Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen braucht Big Data

| Autor / Redakteur: Cornelia Gewiehs / Victoria Sonnenberg

Wenn Maschinen das Lernen erlernen, liegt Faszination dicht bei der Angst.
Wenn Maschinen das Lernen erlernen, liegt Faszination dicht bei der Angst. (Bild: Pixabay)

Als Kerntechnologie der Industrie 4.0 dürften selbst lernende Systeme vor allem dann den Weg in die Fabriken finden, wenn sie schrittweise eingeführt werden und beweisen, dass mit maschinellem Lernen Geld verdient werden kann.

Als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) ist vor allem machine learning (maschinelles Lernen, ML) für die industrielle Fertigung relevant. ML versetzt Systeme in die Lage, ihre Umgebung zu verstehen, Handlungen zu planen, auf Hindernisse zu reagieren und mit Menschen zu kommunizieren. Dabei lernen Maschinen, anhand von Betriebsdaten und intelligenten Algorithmen eigenständig wiederkehrende Muster und Objekte zu erkennen. Das erlernte Wissen kann dann auf unbekannte und unsortierte Daten angewendet werden. So lassen sich Fehlerquellen identifizieren, Prozesse planen und optimieren, Prognosen erstellen.

Maschinelles Lernen geht nur mit Big Data

Dass Maschinelles Lernen derzeit einen Hype erlebt, obwohl das Konzept eigentlich aus den 80er Jahren stammt, ist den modernen Möglichkeiten der Datenverarbeitung zu verdanken. Erst mit Big-Data-Anwendungen, hohen Rechnerleistungen und riesigen Cloud-Speichern entstand die passende Infrastruktur, die zunächst vor allem Internet-Giganten für sich zu nutzen wussten. Doch die Industrie zieht nach. „Aus der Perspektive der Robotik verfolgen wir sehr aufmerksam, was Akteure im Weltmarkt wie Google und Amazon mit ihren IT-Kompetenzen und Infrastrukturen entwickeln und mit Bezug zur Produktionstechnik erforschen“, bestätigt Prof. Jörg Krüger, Leiter des Geschäftsfelds Automatisierungstechnik des Fraunhofer Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK), Berlin. Doch eins zu eins umsetzen lassen sich die Beispiele aus den IT-Konzernen eben nicht ohne weiteres auf industrielle Anwendungen.

Zwar sind bereits viele, vor allem große Unternehmen aus dem Steuerungs- und Automatisierungssegment vom „ML-Virus“ befallen. Doch steckt der Einsatz maschinellen Lernens in der Industrie nach Auffassung von Branchenkennern vielfach noch in den Kinderschuhen. Darüber täuschen auch spektakuläre Demonstrationen nicht hinweg, wenn etwa IBM mit seinem System Watson in der Cognitive Factory das Publikum beeindruckt. Oder wenn Festo mit faszinierenden Exponaten wie jüngst dem „Elefantenrüssel“, einem intelligenten bionischen Handling-Assistenten, die Frage beantwortet, wie der Mensch in der Fabrik von morgen mit Maschinen einfach, effizient und vor allem sicher interagieren kann. Die Technik ist da. Sie ist spannend und regt die Phantasie an, doch die Übertragung in reale Produkte, die Umsatz und Gewinn versprechen, dürfte wohl noch Jahre dauern.

KMU und Start-Ups sind am Zug

Grundsätzlich stellt sich die Frage, ob maschinelles Lernen denn nur etwas für Global Player und ihre Vorstellung von einem umfassenden Konzept der digitalen Fabrik ist. Oder ob neben einer Entwicklung top-down durch finanzstarke Großunternehmen mit ihren kompetenzstarken Forschungs- und Entwicklungsabteilungen auch ein Durchbruch bottom-up durch flexible, innovative kleine und mittelständische Unternehmen denkbar wäre.

„Künstliche Intelligenz ist ein wichtiges Zukunftsthema“, sagt Dr. Wilfried Schäfer, Geschäftsführer des VDW (Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken) und Veranstalter der EMO Hannover 2017 (18. bis 23. September), Weltleitmesse der Metallbearbeitung. „Daher sollten sich auch kleine und mittelständische Unternehmen in der Produktion mit machine learning befassen, um rechtzeitig Möglichkeiten für die eigene Entwicklung ableiten zu können.“

EMO 2017:

Metallbearbeitung

EMO 2017: "So muss Industrie 4.0"

06.08.17 - "Connecting systems for intelligent production": Unter diesem Motto will die Werkzeugmaschinen-Messe EMO 2017 in Hannover Hürden auf dem Weg zur digitalen Transformation beiseite räumen. Zu sehen sind unter anderem: praktikable Lösungen für mehr Ergonomie und mehr Produktivität auf dem Shopfloor. lesen

Für Dr. Cord Winkelmann, Geschäftsführer des Bremer Unternehmens Sensosurf, ist hier bereits vieles in Bewegung. „Die Großunternehmen entwickeln eher eigene Lösungen, oft sehr komplex und umfassend, mitunter spektakulär und marketingwirksam“, stellt er fest. „Darunter gibt es eine Art Hummelhaufen, der hierhin und dorthin fliegt, sich informiert, austauscht, vernetzt, etwas bewegen will. Dort ist die Digitalisierung Chefsache.“

Innovative Start-Ups können ihren Teil zu der Entwicklung beitragen. Sensosurf tritt an mit dem Slogan „Sensorintegration trifft Maschinelles Lernen“. 2016 als Spin-Off des Lehrstuhls für Mikrosensoren, -aktoren und -systeme (IMSAS) der Uni Bremen gegründet, transferiert das Unternehmen Technologien der Mikrosystemtechnik in die rauen Umgebungsbedingungen des Maschinenbaus. Sensosurf integriert Sensoren direkt in Standard-Maschinenkomponenten. Dazu gehören etwa Flansch- und Stehlager, Linearführungen und Gewindestangen. „Wir beschäftigen uns mit Bereichen, aus denen es bislang keine oder nur wenige Informationen gab“, sagt Winkelmann. Für die Datenauswertung wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Informationen über Maschine und Prozess zu nutzen.

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