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KI und Datenschutz Daten in der Industrie und wie man sie schützt

| Autor/ Redakteur: Louisa Krüger / Jürgen Schreier

Sie werden als das neue Gold bezeichnet und helfen Betrieben dabei, Ausfälle zu vermeiden und Potenziale zu erkennen: Daten. Für die Etablierung von künstlicher Intelligenz sind sie essenziell. Viele Fragen des Datenschutzes sind aber noch offen.

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Der „Cube“ des Zentrums für Digitale Innovation (ZDI) Mainfranken in Würzburg bietet Firmengründern die passenden Rahmenbedingungen für ihre Ideen und deren Umsetzung. Vorhanden sind maßgeschneiderte Räumlichkeiten für jede Phase der Gründung eines Unternehmens.
Der „Cube“ des Zentrums für Digitale Innovation (ZDI) Mainfranken in Würzburg bietet Firmengründern die passenden Rahmenbedingungen für ihre Ideen und deren Umsetzung. Vorhanden sind maßgeschneiderte Räumlichkeiten für jede Phase der Gründung eines Unternehmens.
(Bild: Louisa Krüger)

Der Schlüssel zu effizienten Lösungen ist oft Erfahrung. Künstliche Intelligenz greift aber nicht etwa auf Berufsjahre zurück, sondern auf Daten. Algorithmen machen es möglich, dass Muster erkannt und Handlungen angepasst werden. In diesem Zusammenhang spricht man von Industrie 4.0, der Smart Factory. Sie setzt eine weitreichende informationstechnische Vernetzung, den Einsatz umfangreicher Sensorik und neuartige Analysemethoden voraus.

Das ist längst in den Unternehmen angekommen, denn laut Umfrageergebnissen des Bundesverbandes Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien (Bitkom) von 2018 planen oder nutzen bereits über 70 Prozent der Industrieunternehmen spezielle Anwendungen zur Umsetzung der vierten industriellen Revolution.

Je mehr Daten gesammelt werden, umso besser

Welche Daten dabei gesammelt werden, hängt vom jeweiligen Einsatzbereich einer KI ab. Sie kann dem Menschen Aufgaben abnehmen, die körperlich belastend sind. Gleichzeitig darf der Roboter den Menschen bei gemeinsamer Arbeit nicht einschränken oder gar verletzen. Sensoren und Kameras können der Maschine eine Orientierung geben. Der Abgleich mit digitalen Vorlagen hilft, Ausschuss zu reduzieren. Hierbei werden virtuelle Modelle von realen Daten erstellt, an denen sich die weitere Produktion orientiert.

Dr. Michael Albert, Awesome Technologies: „Wenn man weiß, warum es an manchen Stellen zu Problemen kommt, kann man gezielt Weiterbildungen anbieten.“
Dr. Michael Albert, Awesome Technologies: „Wenn man weiß, warum es an manchen Stellen zu Problemen kommt, kann man gezielt Weiterbildungen anbieten.“
(Bild: Louisa Krüger)

Martin Ruskowski forscht am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz im Bereich innovativer Fabriksysteme. „Mit einer Kamera und intelligenten Bilderkennungsmethoden kann eine KI feststellen, in welchem Produktionsschritt sich etwas befindet und ob das mit dem digitalen Zwilling übereinstimmt“, so Ruskowsi. Jeder Arbeitsvorgang wird aufgezeichnet und unterstützt die künstliche Intelligenz dabei, Stärken auszubauen und Schwächen zu reduzieren. Je mehr Daten gesammelt werden, desto besser.

Gezielte Optimierung von Produktionsabläufen

Wie das genau aussehen kann, weiß Dr. Michael Albert von Awesome Technologies, einem Würzburger Labor für digitale Technologien. Gemeinsam mit seinen Kollegen sucht er Lösungen dafür, wie man Technologien wie Robotik oder computergestützte Kollaboration in Industriebetriebe integrieren kann. Künstliche Intelligenz sei hier noch nicht genügend entwickelt, allerdings könne man industrielle Vorgänge durch eine Fernwartung kontrollieren.

Das bedeutet nicht nur, dass Spezialisten zukünftig nicht jedes Mal anreisen müssen, sondern kann auch für die Profitabilität entscheidend sein. „Um die Anlage und ihre Arbeitszyklen zu optimieren, reicht meist schon das genaue Auslesen der Maschinendaten“, betont Albert. Die Überwachung von Produktionsabläufen gebe Aufschluss darüber, an welcher Stelle Fahrtwege verkürzt werden können und wo die Belastungsgrenze noch nicht ausgereizt ist.

