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26.11.2019 | Walter Mayrhofer

Hasta la vista, Baby!

Künstliche Intelligenz

Was Hollywood beim Terminator zum Spektakel macht, wird in der industriellen Produktion zunehmend zur Realität: selbstlernende künstliche Intelligenz. Ein Überblick über Entwicklungsstand, Potenziale und Risiken der KI für den industriellen Einsatz.

Von persönlichen Assistenten, selbstfahrende Autos und hochautomatisierte Fabriken

Das Smartphone, das die Gewohnheiten seiner Benutzer lernt und diese dynamisch in Ihrem Leben unterstützt; selbstfahrende Autos, die ihre Passagiere selbstständig von A nach B bringen; automatisierte Bilderkennung und Maschinen und Anlagen, die sich selbst steuern, sind heute schon nicht mehr Science Fiction. Um diese Funktionen zu ermöglichen, ist eine entsprechende intelligente Algorithmik und Sensorik notwendig, die in den vergangenen Jahren häufig unter dem Synonym Künstliche Intelligenz (KI) zusammengefasst werden.

Künstliche Intelligenz als Alltagstechnologie

Kaum ein Technologiethema der vergangenen Jahre fand mehr öffentliche Resonanz als jenes der künstlichen Intelligenz. Systeme, welche die Fähigkeiten des Menschen, auf unvorhergesehene Ereignisse flexibel zu reagieren, nachahmen, erreichten einen Entwicklungsstand, der eine breitere Anwendung erlaubt. Faktoren, die den breiten Einsatz ermöglichen, sind die dramatische Entwicklung leistungsfähiger Informationstechnologie und die sinkenden Kosten von Sensorsystemen sowie deren Modularisierung und Vernetzung.

Die intelligente Verknüpfung von Sensorik und Aktorik mittels leistungsfähiger Informationstechnologie ermöglicht es automatisierten und autonomen Systemen, sich in einer veränderlichen Umwelt zurechtzufinden oder dynamisch auf sich ändernde Systemzustände zu reagieren. Im Gegensatz zu klassischen Steuerungs- und Regelungssystemen lassen sich durch den Einsatz lernfähiger Algorithmen Systeme schaffen, deren Leistungsfähigkeit sich selbständig verbessert.

Industrie 4.0 und die Anwendung künstlicher Intelligenz

In der produzierenden Industrie wird seit einigen Jahren mit dem Schlagwort Industrie 4.0 eine Entwicklung beschrieben, die auf eine 4. Industrielle Revolution Bezug nimmt. Unter dem Sammelbegriff Industrie 4.0 versteht man generell die Vernetzung von Informationstechnologie (IT) mit Maschinen und Anlagen, die auch als Operational Technologie (OT) bezeichnet wird. Die Kombination von IT und OT wird auch als Cyber-Physisches System bezeichnet.
Industrie 4.0 ist ein Sammelbegriff für die Anwendung und Verknüpfung unterschiedlichster Bereiche wie:

•    (Big) Data Analytics
•    Blockchain
•    Sensorik
•    (kollaborativer und mobiler) Robotik
•    Virtualisierung (Augmented/Virtual Reality
•    Digital Twins
•    Vernetzung/Internet of Things
•    (Neurotechnologie)
•    Künstliche Intelligenz

Auf dem Weg zur Fabrik ohne Fabrikarbeiter?

Waren bisher Roboter und automatisierte Systeme auf Tätigkeiten mit geringer Varianz und hoher Wiederholgenauigkeit beschränkt, ermöglicht der Einsatz die Anwendung obiger Technologien und insbesondere der Einsatz künstlicher Intelligenz einen viel höheren Automatisierungsgrad. Das schürt natürlich Ängste, dass diese Technologien den Menschen möglicherweise fast vollständig substituieren. Im Extremfall könnte dies zu einer Situation führen, wie sie vom amerikanischen Wirtschaftswissenschaftler Warren Bennis polemisch formuliert:

 „The factory of the future will have only two employees, a man and a dog. The man will be there to feed the dog. The dog will be there to keep the man from touching the equipment.“ (Warren Bennis)

Obiges Zitat impliziert, dass der Mensch eine Fehlerquelle ist und in der hochautomatisierten Fabrik der Zukunft, wenn überhaupt, nur mehr Überwachungsaufgaben übernehmen sollte. Darüber hinaus sollte der menschliche Operator beim Ausfall der Anlagen diese wieder instandsetzen und in Betrieb nehmen können.

Neben den offensichtlichen negativen volkswirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen einer derartigen autonomen Fabrik birgt ein solches Szenario aber auch sehr konkrete Risiken in Bezug auf die Kompetenzen der verbleibenden Mitarbeiter.

Trotz künstlicher Intelligenz ist menschliches Lernen in hochautomatisierten Umgebungen wichtig.
Wenn immer weniger Personen für immer mehr Maschinen und automatisierte Systeme zuständig sind, haben die Mitarbeiter immer weniger Zeit und Gelegenheit, diese Maschinen kennen und verstehen zu lernen. Damit sinkt tendenziell auch die Kompetenz, im Notfall diese Systeme instandzusetzen und wieder in Betrieb zu nehmen. Um entsprechendes Wissen beim Bedienpersonal hochautomatisierter Maschinen und Anlagen sicherzustellen, ist dem Thema Lernen ein viel breiterer Raum einzuräumen!

So wie Piloten von hochautomatisierten Flugzeugen eine notwendige Anzahl von manuellen Landungen absolvieren müssen, sollte das Personal von hochautomatisierten Produktionsanlagen durchaus manuelle Sequenzen absolvieren, um entsprechende Lernerfahrungen mit den Systemen sammeln zu können. Dahingehend sollte bereits bei der Entwicklung automatisierter Systeme ganz besonderes Augenmerk auf die spätere Interaktion der menschlichen Bediener mit dem System gelegt werden.

„It can not be the goal, to replace humans by a robot, but to reorganize the cooperation between humans and machines.“ (Garri Kasparow)

Insbesondere durch die Einführung von lernenden Systemen und künstlicher Intelligenz werden auch menschliches Lernen und menschliche Intelligenz wichtiger. Schlussendlich geht es darum, dass Mensch-Maschine-Teams optimal zusammenarbeiten!

 

Bilder
Mensch lernt von Maschine (Foto: TU Wien)
Maschine lernt von Mensch (Foto: TU Wien)
© phonlamaiphoto/stock.adobe.com
Autor

Dipl.-Ing. Dr. Walter Mayrhofer (geb. 1967) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich Human Centered Cyber Physical Production and Assembly Systems am Institut für Managementwissenschaften der TU Wien. Er forscht und lehrt im Bereich Arbeitsgestaltung und Digitalisierung/Automatisierung von Produktionsarbeit. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Konzeption, Gestaltung und Umsetzung digital vernetzter Assistenzsysteme in der Produktion, individualisierte Arbeitsgestaltung sowie Arbeitsorganisation und Kompetenzentwicklung für die zukünftige Produktionsarbeit. tu-wien.at

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