Hannover im Bann der Künstlichen Intelligenz

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Unter dem Leitthema „Industrial Intelligence“ wird auf der Hannover Messe das Thema Künstliche Intelligenz aus sämtlichen Perspektiven beleuchtet.

Die Hannover Messe treibt die Entwicklung zur Industrie 4.0 seit vielen Jahren voran. Im April nächsten Jahres liegt der Schwerpunkt dabei auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und VR/AR. "Die Vernetzung der Maschinen innerhalb der Fertigung sowie die Entwicklung smarter Komponenten bringt große Datenmengen hervor, die ihrerseits die Basis für den Einsatz innovativer Technologien wie Machine Learning, Digital Twin oder VR/AR darstellen", sagt Arno Reich, Global Director Digital Factory im Team der Hannover Messe. "Wir werden eine Vielzahl von Ausstellern haben, die im April ihre KI-basierten Lösungsansätze in Hannover zeigen."

Digitale Technologien für die Zukunft

Einer davon ist Microsoft . "Wir unterstützen Industrieunternehmen dabei, mithilfe digitaler Technologien mehr relevante Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, die sie direkt in geschäftskritische Entscheidungen übersetzen können, um ihren Unternehmenserfolg zu steigern", erklärt Cağlayan Arkan, General Manager im Bereich Manufacturing & Resources Industry bei Microsoft. "Microsoft befähigt sie dazu, mit Technologien wie künstlicher Intelligenz, Mixed Reality und digitalen Zwillingen, 3D-Druck oder Blockchain digitale, vernetzte Fabriken zu bauen, bestehende Produkte um digitale Services zu erweitern (Product-as-a-Service) und komplett neue Geschäftsmodelle aufzubauen sowie ihre Wertschöpfungsketten konsequent zu digitalisieren."

KI-Technologien, insbesondere Machine-Learning- und Deep-Learning-Technologien finden aktuell mit einer hohen Geschwindigkeit den Weg in die Fabriken der Fertigungsindustrie. Damit können bisher nicht oder nur mit sehr hohem Aufwand lösbare Herausforderungen in der industriellen Fertigung angegangen werden. Ein Beispiel ist die Erkennung von Mustern und Korrelationen basierend auf unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos oder Tönen in Kombination mit strukturierten Daten aus den Maschinen. Der Vorteil: Eine solche Verknüpfung verringert den Aufwand, Fehler oder Probleme zu identifizieren. Lernende Systeme werden so zur Basis für kontinuierliche Verbesserung in der Fertigung. Doch bis dahin sind auch noch einige Hürden zu meistern. Beispielsweise wird das reibungslose Zusammenspiel von IT und KI eine entscheidende Rolle spielen. Genau das gestaltet sich jedoch vielerorts als Spannungsfeld zwischen den bestehenden IT-Systemen mit einem lange vorherrschenden Investitionsstau auf der einen und den technischen und organisatorischen Anforderungen der neuen Technologien auf der anderen Seite. "Die sogenannte 'Two Speed IT' ist oftmals eine enorme Hürde für die Einführung von KI-Systemen, aber auch anderen Technologie-Innovationen wie IoT oder Blockchain", sagt dazu Ralf Bucksch, Technical Executive Watson IoT Europe bei IBM . "IBM wird daher auf der HM 2019 nicht nur zeigen, welche Potenziale in den neuen technologischen Möglichkeiten stecken, sondern auch welche notwendigen ersten Schritte zu unternehmen sind."

Diese Sicht bestätigt auch Rainer Glatz, Geschäftsführer im VDMA Elektrische Automation sowie Software und Digitalisierung: "Gerade bei der Nutzung von KI im industriellen Umfeld steht man vielfach noch am Anfang. Neben Predictive Maintenance sehen wir eine Vielzahl weiterer Anwendungsfelder in der Produktionsoptimierung, hoch parametrisierten Systemen, intelligenten Bildverarbeitung oder historienbasierten Lieferantenbewertung." Damit bewegt sich die Industrie weiter voran auf ihrem Weg des radikalen Wandels in Folge der digitalen Transformation. "IT und Software werden nicht mehr nur zur Unterstützung der unternehmensinternen Prozesse genutzt, sondern als Basis für die Entwicklung eigener intelligenter Produkte und Services und damit für zukünftige Geschäftserfolge gesehen", so Glatz.

Maschinelles Lernen cloudbasiert

Dass dabei auch der Blick auf die Kosten eine Rolle spielt, betont Huawei. "Cloudbasiertes Maschinelles Lernen und VR/AR sind bereits in vielen Bereichen Stand der Technik. Aufgrund der großen Datenmengen, die übertragen werden, müssen Maschinelles Lernen und VR/AR in Zukunft jedoch auch als fester Bestandteil des Edge-Computings in den meisten Produktionsabläufen in den maschinennahen Netzwerken verfügbar sein, also nah an den Maschinen in den Produktionshallen", sagt Dr. Cesim Demir, CTO, Automotive and Manufacturing Solutions Huawei West European OpenLab. "Die Anforderungen an das Edge-Computing nehmen zu, während die dafür eingesetzten Geräte gleichzeitig immer günstiger werden sollen. Die Herausforderung besteht darin, die Balance zwischen geringen Ausstattungskosten und der Bereitstellung einer hohen Rechenleistung auf den Edge-Geräten zu finden. Viele Unternehmen werden nur dann in die digitale Transformation und die Industrie 4.0 investieren, wenn ihnen diese Investition auch entsprechend langfristige Wettbewerbsvorteile verschafft. Wir optimieren das Kosten-Nutzen-Verhältnis, um unseren Kunden die passenden Lösungen anzubieten."

db

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