Mit dem Handlungsleitfaden „KI in der Produktion – Künstliche Intelligenz erschließen für Unternehmen“ will die Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP) den Einsatz der Künstliche Intelligenz in der Produktion vorantreiben. Den KI-Handlungsleitfaden hat die WGP auf der EMO 2019 Vertretern der Enquête-Kommission des Bundestages übergeben. Die WGP ist ein Zusammenschluss führender deutscher Professoren der Produktionstechnik.
„Künstliche Intelligenz soll die deutsche Produktion zukunftsfest machen“, erläutert Prof. Jörg Krüger, Initiator und Hauptautor des WGP-Standpunktpapiers. „Doch bislang gab es keinen systematischen Ansatz, mit dem das produzierende Gewerbe dieses Potenzial heben könnte.“ Gerade kleine und mittelständische Unternehmen verfügen in der Regel nicht über die notwendigen finanziellen und personellen Kapazitäten, KI-Technologien in ihre Produktion zu integrieren. Mit methodischen Vorgehen und konkreten Handlungsempfehlungen wollen die WGP nun ihren Teil dazu beitragen, die deutsche Industrie auch in diesem Bereich international wettbewerbsfähig zu halten.
Politik muss handeln
Aus politischer Sicht betrachtet müssen nun die finanziellen Randbedingungen geschaffen werden, damit KI-Wissen insbesondere in den vielen kleinen und mittelständischen Produktionsbetrieben ankommt und dort wertschöpfend eingesetzt wird, fordert Prof. Berend Denkena, Präsident der WGP: „Hierzu müssen Weiterbildungsformate der beteiligten Universitäten und Fachhochschulen kraftvoll kreiert und schnell in die Breite gebracht werden“, fordert Denkena.
Die vom BMWi deutschlandweit geförderten Kompetenzzentren Digitalisierung sind für Denkena sehr gute Beispiele, „jedoch müssen wir wegkommen von projektgebundenen Förderformaten, da es sich bei der wissenschaftlichen Weiterbildung um Daueraufgaben der Hochschulen handeln muss.“
Prozess, nicht die Daten im Fokus
Was den WGP-Ansatz auszeichnet? „Wir verfolgen erstmals einen nicht datengetriebenen, sondern einen prozessgetriebenen Ansatz. Und das macht einen großen Unterschied“, betont Krüger. „In aller Regel schauen Unternehmen nämlich nach den Daten, die sie gesammelt haben und versuchen daraus, neue Erkenntnisse und damit neue Wertschöpfung zu erzielen. Wir schauen uns dagegen die Prozesse an, die wir sehr genau kennen. Und daraus leiten wir ab, wo wir gezielt Daten erfassen müssen und wo KI gezielt eingesetzt werden kann, um Prozesse zu optimieren. Damit wird die Integration von KI in die Produktion deutlich effizienter. Nicht zuletzt birgt der neue Ansatz einen spezifisch deutschen Wettbewerbsvorteil, denn genau mit diesem Prozesswissen heben wir uns von der internationalen Konkurrenz ab.“
Mehr als Predictive Maintenance
Ein sehr häufig genanntes Anwendungsbeispiel von Künstlicher Intelligenz bzw. von maschinellem Lernen – einem Teilbereich der KI – ist dabei die vorausschauende Wartung und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen. „Diese sogenannte Predictive Maintenance allein birgt schon enormes Einsparungspotenzial. Doch sie macht nur einen kleinen Teil des gesamten Spektrums möglicher Anwendungen aus“, weiß Krüger. Das zeigen nicht zuletzt 20 Projekte aus der WGP-Forschung. „Die im Standpunktpapier präsentierten Beispiele helfen Unternehmen dabei, eine ganze Bandbreite von KI-Technologien zielgerichtet einzuführen, um ihre Prozesse, Maschinen und Anlagen effizienter zu machen.“
Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik e.V.
