Künstliche Intelligenz und Digitalisierung der Industrie : Einsatz der KI in der Industrie: So funktioniert Digitalisierung
INHALT
- Einsatz von KI: Probleme und Anwendungsfälle
- Wie KI und Automatisierung Unternehmen retten können
- Was ist Artificial Intelligence in der Industrie?
- KI in der Automobilindustrie trägt zur Automatisierung der Produktion bei
- Wie viel Flexibilität bringt Automatisierung der Produktion?
- Wie verändert die künstliche Intelligenz die Produktion?
- 3 Robotergesetze für den ethischen Einsatz von künstlicher Intelligenz
- KI in der Produktion und Automatisierung – Beispiele von BMW und ABB
- Gesetze und Zertifikate für Künstliche Intelligenz
- KI als Machtkampf zwischen Europa und China
- Welche Rolle spielt KI in der Robotik?
- Projekt SUSPICION: warnende Sensordaten
- Cobots: Einsatzgebiete in der Industrie
- Chancen und Risiken der Digitalisierung und der Robotik für KMU
- Wie österreichische Unternehmen Roboter einsetzen
- 4 Arten der künstlichen Intelligenz
Einsatz von KI: Probleme und Anwendungsfälle
Trotz ihrer vielen potenziellen Einsatzgebiete wird Künstliche Intelligenz in vielen Bereichen noch kaum verwendet. Eine Befragung durch Deloitte von 200 Experten auf dem Gebiet ergab: Nicht ganz die Hälfte der Unternehmen in Österreich nutzen Artificial Intelligence für ihre IT-Abteilung und gut ein Fünftel für ihre Cyber Security. Danach kommt schon ein steiler Abstieg.
Wo wird Digitalisierung eingesetzt?
Da und dort wird KI schon in der Produktion, der Logistik oder im Kundenservice angewendet; doch im Finanzbereich, im Einkauf und in der Strategieentwicklung liegen die Nutzerzahlen bei nicht einmal zehn Prozent. Ob sich Artificial Intelligence hier einfach weniger eignet? Ganz sicher nicht.
Tipp der Redaktion: Vertiefungen zum Thema Digitalisierung und KI lesen Sie in unserem Industriemagazin Kontext.
Welche Gefahren bringt die Künstliche Intelligenz für die Unternehmen mit sich?
Auch mangelndes Vertrauen in den Mehrwert oder fehlendes Commitment des Betriebs sind eher selten der Fall bei dem Einsatz der KI. Neben den Chancen birgt die Digitalisierung für Unternehmen auch immer Risiken. Vielmehr sind laut der Deloitte-Umfrage die größten Hürden: das Risikomanagement, die Integration und Implementierung, hohe Kosten, sowie Datenprobleme.
Datenschutz ist hier oft das vorrangige Problem der KI, doch auch die mangelhafte Qualität des Datenbestandes fällt immer wieder auf. Mit einer trainierten KI große Datenmengen zu bewältigen, sei ein guter Ansatz, meint Johanna Schmidt, studierte Informatikerin und Forschungsgruppenleiterin am VRVis. Aber die Stufe davor sei unerheblich. Die Stufe davor ist die Harmonisierung, um saubere Ergebnisse zu erzielen. „Es bringt wenig, die KI auf einen noch fehlerhaften Datenbestand loszulassen.“
Warum Künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie wichtig ist
Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI) ist in aller Munde – besonders in der Industrie. Denn künstliche Intelligenz hat Potenzial für eine große Bandbreite an Einsatzorten.
In diesem Artikel erklären wir die Grundlagen, beleuchten die Beispiele der Anwendung der künstlichen Intelligenz und gehen auf Vorteile und Nachteile der künstlichen Intelligenz ein.
Wie KI und Automatisierung Unternehmen retten können
Was bringt – unter den richtigen Bedingungen – der Einsatz von KI ganz grundsätzlich? Automatisierte Prozesse können Unternehmen handlungsfähig halten, während andere untergehen oder sogar eingehen. Wo produziert wird, begleiten etwa Roboter als digitales Backup die analogen Verfahren. Wo getestet wird, macht die Automation die Tests sicherer und viel schneller. Mangelnde Automatisierungstechnik und Digitalisierung können wiederum zu großen Einbußen führen.
Auswirkungen der Digitalisierung auf Unternehmen
Beim Einsatz von KI kommt es aber auch auf den richtigen Automatisierungsgrad an. So manch einer strebt vielleicht die Vollautomatisierung an – und wird dann enttäuscht. Auch mit den flexibelsten Modulen ist eine komplette Automatisierung nicht möglich. Die Modularität kann dennoch hoch sein, im Allgemeinen ist sie in der Industrie am Wachsen. „Das geht schon los bei der Vernetzung“, sagt Bernhard Langefeld vom Unternehmensberater Roland Berger.
