Marketing vs. Realität zur Datenanalyse am Beispiel (Sonder-)Maschinenbau

Kunde: »Ich hätte gerne drei Pfund Energieprognosen und etwas von der Kundenanalyse dabei.«

Anbieter: »Sehr gerne, darf es sonst noch etwas sein?«

Kunde: »Zudem noch ein Sechserpack hochqualitative Daten. Können Sie die bitte auf mein Unternehmen zuschneiden?«

So oder ähnlich mag es sich anfühlen, wenn man dem Medienwirbel um künstliche Intelligenz (KI) als Kernelement der aktuellen Digitalisierungsbewegung folgt. Ein vergleichbares Bild zeigt sich ebenfalls, wenn man die Angebote vieler Unternehmen betrachtet – beispielsweise auf Messebannern, Werbetafeln oder sogar in Leistungsangeboten. Wenn es also »KI von der Stange« gibt, wieso löst sie dann noch nicht fast alle unserer Probleme und wieso gibt es immer noch viele Unternehmen, die noch keine umfangreichen Einsatzgebiete erschlossen haben?

Was kann KI heute?
Schon im vergangenen Jahrhundert wurde durch Filme wie »Star Wars« und »Terminator« ein Bild von künstlicher Intelligenz geprägt, was menschenähnliche Fähigkeiten beinhaltet: Wahrnehmen und Verstehen der Umgebung sowie rationales und teilweise sogar emotionales Reagieren und Interagieren. Diese Art der KI wird auch als »Starke KI« bezeichnet. Was damals klar als Science-Fiction erkennbar war, verschwimmt in der öffentlichen Darstellung heute teilweise mit Anwendungen und Leistungsangeboten von Unternehmen. Tatsächlich sind heutige KI-Anwendungen aber nur in der Lage, sehr spezifische Probleme wie Unterscheiden, Gruppieren, Klassifizieren usw. zu lösen, was auch als »Schwache KI« bezeichnet wird. Was einfach klingt kann aber dennoch große Herausforderungen und auch entsprechende Mehrwerte bringen: das Klassifizieren eines Werkstücks als »makellos« oder »Ausschussteil« auf Basis von Bilddaten oder Erschütterungsprofilen einer Maschine bspw. hat das Potential, Kosten zu senken und die Qualität von Chargen zu erhöhen.

Viele Probleme und Verfahren sind schon gut erforscht und es gibt Best Practices dazu. Dennoch stellt sich immer wieder die Frage: Was steckt in den Daten? Nur weil ein Verfahren für Unternehmen A funktioniert, muss dasselbe Verfahren noch nicht für Unternehmen B funktionieren. Meistens liegt das daran, dass die Daten einfach anders sind oder aber (noch) nicht in hinreichender Qualität und Menge zur Verfügung stehen. Nicht umsonst heißt es, dass bei einem üblichen Datenprojekt mehr als die Hälfte der Aufwände in der Datenerlangung und -aufbereitung liegen.

Daten und deren Analyse in der Fertigung
Betrachtet man die Herausforderungen am zuvor genannten Beispiel der Ausschussteilerkennung, steht zuerst die Frage im Raum, an welchen Daten ein Ausschussteil erkannt werden kann. Wenngleich es hier Best Practices gibt, so unterscheidet sich die Produktion verschiedener Werkstücke erheblich. Was im einen Fall mit Energieverbrauch oder Erschütterung der Maschine gelöst werden kann, braucht in anderen Fällen wohlmöglich viele verschiedene Daten zusammen oder sogar Kameraaufnahmen für Bildauswertungen. Ein Maschinenbauer, der hunderte oder tausende Maschinen desselben Typs bei seinen Kunden hat, kann hier ggf. relativ zügig ein lohnendes Angebot für seinen Maschinentyp erstellen. Dennoch kann sich auch die Verwendung der Maschinen von Kunde zu Kunde unterscheiden. Verschiedene Konfigurationen haben ebenso Auswirkungen auf die Daten wie Umgebungseinflüsse. Temperatur und Luftfeuchtigkeit sind Beispiele für solche Einflüsse, die leicht zu Änderungen in den Daten führen können. Solche Varianzen in den Daten können dann Einflüsse auf den Erfolg der angewendeten KI-Verfahren haben. Die Herausforderungen werden also größer, je größer die Unterschiede im jeweiligen Anwendungsfall werden.

