„Aus KI-Sicht ist das Fließband ein Mikrokosmos“


Mit Matthias Schulz, Manager Collaboration and Talent Solutions bei IBM, sprachen wir über das Ethik-Verständnis von KI und die Frage, wie man sich überhaupt mit einer KI richtig unterhalten kann. Im zweiten Teil des Interviews begleiten wir IBM Watson auf dem Industrie 4.0-Shopfloor der Future Factory.

WYZE: Herr Schulz, in der Industrie kursiert der Sehnsuchtsbegriff „Right Data“ – sprich der Wunsch, mit Softwaretools aus der Masse der verfügbaren Daten zur richtigen Zeit die wirklich wichtigen Informationen zu erhalten. Vereinfacht eine KI wie Watson diesen Prozess?

Matthias Schulz: Natürlich, zumal sich hier die Entwicklungen im Internet der Dinge und in der Industrie 4.0 bzw. Digitalisierung gegenseitig befeuern, wenn es um den Einsatz kognitiver Komponenten geht. Etwa beim Landmaschinenhersteller John Deere: das Unternehmen stellt in einer „Future Factory“ Traktoren mit Hilfe einer Smart Manufacturing Platform (SMP) her, die sich über drei Ebenen – Edge, Plant und Cloud – erstreckt.

Die Watson API (Application Programming Interface) übernimmt dabei nun den „kognitiven“ Part. Sie ist zum Beispiel darauf trainiert, Bauteile im Shopfloor automatisch zu erkennen – und zwar in den unterschiedlichsten Licht- und Arbeitssituationen. Mit diesem Knowhow assistiert Watson den Mitarbeitern bei deren Arbeitsschritten, macht sie etwa auf Material- oder Arbeitsfehler aufmerksam. Das ‚trainiert‘ die Fertigkeiten des Mitarbeiters bei unterschiedlichen Aufgaben und senkt zugleich die Ausschuss- bzw. Fehlerquote der gesamten Fertigung.

WYZE: Aber inwiefern agiert die Software hier „intelligent“? Der Ablauf, den Sie beschreiben, klingt nach einer feineren, digitalen Variante von Automatisierung. Ein KI-Assistent muss doch aber sicher noch mehr leisten?

Matthias Schulz: Tatsächlich zeigt sich genau hier ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal zwischen Automatisierung und KI-Einsatz: die kommunikative Interaktion zwischen Mensch und Software. Stellen Sie sich zum Beispiel die Situation vor, dass eine Maschine plötzlich stoppt. Heute checkt der Mitarbeiter in der Regel den Fehlercode auf einem Screen bzw. das Manual; lässt sich das Problem nicht lösen, wird spätestens dann ein weiterer Kollege involviert.

WYZE: Wie hilft ‚Kollege KI‘ in so einer Standardsituation weiter?

Matthias Schulz: Unsere Idee ist, dass ein Chatbot als Assistent der erste Ansprechpartner ist. „Watson, warum steht die Maschine?“ – so einfach beginnt heute der Mitarbeiter in der Future Factory von John Deere das Gespräch mit Watson. Allerdings antwortet die KI dann nicht nur mit einer Liste erster Standard-Lösungsvorschläge, sondern bietet an, sich das Problem mal selbst „anzuschauen“. Soll heißen, der Mitarbeiter kann per Smartphone ein Bild der Maschine an Watson senden.

WYZE: Watson schaut sich Fotos an?

Matthias Schulz: Wenn man es so will, ja. Und er gleicht diese Fotos dann mit den Bildinformationen ab, die er von der funktionierenden Maschine „kennt“ und antwortet seinem menschlichen Kollegen entsprechend: „Es sieht so aus, als ob der Dreharm stark verschmutzt ist – kannst Du ihn reinigen und die Maschine dann neu starten?“. Je nach Fehleranalyse liefert die KI gleich die passenden Reparaturanleitungen und Empfehlungen, damit das Problem in Zukunft nicht mehr auftritt.

Im Kontext der Industrie 4.0 ist das in zweierlei Hinsicht von Vorteil: erstens lernen Mensch und Maschine gewissermaßen voneinander, identifizieren und reduzieren Standardsituationen, an denen die Abläufe im Wertstrom stocken oder zu kompliziert gestaltet sind. Und zweitens verschiebt sich in Kombination mit Predictive Maintenance natürlich der Zeitpunkt immer weiter nach hinten, an dem ein maschinelles Problem mehrere menschliche Arbeitskräfte bindet.

WYZE: Für Predictive Maintenance benötigen Sie aber mehr Informationen als ein Foto-Shooting von Maschinen und Bauteilen …

Matthias Schulz: Richtig – an dieser Stelle kommt das Thema „Industrial IoT“ ins Spiel. Also sehr vereinfacht gesagt, die Möglichkeit, mit Sensorik und Kameras auch das Innenleben der Maschine immer besser überwachen zu können. Genau das ist ja die „durchgängige“ Vernetzung cyber-physischer Systeme, auf die Industrie 4.0 abzielt.

