analysieren und beurteilen können,
werden die industrielle Arbeit maßgeblich zum Positiven verändern und dem
Menschen eine hilfreiche Unterstützung geben. Die Folgen für die Unternehmen
liegen in der Zeitersparnis, Kostenreduktion und der Produktivitätssteigerung. Also
Ziele, nach denen ein jeder Hersteller strebt und die unter Zuhilfenahme von
Artificial Intelligence, Deep Learning Algorithmen und entsprechenden
Prozessoren, zur Realität geworden sind. Das Wichtigste Prinzip hieraus
tatsächlichen Wert zu beziehen, ist zu wissen, welches KI-Modell für das eigene
Business am Ende relevant ist.