Meistens lohnt es sich, nicht den »großen KI-Anwendungsfall« direkt erreichen zu wollen, sondern mit eben diesem Anwendungsfall vor Augen ein kleinschrittiges Vorgehen zu planen, bei dem Mehrwerte unterwegs mitgenommen werden. Da das Sammeln und Aufbereiten von Daten lange Zeit in Anspruch nehmen kann, ist ein Return of Invest auf dem Weg zur KI-Lösung wichtig. Wird nicht nur ein kleiner Service geplant, sondern eine nachhaltige Datenstrategie angestrebt, so lohnt sich zudem das Aufbauen sauberer, unternehmensweiter Datenbasen, sei es durch gut verwaltete »klassische« Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes. Das betont nochmal die Wichtigkeit der Mehrwerte unterwegs. Abbildung 1 zeigt verschiedene Stufen der Datenverarbeitung – schon die Auswertung vergangener Daten bringt oft wichtige Erkenntnisse die zur zielgerichteten Weiterentwicklung von Produkten, zur Verbesserung von Prozessen oder Erhöhung der Qualität führen können. Versetzt man sich in die Lage, auf Daten in Echtzeit reagieren zu können, schafft man die Möglichkeit, auf Probleme unverzüglich zu reagieren und Mitarbeiter stark zu entlasten. Oft ist es sinnvoll, solche Potentiale mit »klassischen« Methoden zu erschließen, ehe eine Umsetzung von Lösungen mit KI angestrebt wird.

 

Abbildung 1: Datenverarbeitung in Stufen mit steigender Komplexität und damit Aufwand sowie Nutzen.

 

KI nicht zum Mitnehmen: ein Projekt im Kompetenzzentrum Stuttgart
Das Kompetenzzentrum Stuttgart bestreitet den Weg über die zuvor genannten Stufen der Datenverarbeitung in einem Projekt, gemeinsam mit Partnern aus dem Sondermaschinenbau sowie der Cloud-basierten Datenverwaltung. In diesem Kontext baute die Wichelhaus GmbH & Co. KG Maschinenfabrik eine flexible Industriemaschine auf, welche nicht nur in der Lage ist, umfangreiche Daten zu generieren, sondern auch gezielt Fehlverhalten wie Druckluftverlust zu erzeugen. Somit können KI-Verfahren gezielt darauf trainiert werden, auch mit Fehlverhalten umgehen zu können. Ältere Maschinen können durch Retrofitting ebenfalls Daten erzeugen, hierfür kann bspw. die ConnectBox der Rhein-Nadel Automation GmbH genutzt werden. Um die Daten flexibel aus einer strukturierten Quelle zentral bereitzustellen, bringt die bimanu Cloud Solutions GmbH ein Cloud-basiertes Data Warehouse ein. Das Kompetenzzentrum unterstützt insbesondere zu den Datenkonzepten sowie der Auswahl und Konfiguration von KI-Verfahren.

Mehr Details zum Projekt gibt es im bimanu-Blog bei der Projektvorstellung: Machine Learning Projekt mit dem Fraunhofer IAO im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Stuttgart!

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Industrie schreitet immer weiter voran. Aber wie funktioniert künstliche Intelligenz überhaupt? Wie können die dafür notwendigen Daten generiert werden? Wie kann Künstliche Intelligenz in kleinen und mittelständischen Unternehmen angewendet werden? Die KI-Trainer der drei Mittelstand Kompetenzzentren Stuttgart, Textil Vernetzt und Usability werden Ihnen in dieser eintägigen Veranstaltung das Thema Künstliche Intelligenz für klein und mittelständische Unternehmen näherbringen.

Vormittags erwarten Sie Vorträge rund um Umsetzungsprojekte von Mittelstand Kompetenzzentren und KMU. Die Vorträge dauern jeweils ca. 30 Minuten und werden mit einem Q&A abgeschlossen. Nach der Mittagspause geht es in die technische Realisierung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz. Das Programm wird vervollständigt von praktischen Übungen in einem von drei Workshops, den Sie wählen können.

Aufgrund der derzeitigen Situation kann die Veranstaltung nicht vor Ort in Stuttgart durchgeführt werden. Der ganze Tag wird virtuell durchgeführt. Auf der Eventpage, auf die Sie nach der Anmeldung Zugang zu haben (Launch der Eventpage Anfang September) sind alle Vorträge und die jeweiligen virtuellen Meeting Rooms hinterlegt. Sie können somit ganz entspannt aus dem Home Office oder ihrem Büro den Vorträgen lauschen. Und das Beste: Aufgrund der Förderung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie ist die gesamte Veranstaltung kostenlos.

Melden Sie sich daher schnellstmöglich an. Für die Veranstaltung selbst gibt es keine Limitierung der Teilnehmerzahl, für die Workshops jedoch schon. Da die Workshops gleichzeitig stattfinden melden Sie sich bitte nur für einen Workshop an.

 

Workshops in der Veranstaltung

In der Veranstaltung werden 3 Workshops angeboten, welche simultan ablaufen.

Workshop 1: Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts – Hier lernen Sie es zu fördern

Daten sind das A&O, wenn man etwas im Bereich der künstlichen Intelligenz machen möchte. In dem Webinar Daten lernen Sie alles was Sie wissen müssen, um Ihre Daten fit für KI zu machen. Konkret lernen Sie:

  • Wie man relevante und hochwertige Daten erhebt
  • Wie und wo man Daten abspeichern kann
  • Wie man Daten mit der Programmiersprache Python aus Dateien und Datenbanken einlesen kann
  • Was bei der Datenvorverarbeitung beachtet werden muss
  • Wie man Daten visualisieren kann.

