Die KI gilt als disruptive Kraft für die Automation in Fabrikhallen. Die primäre Stoßrichtung ist die Erhöhung von Produktivität und Effizienz?
Jürgens: Richtig. Und zwar, wenn Flexibilität in der Produktion vorliegt. Starre Abläufe wurden schon durch Toyota in Japan und später durch Porsche in Europa sehr stark optimiert. Der Einsatz von KI bringt Effizienzgewinne insbesondere dann, wenn Prognoseunsicherheit vorliegt und dadurch flexible Reaktionen des Materialflusses und der Produktion erforderlich sind. Durch KI kann im Sekundenabstand das Gesamtoptimum des Systems hinsichtlich Effizienz neu berechnet und in Handlungsanweisungen, beispielsweise an die fahrerlosen Transportfahrzeuge (FTF), weitergegeben werden.
Mit dem Einsatz von fahrerlosen Transportsystemen (FTS) winken also Vorteile wie Ressourceneinsparung, Betriebssicherheit oder Produktionsbeschleunigung?
Jürgens: Solche Effizienzgewinne sind gerade in einem Hochlohnland enorm wichtig. Bei einer flexiblen Produktion sind die Kosten für einen automatisierten Materialfluss zurückgegangen. Für unsere Kunden ist es bei einer hohen Variantenvielfalt attraktiv, durch einen hohen Automatisierungsgrad des Materialflusses die Produktion in ein Hochlohnland zurückzuholen respektive die Produktion hier zu halten. Ein populäres Beispiel ist hier das Ersetzen des Gabelstaplerverkehrs in der Halle durch FTFs.
Ein Beispiel für eine Effizienzsteigerung ist die KI-basierte Leitsteuerung Kuka AIVI, mit der Kuka etwa in einem BMW-Werk die Zahl der FTFs durch eine Flexibilisierung der Transportabläufe reduzieren konnte. Wie groß ist der Aufwand für den Einsatz dieser Leitsteuerung?
Jürgens: Kuka AIVI ist so entwickelt, dass die Kosten für die Inbetriebnahme möglichst gering sind – wir stehen ja schließlich im Wettbewerb. Der Aufwand für die Nutzung von AIVI ist gegenüber anderen Lösungen nicht höher, sondern eher geringer. Wenn Hochtechnologie nicht nutzbar ist, weil sie zu teuer oder zu komplex zu bedienen ist, wird sie nicht angenommen. Keiner unserer Kunden kauft KI, sondern ein Produkt oder eine Lösung – und die muss Mehrwert bieten. Das haben wir schon in der Entwicklungsplanung berücksichtigt.
Ab welcher Unternehmensgröße lohnt sich der Einsatz?
Jürgens: Der Einsatz von AIVI ist nicht von der Unternehmensgröße abhängig – er lohnt sich, sobald der Kunde ein FTS wirtschaftlich einsetzen kann. Die Steuerung einer geringen FTF-Anzahl mit AIVI ist gegenüber herkömmlichen Leitsteuerungen nicht teurer. Zusätzliche Effizienzgewinne durch den Einsatz von AIVI im fahrerlosen Transportsystem stellen sich ab einer Flottengröße ein, die stark von der Anwendung abhängig ist. Erfahrungswerte zeigen, dass unsere KI ab einer Flottengröße von circa fünf bis zehn zu Einsparungen von FTF führen kann.
Was ist denn die Informationsbasis für die Leitsteuerung?
Jürgens: Der Kunde sagt uns, wann welches Material zu welchem Zeitpunkt an welchem Ort sein muss. Allerdings ist das keine einmalige Information: Im laufenden Betrieb wird diese Information ständig durch die übergeordneten Systeme wie das Enterprise Resource Planning oder das Manufacturing Execution System eingespielt. Wir müssen also in der Planungsphase eine Schnittstelle für die Kommunikation mit diesen Systemen herstellen. Für die Lösung des Wegplanungsproblems arbeiten wir dann mit KI-Algorithmen.
Wie universell ist die Kuka KI-Leitsteuerung für FTS?
Jürgens: Für ein Wegplanungssystem gibt es keine Branchenbeschränkungen. In einem Projekt in der Electronics Industrie bei einem Hersteller von Wafern für die Halbleiterfertigung setzt Kuka eine Flotte von FTFs mit einem Knickarmroboter („Mounted Arm Mobile Robot“) ein. Das Material wird zeitgenau vom FTF an den Bestimmungsort geliefert, dann sorgt ein Roboterprogramm für das Auf- und Abladen.
Mit der Verknüpfung von KI und dem Internet of Things verfolgt Kuka den Ansatz einer ganzheitlichen Fab-Optimierung. Wie unterscheidet sich die „Artificial Intelligence of Things“ vom stufenweisen Optimieren des Herstellungsprozesses Anlage für Anlage mit Automationstechnik und KI?
Jürgens: Wir gehen davon aus, dass die Summe der Suboptima weniger effizient als das Gesamtoptimum ist. Und dem Gesamtoptimum kann man sich nähern, wenn man alle relevanten Systemkomponenten entweder zentral oder dezentral – sprich: agentenbasiert – optimiert. KI, Konnektivität und exponentiell wachsende Rechenleistung ermöglichen die Effizienzoptimierung in Abhängigkeit des Systemzustands in sehr kurzen Zeitabständen – genauer gesagt im Sekundenbereich. Diese Dynamik wird durch sequenzielle Optimierung aus unserer Sicht nicht erreicht.