Aber selbst wenn Sie jedes einzelne Zahnrad überwachen, sich jeden Rohstoff-Fehler von der Maschine melden lassen und jede potenzielle Hemmschwelle im Materialfluss prognostizieren können, schafft das ja noch keinen Mehrwert an sich, sondern erst einmal nur eine gigantische Menge von Informationen und Informationsschnittstellen. Also genau die „babylonische Datenverwirrung“, die Unternehmen heute ja zu recht so sehr fürchten.

WYZE: Was wiederum die KI auf den Plan ruft als ordnende und integrative Instanz?

Matthias Schulz: Ja, allerdings geht es um mehr als nur Struktur und Ordnung. Diese „Train-the-Trainer“-Situation, die wir bereits beschrieben haben, in der die Mitarbeiter und Watson quasi „unlimitiert“ voneinander lernen, unterscheidet sich völlig von einer „einfach“ automatisierten, digitalen Gestaltung von Lern- und Arbeitsprozessen.

Eine KI wie Watson ist gewissermaßen mit dem gesamten Fertigungssystem vertraut und lernt nicht nur aus neuen Fehlersituationen mit, sondern aktualisiert auch selbständig den Wissenspool an Guidelines und Standard-Situationen zum optimalen Maschinenzustand – oder wenn eine neue Maschinengeneration zum Einsatz kommt. In Verbindung mit der Chatbot-Kommunikation und der Bilderkennung ist das ein komplett anderes, wesentlich effizienteres Leistungslevel als die „Wenn X, dann Y“-Logik einfacher, standardisierter Lernprogramme.

WYZE: KI entpuppt sich also als eine Art idealer pädagogischer Leiter für die operative Ebene in der Industrie?

Matthias Schulz: So würde ich das nicht sagen. Denn es wäre falsch, das Veränderungspotenzial dieser Kooperation zwischen KI und Mensch auf ein effizienteres Wertstrom- und Product-Lifecycle-Management zu reduzieren. Hiervon mag die Motivation ausgehen, die Entwicklung von KI in der Industrie voranzutreiben.

WYZE: An welche Veränderungen denken Sie?

Matthias Schulz: Aus KI-Sicht ist das Fließband ein Mikrokosmos. Vor allem im Vergleich zu den kulturellen, organisationalen und ethischen Veränderungen, die sich mit dieser Entwicklung am Horizont abzeichnen: Ist ein „Code of Conduct“ bzw. „KI Governance“ für die Mensch-Maschine-Kooperation notwendig und falls ja, wer trägt dafür die Verantwortung – der KI-Hersteller oder das Unternehmen? Kann ich eine besonders weit entwickelte KI im Sinne eines neuen Geschäftsmodells als „Berater“ an Industrieunternehmen mit anderen Produkten, aber ähnlichen Prozessen vermieten – und wie sichere ich das datenschutztechnisch ab? Wie versichert man überhaupt Schäden, die entstehen, weil Sie den Rat der Maschine befolgt oder eben nicht befolgt haben? Diese „Durchschlagskraft“ von KI sollte man ebenfalls nicht aus dem Auge verlieren.

WYZE: Zumal wir in diesem Fall aber auch schnell über andere KI-Anwendungsfelder im Unternehmen sprechen, etwa im Finance- oder HR-Bereich …

Matthias Schulz: Richtig – in denen aber andere Regeln gelten. Geht es um die Vorbereitung einer Kaufentscheidung für ein bestimmtes Bauteil, kann man KI anhand recht eindeutiger, objektiver Kriterien einsetzen: Materialeigenschaften, Größe und Gewicht, Preise.

Jetzt lassen Sie aber einen Softwarealgorithmus beurteilen, wie gut ein Bewerber für eine Führungsposition in Ihr Unternehmen passt – das ist ein gewaltiger Unterschied. Die KI könnte in diesem Fall ihre Empfehlung zum Beispiel daran orientieren, in welchen Teamkonstellationen, Branchen und Zeiträumen der Manager tätig war. Selbst wenn man ihr dazu sehr viele Informationen zur Verfügung stellt, reicht das bei Weitem nicht aus, das menschliche Urteilsvermögen zu ersetzen, geschweige denn zu übertreffen. An „Predictive Behaviour“ scheitert KI.

WYZE: Vielen Dank für das Gespräch.

Weitere Informationen zu IBM Watson und der Future Factory von John Deere unter diesem Link.
Einen Überblick zu aktuelle KI-Varianten gibt dieser Online-Artikel der „Computerworld“.

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