Es gibt einen weiteren Grund, warum die Vollautomatisierung nicht das Ziel sein sollte. Je mehr Flexibilität gefragt ist, desto eher braucht es auch Menschen in der Produktion. Ein hohes Level an Automatisierung kann in der Fertigung von Großserien ein Vorteil sein. Ein Beispiel ist Haier, ein chinesischer Hersteller von Weißware, der das schon vor rund 20 Jahren erreicht hat.
„In der Kleinserie funktioniert das einfach nicht“, so jedoch Wilfried Sihn, Geschäftsführer von Fraunhofer Austria. Worauf es ankommt, ist eine Mischung aus manuellen Prozessen und Automatisierung. So kann die Robotik unterstützen, was sie nicht selbst übernehmen kann. Denn manche Werkstoffe und Werkstückformen sind mit Robotern schwer zu handhaben, gibt auch Langefeld zu bedenken. „Es braucht Hybride“, sagt er deswegen.
Was ist Artificial Intelligence in der Industrie?
Die Bedeutung der AI in der Industrie ist dieselbe wie in jedem anderen Bereich. AI steht für Artifical Intelligence, den englischen Begriff für Künstliche Intelligenz, oft abgekürzt mit KI. Dabei geht es darum, wie Maschinen lernen und sich "intelligent" verhalten können. In weiterer Folge geht es in der Forschung darum, wie dieses Verhalten automatisiert werden kann.
Oft geht es um Computersysteme, die eigenständig Lösungen finden können. Oft kommt aber auch die Robotik ins Spiel. Durch menschenähnliches, intelligentes Verhalten können Roboter gefährliche oder anstrengende Aufgaben übernehmen. Je höher der Automatisierungsgrad, desto weniger Unterstützung und Leitung benötigen sie dabei.
KI in der Automobilindustrie trägt zur Automatisierung der Produktion bei
Mit der schrittweisen Rückkehr von Auslastung nach Pandemiebeginn stellte sich für Autobauer wie Daimler und Porsche und deren Zulieferer die Frage nach dem richtigen
Automatisierungsgrad neu. KI-Technologien haben die Digitalisierung zugunsten der Automatisierung verschoben. Wie viel Automatisierungstechnik braucht es in hochvolatilen Phasen, wie viel Robotik in Zeiten sprunghafter Auslastung? Und welche Rolle sollten fortan die Digitalisierung und Automatisierung spielen?
Effektive Automatisierung im Karosseriebau
Lässt Ronald Naderer die Anfangszeiten der Pandemie Revue passieren, sieht er die erfreulicheren Seiten: Autobauer planten vorsichtiger, das ja, „Budgets aber wurden durchgebracht“, erzählt der Geschäftsführer des Linzer Roboterherstellers FerRobotics. So wurde ein Projekt zur Lieferung einer automatisierten Komplettlösung für die Nachbearbeitung von Schweißnähten im Karosseriebau eines OEM ab Anfang März verhandelt. Grünes Licht gab es dafür zwar erst 16 Wochen später, aber dennoch eine erfreuliche Anekdote. Die heikle Phase, während der auch Kurzarbeit herrschte, habe man zudem genutzt, um über neue Produkte – etwa Cobots – nachzudenken.
Hier mehr: Digitalisierung in der Industrie: WLAN oder 5G am Shopfloor?
Vergleichsweise gelassen können die Linzer auch auf die Antriebswende blicken. Der Werkstoff Aluminium ist bei Elektroautos – zumindest bei Premiumherstellern – häufig erste Wahl. Auch hier werden Fehler an der Karosserie aufgespürt und robotikunterstützt entfernt. Dabei bieten die Linzer Autobauern einiges an Flexibilität: Mit Wechselsystemen für den Tausch von Schleifpapieren und Polierpads punkten sie am Shopfloor.
Automatisierung bei Tesla als strategischer Erfolgsfaktor
Für Tesla ist die Frage nach dem Grad der Automatisierung offenbar klar beantwortet. Kernkomponenten seiner Fabrik wolle Elon Musk nicht nur „in seiner Tiefe beherrschen“, sagt E&Co-Automobilberater Engelbert Wimmer. Die Fabrik sei die zentrale Waffe, analog zu Toyota in den Achtzigern damit also „eine taktische Komponente“, so der Automobilexperte. So erntete Musk für den Versuch, selbst das Verlegen von Kabelbäumen von Robotern erledigen zu lassen, in der Branche zwar Spott. „Doch mit einer neuen Topologie eines Kabelsystems für das Modell Y gelang ihm dieser Coup am Ende dennoch“, sagt Wimmer.
