Industrie 4.0 Wie mit Machine Learning aus Big Data und Big Thinking Big Business wird

Auf dem 1. Future Business Summit in Stuttgart zeigten namhafte Experten wie weit Machine Learning in der Forschung, bei Kunden und im Maschinenbau vorgedrungen ist .

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Trebing & Himstedt Prozeßautomation GmbH & Co. KG

VDMA Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V.

Unter der Zukunftstechnologie Machine Learning versteht man die Beherrschbarkeit großer Datenströme in vernetzten, autonomen Systemen – auch in der Produktion. „Selbstlernende Systeme können aus riesigen Datenströmen verwertbares Wissen machen. Neue datenbasierte Geschäftsmodelle der Industrie 4.0, wie zum Beispiel Predictive Maintenance werden so ermöglicht. Softwarekompetenz und Machine Learning sind die Werkzeuge, diesen Schatz zu heben und unserer Maschinenbauindustrie einen weiteren Wettbewerbsvorsprung zu verschaffen“, erläutert Hartmut Rauen, stellvertretender VDMA-Hauptgeschäftsführer, anlässlich des ersten Future Business Summit des Verbands im Stuttgarter Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.

Studie „Machine Learning 2030“

Auf dem Summit wurde die Studie „Machine Learning 2030“ vorgestellt, die in unterschiedlichen Szenarien aufzeigt, welche Geschäftschancen und Herausforderungen sich für den Maschinen- und Anlagenbau auftun. „Die Digitalisierung hat unsere Industrie wettbewerbsfähiger gemacht und ist dabei, die Arbeitswelt zu revolutionieren,“ sagt Rauen, der im VDMA auch zuständig für Forschungsthemen ist. „Die Produktion wird durch Industrie 4.0 kosteneffizienter, energie- und ressourcenschonender, flexibler und individualisierbarer. Daten, die hier generiert werden, sind für den Maschinen- und Anlagenbau eine große Ressource, die heute noch viel zu wenig genutzt wird“, betont er.

Es gilt, Daten auszuwerten, Zusammenhänge herzustellen, Schlüsse zu ziehen – und das am besten in Echtzeit. „Die datenbasierte Optimierung der Produktion ist ein Hauptziel von Industrie 4.0. Machine Learning ist ein wirkungsvolles Instrument für die automatisierte Analyse von Big Data auf Basis von smarten Algorithmen und damit ein wichtiges Kernelement von Industrie 4.0“, betont Prof. Thomas Bauernhansl, Leiter des Fraunhofer-IPA.

Vier Szenarien, von Avantgarde bis digitaler Steppe

Trends und Disruptionen, die für den Maschinen- und Anlagenbau relevant sind, gemeinsam erkennen und nutzen – das ist das Ziel des VDMA Competence Center Future Business. In einer Kooperation mit dem Fraunhofer Institut für System- und Innovationsforschung ISI werden ein Trendradar sowie Zukunftsbilder für übergreifende Themen entwickelt. „Uns war schnell klar, dass Machine Learning eine große Relevanz für den gesamten Maschinen- und Anlagenbau hat. Nicht nur weil alle Unternehmensbereiche von der Konstruktion über den Betrieb bis zur Logistik Machine Learning nutzen können, sondern auch weil ethische Aspekte eine große Rolle spielen können“, erklärt Elna Schirrmeister, stellvertretende Leiterin des Competence Center Foresight bei Fraunhofer-ISI. „Wir haben deshalb eine Workshop-Reihe zusammen mit Firmen, VDMA-Experten und Forschern aufgesetzt und gemeinsam vier Zukunftsbilder entwickelt – von einem avantgardistischen Szenario bis zur digitalen Steppe.“ Keines der Zukunftsbilder kommt ohne eine gewisse Form von Machine Learning aus. Wichtige Faktoren wie Datenhoheit, Datenpools, Kompetenzaufbau und Sicherung und Unterstützung der Erfahrung von Fachleuten in der Produktion werden in den Szenarien aufgegriffen.

Handlungsempfehlungen für Unternehmen, Forschung und Politik

„Für Unternehmer ist es wichtig, die Potenziale von Machine Learning für ihr eigenes Geschäft und das ihrer Kunden herauszufinden. Wichtig ist, einen Dreiklang an Aktivitäten zu starten und zu koordinieren. Neben Sensortechnik und Datenhoheit gehört dazu insbesondere der Kompetenzaufbau im Bereich der professionellen Softwareentwicklung und des Machine Learnings“, betont Dr. Eric Maiser, Leiter von VDMA Future Business. „Handlungsfelder für Politik, Gesellschaft und Forschung liegen in der Förderung der Ausbildung von Data Scientists und der Start-up-Kultur in Deutschland, aber auch in regulatorischen und ethischen Fragen. Wir stehen erst am Anfang einer umfassenden Diskussion.“

Machine Learning 2030 ist das erste weitreichende Trendthema, das VDMA Future Business im Rahmen der Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISI umfassend bearbeitet hat. Die Reihe wird fortgesetzt.

Dieser Beitrag ist auf unserem Partnerportal MM MaschinenMarkt erschienen.

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