Was heißt das auf den fahrerlosen Verkehr übertragen?
Jürgens: Wir können für einen Kunden einzelne Anwendungen des fahrerlosen Verkehrs automatisieren – etwa die Bereitstellung von Material in der Linie oder die Verbindung zweier Stationen. Das führt durchaus zu Effizienzgewinnen gegenüber konventionellen Lösungen, aber nicht in der Größenordnung wie im Fall einer Gesamtbetrachtung. Wenn wir also bei schwankenden Materialbedarfen in einer Fabrikhalle ständig den gesamten Materialfluss mit unseren KI-Algorithmen optimieren, ist unsere Lösung effizienter, als wenn wir jeden Teil des Materialflusses separat optimieren.
Wie verändert die autonome Produktion generell die Arbeitswelt? Brauchen die Unternehmen Industrie 4.0-Fortbildungsmaßnahmen – vom Handarbeitsplatz bis zum Fab-Planer?
Jürgens: Wir halten es für wichtig, dass unsere Kunden verstehen, warum sich ihr System verhält wie es sich verhält. Das ist oft nicht sofort ersichtlich, da ja komplexe Planungsalgorithmen das System ständig neu berechnen. Natürlich liegt dem auch ein Regelwerk beziehungsweise eine Logik zugrunde. Um das transparent zu vermitteln und zu diskutieren, arbeiten wir bereits in der Planungsphase eng mit dem Kunden zusammen. Außerdem bieten wir Schulungen an. Diese Schulungen werden individuell auf die Teilnehmer zugeschnitten.
Was muss denn der Werker, der Instandhalter oder der Fabrikplaner dazulernen?
Jürgens: Es muss niemand verstehen, wie Algorithmen programmiert werden, sondern wie sich ein damit gesteuertes System verhält. Natürlich stecken konkrete Technologien hinter Innovationsfortschritten, die sich durch den Industrie 4.0-Ansatz ergeben. Aber wir wollen ja nicht, dass durch eine komplexere Technologie anspruchsvolle Schulungen erforderlich werden – im Gegenteil: Die Arbeit soll weniger komplex werden. Erforderlich ist also das Wissen, wie ein System funktioniert. Und das muss leicht verständlich sein. Wir gehen also davon aus, dass sich Elemente von Industrie 4.0 nach und nach bei unseren Kunden etablieren – und somit auch das dazu gehörende Wissen. Damit meine ich insbesondere Anwendungswissen, nicht theoretische Informatik.
Wie kann man Akzeptanz für neue Technologien in der Fabrikhalle schaffen?
Jürgens: Wichtig ist: das System muss hochzuverlässig sein. Wenn in Ausnahmefällen oder an Handarbeitsplätzen Eingriffe von Menschen nötig sind, müssen diese einfacher umzusetzen sein gegenüber nicht oder weniger autonomen Systemen. Hochtechnologie muss dem Menschen dienen und darf ihn nicht belästigen.
Und kann ihn den Job kosten, etwa den Gabelstaplerfahrer?
Jürgens: Die Automatisierung leistet auf lange Sicht gesehen einen wertvollen Beitrag, um Arbeit leichter und besser zu machen und neue Arbeitsplätze zu schaffen. Derartige Produktivitätsfortschritte sind in der hochkompetitiven Industrie unerlässlich. Für kreative Problemlösungen bleibt der Mensch unersetzlich. Im Zuge eines technologischen Fortschritts werden, und das war schon immer so, Arbeitsplätze verschwinden und andere, neue Aufgaben entstehen – hier Perspektiven zu entwickeln, ist eine gesellschaftliche und bildungspolitische Aufgabe.
Was bedeutet KI in den nächsten Jahren für die Arbeitsplätze in der Produktion? Müssen sich die Unternehmen zügig mit KI-Algorithmen für entscheidungsstützende Systeme beschäftigen?
Jürgens: KI führt zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit von Automatisierung. So werden Arbeitsplätze in der Produktion mitarbeiterfreundlicher – etwa weniger gesundheitsschädlich, weil Arbeitsschritte durch Maschinen zunehmend unterstützt oder ersetzt werden. KI kann also dem Menschen Arbeit abnehmen oder einen Prozess erleichtern. Sortiert etwa ein sensitiver – also personensicherer – Leichtbauroboter mit seiner Bilderkennung schlechte Teile aus und der Werker nimmt die Guten vom Band, so ermöglicht die Mustererkennung durch KI die assistive Tätigkeit des Roboters. Wie bereits ausgeführt, ist es für Unternehmen sicherlich sinnvoll in den engen Austausch mit den Anlagenplanern zu gehen, um das Systemverhalten zu verstehen und zu gestalten. Auf der Ebene von Algorithmen tun wir das bisher nicht und wir halten dies auch nicht für sinnvoll.
KI ist Sache des Systemlieferanten?
Jürgens: Unsere Kunden haben die Vorteile von KI-basierten Produktionssystemen erkannt und wenden diese an, zum Beispiel um auf Marktveränderungen reagieren zu können. E-Mobilität und die Krise der Globalisierung durch Pandemie und Handelskrieg sind sehr populäre Beispiele. In der Entwicklung KI-basierter Software werden unsere Kunden den Fokus auf ihrem Produkt, beispielsweise Autos halten. Tesla macht das mit seiner zentralen Recheneinheit vor. So entwickeln und stärken beide Partner, Systemlieferant und Anwender, ihre Kernkompetenzen weiter.
Kuka Systems GmbH
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