Hinzu kommt, dass Tesla seit der Übernahme der Maschinenbauschmiede Grohmann aus der Westeifel 2017 einen Automatisierungsprofi im Konzern hat, auf dessen Systemen er die Skalierung voll beherrscht. Auch andere Autobauer und deren Zulieferer betreiben aktuell einigen Aufwand für eine perfekte Planung der Maschinenauslastung. „Man geht gegen Kaskaden von Mikroverlusten vor“, sagt Wimmer. Und es gehe auch darum, mithilfe von Sensorik und IoT etwaige Übernahmen angeschlagener Mitbewerber auslastungsseitig zu optimieren, beobachtet Wimmer. „Es gibt gerade eine Reihe von Zombieunternehmen, die als Übernahmekandidaten gehandelt werden“, so Wimmer.
„Es bringt wenig, die KI auf einen noch fehlerhaften Datenbestand loszulassen.“Johanna Schmidt, Forschungsgruppenleiterin am VRVis
Wie viel Flexibilität bringt Automatisierung der Produktion?
Digitalisierung schaffe Zulieferern die jetzt so dringend benötigte Flexibilität, ist Rainer Ostermann, Geschäftsführer des Industrieautomatisierers Festo Österreich, überzeugt. Natürlich müsse jede Art der Fertigung auf lange Sicht produzieren, um unterm Strich rentabel zu sein. Zwischen null und einhundert Prozent Auslastung gebe es aber viele Abstufungen „und Schräubchen, an denen gedreht werden kann“, ist Ostermann überzeugt. „Sind diese Schräubchen digitaler Natur, geht das oft wesentlich einfacher.“
Sein bestes Beispiel der Automatisierung: der digitale Zwilling. Oder: Umfassendes Condition Monitoring, „wie es früher undenkbar gewesen wäre“, so Ostermann. Auch der Einsatz von KI rückt in den Vordergrund. Findet sie doch Anomalien, ohne diese vorab genau spezifizieren zu müssen. „Hochinteressant“ sei das für den Automotive-Bereich. Denn selbst unscheinbare Komponenten könnten in der straff durchgetakteten Automobilfertigung problematisch werden, „wenn es unerwarteter Weise irgendwo hakt“, sagt der Festo-Manager. Mit Resolto habe man seit zwei Jahren ein auf KI-Lösungen spezialisiertes Unternehmen in der Gruppe.
Effiziente Automatisierung: Porsche setzt auf automatisierte Transportsysteme von Siemens
Auf automatisierte Transportsysteme aus dem Hause Siemens setzt man im Porsche-Stammwerk Zuffenhausen. So wurde die neue Produktionslinie für den Elektrowagen Taycan inmitten der Fabrik errichtet. „Obwohl dort zeitgleich die Sportwagenproduktion auf Hochtouren lief“, hört man am Standort. „In der Fahrzeugmontage haben wir uns sehr umfang- reich der Technik von Siemens bedient“, gibt Reiner Luth, Projektleiter Produktion bei Porsche, zu Protokoll.
Um die nötige Flexibilität zu erreichen, entschied sich der Autobauer gegen starre Fließbänder und für ein hochflexibles System mit fahrerlosen Transportsystemen mit Siemens-Automatisierungstechnik. Die sogenannte FlexiLine ermöglicht, die Taktlängen an den Bedarf anzupassen. „Und so etwa ein FTS für automatisierte Tätigkeiten anzuhalten und im Anschluss daran zur nächsten Station zu beschleunigen“, heißt es bei Siemens.
Die Fördertechniklösungen von Siemens kommen mittlerweile in der gesamten Fahrzeugmontage zum Einsatz. Neben den fahrerlosen Transportsystemen und der Türenfördertechnik werden Dreh-Hub-Gehänge für ergonomisches Arbeiten eingesetzt. So lassen sich die Karosserien um 110 Grad in beide Richtungen für eine bessere Erreichbarkeit drehen. Zudem wurde die Endmontage auf Basis des Portfolios Simatic automatisiert.
Wie verändert die künstliche Intelligenz die Produktion?
