Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0

Dieser Gewinn kann sich sehen lassen: Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) könnten deutsche Unternehmen im Jahr 2030 mindestens 160 Milliarden Euro an zusätzlicher Wertschöpfung erzielen, hat die Unternehmensberatung McKinsey in einer Studie ermittelt. Allein durch KI würde das Bruttoinlandsprodukt damit in den kommenden zwölf Jahren um zusätzliche 0,25 Prozentpunkte pro Jahr wachsen. Einzelne Unternehmen profitieren sogar noch mehr. Sie werden ihre Gewinne bis 2035 um bis zu 38 Prozent steigern, hat die Consultingfirma Accenture errechnet.

Fertigung und Logistik profitieren am meisten von KI

Besonders Logistik und Produktion lassen sich durch KI optimieren, erwarten vier von zehn vom Marktforschungsinstitut IDG im Sommer 2018 zu der Zukunftstechnologie befragte Entscheider. Über 55 Prozent aller heute von Menschen ausgeführten Arbeitsschritte könnten Industrieunternehmen mit Hilfe von KI-Technologien wie maschinelle Bilderkennung oder kollaborative Robotik automatisieren, schätzen auch die Experten von McKinsey. Zugleich verkürzen Algorithmen für die vorausschauende Wartung von Maschinen die Zeiten, in denen diese unvorhergesehen ausfallen. Das spart richtig Geld. Schon ein einstündiger Maschinenstillstand verursacht oft mehrere Zehntausend Euro Kosten.

Händeringend gesucht: IT-Profis für die KI

Die Verantwortlichen in Vorständen, Geschäftsführungen und IT-Abteilungen sind sich dieser Potenziale bewusst. In jedem dritten Großunternehmen will sich das Management der IDG-Studie zufolge 2019 intensiv damit beschäftigen, wie sie mit Künstlicher Intelligenz und Maschinenlernen die Margen ihrer Unternehmen steigern können. Damit sind ihnen nur Cloud Computing, IT-Sicherheit und das IT-Management noch wichtiger als KI.

Allerdings hat nur jede vierte Firma, die IT-Profis, die sie braucht, um KI-Lösungen einzuführen. Von den kleineren Unternehmen haben sogar nur 18 Prozent das nötige Expertenwissen im eigenen Haus.

Jeder vierte KI-Experte rechnet bis 110 Euro pro Stunde ab

Der Einzug der KI in die Industrie 4.0 eröffnet Freelancern also lukrative Chancen. Das belegt auch der GULP Stundensatzkalkulator: Wer über Qualifikationen und Erfahrung im Bereich des Machine Learning (ML) verfügt, kann in Projekten durchschnittlich 92 Euro pro Stunde abrechnen. Jeder vierte ML-Experte verlangt sogar zwischen 100 und 110 Euro. Am höchsten liegen die durchschnittlichen Stundensätze mit 106 beziehungsweise 95 Euro in Nordrheinwestfalen sowie Baden-Württemberg. Auf dem dritten Platz folgt der Großraum Hamburg mit 93 Euro pro Stunde.

Spannende Aufgaben warten auf IT-Freelancer und Ingenieure vor allem in fünf Bereichen der Industrie 4.0:

Smart Manufacturing – KI in der vernetzten Produktion

Über das Internet der Dinge untereinander und mit Plattformen vernetzte Maschinen und Anlagen versorgen KI-Systeme künftig mit allen Daten, die Algorithmen brauchen, um den Betriebszustand der Anlage zu überwachen und zu kontrollieren, ob Fertigungsprozesse optimal ablaufen. Ist dies nicht so, schlagen die Systeme eigenständig vor, welche Parameter sich verbessern ließen. Da Betriebe so frühzeitig gegensteuern können, wenn ihre Maschinen mangelhafte Produkte herstellen, Ausschuss also gar nicht erst anfällt, steigt die Ausbeute aus ihrer Fertigung um bis zu einem Drittel, so die Berechnungen von McKinsey.

Vorausschauende Wartung – Predictive Maintenance

Wenn Algorithmen den Betrieb von Maschinen überwachen, erkennen sie auch, ob die Anlage fehlerfrei läuft, oder demnächst ausfällt. KI kann Maschinenbetreiber somit lange vor dem Stillstand einer Maschine darauf hinweisen, dass diese gewartet werden muss. Kosten für Inspektionen sinken dadurch um bis zu einem Viertel, die gesamten Aufwendungen für den Unterhalt der Maschine um bis zu zehn Prozent. Da Unternehmen Wartungs- und Reparaturarbeiten in planbaren Zeitfenstern durchführen können, steigt die Zeit, in der ihre Maschinen produktiv arbeiten, um bis zu 20 Prozent. Weil bei Fertigungsprozessen heute eine Vielzahl von Maschinen zusammenarbeiten und selbst kurze Stillstände weitreichende Folgen haben, steigt durch Predictive Maintenance die Produktivität der gesamten Fabrik.

Kollaborative Robotik – Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

Bislang führen Roboter Arbeitsabläufe aus, die vorab programmiert wurden. Auf nicht vorhergesehene Situationen und Zwischenfälle können sie in der Regel nicht reagieren. Eine echte Zusammenarbeit mit Menschen ist ihnen daher in der Produktion nicht möglich. Denn menschliche Bewegungen laufen selbst bei wiederholten Vorgängen nie gleich ab. KI überwindet dieses Hindernis. Sie wertet in Echtzeit Bilder aus, die der Automat von seiner Umgebung aufnimmt, und lässt ihn adäquat auf die jeweilige Situation reagieren. Roboter, die sich ihrer Umgebung bewusst sind, können zudem eine Vielzahl von Produktionsschritten erledigen, ohne dass sie dafür aufwendig konfiguriert werden müssen.

Intralogistik – Autonomes Fahren in der Industrie 4.0

Maschinen, die ihre Umwelt erfassen und dank KI richtig auf sie reagieren, revolutionieren auch den Fluss von Bauteilen, Materialien und Werkzeugen in einer smarten Fabrik. KI-gesteuerte Flurförderfahrzeuge wissen zwar bei jedem Auftrag, was sie wohin befördern sollen, errechnen dabei aber jedes Mal eigenständig die beste Route. Das verkürzt die Zeit, die sie dafür brauchen, gegenüber heute um 15 bis 20 Prozent und steigert die Produktivität in der Logistik um bis zu zehn Prozent.

Qualitätskontrolle – Scharfsichtiger als der Mensch

KI stellt auch die Qualitätskontrolle auf den Kopf. Zwar könnten entsprechend trainierte Algorithmen bis zum Ende eines Herstellungsprozesses warten, um im Zusammenspiel mit Kameras und Sensoren die Qualität des Produktes zu kontrollieren. In wirklich smarten Produktionsumgebungen optimieren sie den Herstellungsprozess jedoch schon während dieser abläuft, wenn Daten darauf hindeuten, dass Maschinen gerade ein fehlerhaftes Produkt herstellen. Damit lassen sich bis zu neun von zehn Fertigungsfehler vermeiden. Die Produktivität steigt um bis zu 50 Prozent.

Es gibt noch viel zu tun

Letztlich wird es KI durch das Zusammenspiel der beschriebenen Entwicklungen eines Tages ermöglichen, Fabriken zu bauen, die sich selbst so konfigurieren, dass sie jeden denkbaren Auftrag erledigen können. Losgröße 1 ist dann keine Zukunftsmusik mehr. Bis dieses erreicht ist, gibt es für KI-Experten in der Industrie 4.0 jedoch noch viel zu tun.