Die Teilnehmerzahl ist bei diesem Workshop nicht begrenzt.

Workshop 2: Mensch-zentrierte Gestaltung von künstlicher Intelligenz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat das Potenzial, den Alltag und die Arbeit der Zukunft radikal zu verändern. Umso wichtiger ist es, sich darüber Gedanken zu machen, wie diese Veränderung aussehen soll und wie sie sich auf uns Menschen auswirkt – besonders, wenn wir mit der KI direkt in Kontakt treten. In diesem Workshop werden wir uns mit einigen realistischen Anwendungsfeldern von KI befassen und in ergebnisoffener Gruppenarbeit Visionen davon erarbeiten, wie in diesen Bereichen die Nutzung von KI in Zukunft idealerweise aussehen sollte, um für den Menschen größtmöglichen Nutzen und Möglichkeiten für positives Erleben zu schaffen. Wie genau und mit welchen Verfahren KI ins Spiel kommt, spielt dabei eine untergeordnete Rolle – es wird daher kein KI-Vorwissen vorausgesetzt.

Die Teilnehmerzahl ist auf 25 Teilnehmer begrenzt.

Workshop 3: KI Hands-On: KI verstehen und ausprobieren – Eine interaktive Reise

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist in aller Munde. Vom autonomen Fahren, über Textverständnis, Bilderkennung, Spracherkennung hin zu IT-Sicherheit. Das Feld zum Einsatz von künstlicher Intelligenz ist riesig. Doch was bedeutet künstliche Intelligenz überhaupt? Gehen Sie mit uns auf eine interaktive Reise und lernen Sie was künstliche Intelligenz ist und wie sie funktioniert. Testen Sie ein neuronales Netz, verstehen sie, wie dieses Netz zu einem Output kommt und wenden Sie es in realen Anwendungsfällen an.

Da die Workshops gleichzeitig stattfinden, melden Sie sich bitte nur für einen Workshop an!

Mit dem Format KI-Friday möchten wir interessierten Geschäftsführern und Fachverantwortlichen die Gelegenheit geben, einen Einblick zu gewinnen in die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. In einer virtuellen Konferenz werden in 60 Minuten Anwendungsszenarien vorgestellt, Hintergründe und Voraussetzungen beleuchtet und Demonstratoren vorgestellt. Anschliessend besteht die Möglichkeit, individuell das Potential Künstlicher Intelligenz bei den Konferenzteilnehmern zu erörtern.

Der KI-Friday findet wöchentlich statt mit wechselnden Schwerpunktthemen. Die nächsten Termine sind (jeweils freitags von 14:00 – 15:30 Uhr):

  • 30.10.2020: KI in der Produktion
  • 06.11.2020: KI in der Kundenkommunikation
  • 13.11.2020: AI-Picking
  • 20.11.2020: TBD
  • 27.11.2020: TBD

Vorangegangene Termine:

  • 27.03.2020: KI in der Produktion
  • 03.04.2020: KI in der Kundeninteraktion
  • 17.04.2020: Prozessautomatisierung mit KI
  • 24.04.2020: KI verstehen – Algorithmen und Technologien
  • 08.05.2020: KI in der Produktion
  • 15.05.2020: Big Data-Architekturen als Grundlage für KI-Anwendungen
  • 29.05.2020: KI-Projekte systematisch umsetzen
  • 05.06.2020: Individuelle Sprechstunde auf Anmeldung
  • 26.06.2020: Periodensystem der KI
  • 03.07.2020: Roadmapping-Methode für KI-Anwendungen in der Produktion
  • 10.07.2020: Schulungstermin im Rahmen des KI-Friday: Textverständnis mit KI
  • 17.07.2020: Blockchain und KI
  • 31.07.2020: Federated Learning
  • 07.08.2020: KI Technologiematrix
  • 14.08.2020: Explainable AI
  • 18.09.2020: Technologien & Werkzeuge für KI in KMU
  • 25.09.2020: Planung mit KI-Unterstützung
  • 02.10.2020: KI-Sprechstunde
  • 09.10.2020: Automatisierte Montageoptimierung mit KI
  • 16.10.2020:  Ethischer Rahmen von künstlicher Intelligenz
  • 23.10.2020: Embedded KI in IoT für Industrie 4.0

Der KI-Friday ist als virtuelle Konferenz konzipiert. Die Teilnahme erfolgt über einen Web Browser, spezielle Zugangssoftware wird nicht benötigt. Die Zugangsdaten werden nach Anmeldung mitgeteilt. Die Veranstaltung der KI-Trainer des Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrums Stuttgart ist kostenlos, eine Anmeldung erforderlich. Die Teilnehmerzahl ist auf 20 begrenzt.