Für die Optimierung der Warenströme in der Produktion und Logistik, in der Technologiesimulation sowie bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen wie etwa der Marktbeobachtung setzt der steirische Leiterplattenhersteller AT&S auf den Einsatz künstlicher Intelligenz. So wird bei der Qualitätsprüfung der Leiterplatten an einigen Fertigungsstandorten bereits die automatisierte Mustererkennung durch Machine-Learning-Algorithmen genutzt.
„Neben KI-gestützter optischer Inspektion können wir auch Fertigungsschritte mittels KI-Algorithmen automatisch nachregeln, um etwa Unebenheiten einzelner Schichten auszugleichen“, sagt Martin Schrems, Leiter Geschäftsentwicklung bei AT&S. Davon erwarte man sich „höhere Produktivität und Ausbeute“. Der Grundsatz laute, nur dann in die KI-Eigenentwicklung zu gehen, wenn keine kommerziellen Lösungen verfügbar seien – oder wenn Wettbewerbsvorteile generiert werden sollen. Beides sei in einer Reihe von Anwendungsfällen in der Produktion der Fall. Dass KI bei den Leobenern insgesamt einen hohen Stellenwert genießt, liegt freilich im Geschäftsgegenstand begründet. Man fertigt Leiterplatten und Substrate für KI-Systeme in vernetzten Fahrzeugen, 5G-Basisstationen oder für leistungsfähigere Datencenter.
3 Robotergesetze für den ethischen Einsatz von künstlicher Intelligenz
Mit dem Einzug von KI und Machine-Learning-Methoden stellen sich nun immer mehr Menschen die Frage, wie die KI-Technologie so entwickelt werden kann, dass sie in erster Linie dem Menschen nutzt, ihn unterstützt und ihn nicht zur Geisel einer Technologie macht.
Als Beispiel können hier die Future of Life-Konferenz mit ihren daraus resultierenden 23 „Asilomar“ KI-Prinzipien (KI-Systeme sollten u. a. sicher, transparent, auf menschliche Werte ausgerichtet und nicht in tödlichen autonomen Waffen eingesetzt werden) sowie die „Montreal Declaration for a Responsible KI“ mit ihren Prinzipien des Wohlbefindens, der Autonomie, Solidarität, Gleichheit, Diversität und Verantwortung angeführt werden, um nur einige zu nennen.
Der vor über 100 Jahren geborene Isaac Asimov war Biochemiker und Science-Fiction-Autor, war lange in Vergessenheit geraten, gewinnt aber heute wieder an Bedeutung. Denn drei Robotergesetze von Isaac Asimov könnten zum Leitfaden für den ethischen Umgang mit Artificial Intelligence werden.
Drei Robotergesetze von Isaac Asimov:
- Ein Roboter darf kein menschliches Wesen (wissentlich) verletzen oder durch Untätigkeit (wissentlich) zulassen, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird.
- Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen gegebenen Befehlen gehorchen – es sei denn, ein solcher Befehl würde mit Regel eins kollidieren.
- Ein Roboter muss seine Existenz beschützen, solange dieser Schutz nicht mit Regel eins oder zwei kollidiert.
KI in der Produktion und Automatisierung – Beispiele von BMW und ABB
Flexibilität zählt im BMW-Motorenwerk Steyr ebenfalls als hohes Gut. Um die Fahrzeugwerke der Gruppe mit hoher Varianz bedienen zu können, sei das neue Montageband für Benzinmotoren, in das dreistellig investiert worden sei, „mit dem Fokus auf maximale Flexibilität geplant“ worden, hört man am Standort. Ein wesentliches Element sei dabei der sogenannte Flex-Lecktest, eine vollautomatische Dichtprüfanlage, die mit dem Montageband verkettet ist. „Ein Roboter bedient dabei Prüfmodule und es bedarf hier keinerlei manueller Eingriffe“, heißt es am Standort. Durch dieses automatische Rüsten werde BMW Steyr „im Endausbau vollautomatisch zwischen mehr als zehn Motortypen in beliebiger Sequenz variieren können“.
Für Wartungsarbeiten oder Reparaturen sind die flexiblen Abdichtmodule aus der Anlage ausfahrbar. Es gibt so keinen Stillstand der Anlage. Auch die Integration neuer Typen sei nun offline – also ohne Betriebsunterbrechung – möglich. Auch sonst ist der Automatisiertungslevel hoch. Das neue Montageband ist mit rund 50 Industrierobotern ausgestattet, beinhaltet die neueste Automatisierungstechnik und die aktuelle Kameratechnik für Qualitätsprüfungen.