Aus Produzentensicht ist dies ohne Frage vorteilhaft. Aber auch für die Arbeitnehmer? Denn jeder Datensatz lässt Rückschlüsse auf die Einzelperson zu. So kann die Datenanalyse auch Unterschiede zwischen Mitarbeitern feststellen, beispielsweise wenn Mitarbeiter A weniger Teile produziert als Mitarbeiter B. Erhebungen darüber sind mit Vorsicht zu genießen, warnt der Awesome-Manager. „Wenn man weiß, warum es an manchen Stellen zu Problemen kommt, kann man gezielt Weiterbildungen anbieten“, räumt Albert ein. Allerdings sei dies unbedingt mit dem Betriebsrat abzustimmen. Datenschutz generell sei noch nicht in allen Betrieben fest etabliert. Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) von 2018 habe allerdings ein Bewusstsein geschaffen.

Personendaten bedeuten besondere Vorsicht

Spätestens mit der DSGVO sind Betriebe nun verpflichtet, ihre Mitarbeiter vor Datenmissbrauch durch das Unternehmen selbst zu schützen, aber auch zu schulen und Einverständniserklärungen einzufordern, etwa wenn für die Arbeitszeiterfassung oder die Dokumentation von Stückzahlen Informationen eingeholt werden. Doch schon das Bundesdatenschutzgesetz macht deutlich, dass die Zwecke der Datenarbeit eindeutig definiert und verständlich dargelegt werden müssen.

Darüber hinaus dürfen weitergehende Systeme, die Verbesserungen und Applikationen beinhalten, bestehende Daten nicht einfach zu weiteren Zwecken verwenden. Die DSGVO trägt zur Zweckbindung von Personendaten bei.

Nicht nur interne Daten spielen eine wichtige Rolle. Gefeit möchten Betriebe auch davor sein, dass firmeninterne Informationen zu Produktionsabläufen über das Internet an Dritte gelangen. Der Beratungsdienstleister InstruNEXT aus Würzburg bietet nicht nur sein Know-How für produzierende Unternehmen an. Die herstellereigene Software kann Anomalien frühzeitig erkennen.

„Maschinen- und Fertigungsdaten sind in besonderem Maße kritisch im Hinblick auf den Daten- und Innovationsschutz, da sie unmittelbar das schützenswerte Prozess-Know-how eines produzierenden Unternehmens betreffen können“, sagt Geschäftsführer Vasilij Baumann. Damit Kunden volle Kontrolle über ihre Daten haben, ist das Programm nicht an eine Cloud angebunden und läuft direkt am Produktionsstandort.

Keine Überwachung ohne Rechtsgrundlage

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 bedeutet nicht zuletzt deshalb eine datenschutzrechtliche Herausforderung, da sie mehrere Rechtsgebiete zusammenbringt. Neben Arbeits- und Strafrecht spielt IT-Sicherheit eine wichtige Rolle. Einen gesetzlichen Rahmen gibt es für die Querschnittsmaterie allerdings nicht. Die Frankfurter Rechtsanwältin Stefanie Hellmich ist auf den Bereich Telekommunikation und Datenschutz spezialisiert und sieht die DSGVO als entscheidenden Schritt. Die darin enthaltenen Betroffenenrechte schreiben die Informationspflicht bei Datenerhebungen vor und schützen den Angestellten.

Sich als Angestellter jedoch gegen jegliche Aufzeichnung zu wehren, obwohl der Arbeitgeber aus datenschutzrechtlicher Perspektive keine Fehler macht, widerspricht unter Umständen dem Arbeitsvertrag. „Es kommt darauf an, was der Einzelne ertragen möchte“, fasst Hellmich zusammen. „Die Befugnis, sich den ganzen Tag mit einer Kamera überwachen zu lassen, bedarf jedoch unbedingt einer durch den Betriebsrat entschiedenen Rechtsgrundlage.“ Für ihre Arbeit als Juristin wünsche sie sich zudem eine gesellschaftlich anerkannte, ethische Regelung, was künstliche Intelligenz darf und was nicht.

Dem Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) reicht bisher ein Leitfaden für den datenschutzgerechten Umgang mit KI. Dieser listet Maßnahmen für die verantwortliche Stelle auf, also denjenigen, der personenbezogene Daten erhebt und nutzt. Vorab sollten sich Unternehmen die Frage stellen, ob und wie in einem konkreten Industrie-4.0-Projekt personenbezogene Daten erhoben werden und inwiefern Einwilligungen der Betroffenen vorhanden sind. Denn ein Verstoß gegen die DSGVO kann von den nationalen Aufsichtsbehörden mit einer Strafe von bis zu 20 Millionen Euro oder vier Prozent des weltweit erzielten Jahresumsatzes im vorangegangenen Geschäftsjahr geahndet werden.

Projekt „Künstliche Intelligenz: Eine Multimedia-Reportage“

Dieser Artikel ist ein Beitrag zum Projekt „Künstliche Intelligenz: Eine Multimedia-Reportage“. Beteiligt daran sind rund 300 Studierende der Universität Würzburg, der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt und der Hochschule für Medien, Kommunikation und Wirtschaft Frankfurt. Das Projekt findet im Rahmen des ‘Wissenschaftsjahres 2019‘ statt und wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Weitere Informationen unter www.wissenschaftsjahr.de

Louisa Krüger studiert Fachjournalismus an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt (FHWS).

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