Alle Motorenmontagebänder der BMW Group sind für eine Produktion in Losgröße 1 gerüstet - ohne Stückzahlverluste. Automatisches Rüsten und automatisierte Anpassen der Positionen und Parameter garantieren die maximale Flexibilität. „In Kombination mit der Parallelproduktion der 3-, 4- und 6-Zylinder-Ottomotoren auf unseren drei Baukastenmontagen sind wir in der Lage, jederzeit auf kurzfristige Stückzahländerungen und Motorverlagerungen zu reagieren“, hört man in Steyr.
ABB: Beispiel für digitale und robotergestützte Automatisierung
Auf Flexibilität setzt auch die ABB-Produktrange. Auf der Robotikmesse in Shanghai, der CIIF, stellten die Schweizer 2019 eine Palette neuer Produkte, IT-Lösungen und Services für die digitale und robotergestützte Automatisierung vor. „Automatisierung war noch nie so wichtig wie heute“, sagt Sami Atiya, Leiter des Geschäftsbereichs Robotik und Fertigungsautomation von ABB. Und auch noch nie so flexibel, wie er am Beispiel des IRB 1300 beschreibt.
„In China entwickelt und gefertigt, ist ABBs Neuer in Sachen Traglast, Reichweite und Bahngenauigkeit in seiner Klasse führend." Er bediene zudem die Nachfrage nach einem schnelleren, kompakteren Roboter, der schwere Lasten mit komplexen oder unregelmäßigen Formen schultern könne, heißt es bei ABB. In Zahlen ausgedrückt: Mit 60 Prozent weniger Gewicht, einer um 83 Prozent kleineren Stellfläche und einer um 27 Prozent kürzeren Zykluszeit hat der Sechsachser genau die richtige Reichweite und Traglast, um den Hochlastanwendungen in der Automobilproduktion würdig zu begegnen.
Wie schnell die Robotik den Fahrzeugbau mittlerweile macht, sieht man im Werk Yi-Chang der chinesischen Guangzhou Automobile Group (GAC). Dank einer innovativen, robotergestützten Automatisierungslösung von ABB entsteht dort alle 46 Sekunden eine neue Fahrzeug- Karosserie. Die Fertigung der Chinesen ist mit einer Reihe flexibler Lösungen ausgestattet, die neben Leistung und Qualität auch ein flexibles GateFramer-Montagesystem, eine flexible ABB-Flex-Track-Verfahrachse sowie Arbeitsstationen zum Verkleben und Zusammenbauen von Teilen aufweist. „46 Sekunden sind ein Zeitlimit, an das wir uns noch nie herangetraut haben“, sagt Zhengghao Dong, globaler Produktmanager für die roboterbasierte Karosserie-Produktion bei ABB.
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Gesetze und Zertifikate für Künstliche Intelligenz
Auch DIN und DKE beschäftigen sich in einem vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Projekt mit „Ethikaspekten in der Normung und Standardisierung für künstliche Intelligenz in autonomen Maschinen und Fahrzeugen“ und fragen sich, ob „...technische Standards ethisch wertvolles Verhalten einer autonomen Maschine oder eines autonomen Fahrzeugs, das von einer KI gesteuert wird, sicherstellen können“.
„Stellt den Menschen in den Mittelpunkt, entwickelt eine Trustworthy AI, in Abgrenzung zu China. Der digitale Raum konnte viele Jahre nicht kontrolliert werden. Jetzt hat Europa eine DSGVO, die uns hilft, digitale Räume zu ordnen, neues Vertrauen herzustellen“, forderte der australische KI-Vordenker Toby Walsh im Interview mit dem Magazin der Hannover Messe.
KI-Prüfkatalog mit Zertifikaten für vertrauenswürdigen Einsatz
„Wir brauchen Zertifikate, damit Menschen darauf vertrauen können, dass die Maschine niemanden verletzt oder ihm andere schlimme Dinge antut“, so Walsh.
Andreas Pinkwart, Minister für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen, kündigte einen KI-Prüfkatalog an, mithilfe dessen neutrale Prüfer KI-Anwendungen auf ihren vertrauens- würdigen Einsatz hin überprüfen können. Der für 2020 angekündigte KI-Prüfkatalog, welcher durch das Fraunhofer IAIS erstellt wird, dürfte
die erste uns bekannte Umsetzung der seit vielen Jahren diskutierten menschzentrierten KI werden und dazu beitragen, Qualitätsstandards für eine KI „Made in Europe“ zu setzen, die möglichst bald danach in Gesetzen aufgenommen werden.
An dieses „neue“ Siegel lehnt sich auch Thomas Metzinger von der Universität Mainz an. Der Philosoph ist Mitglied der High Level Group on AI der Europäischen Union. Er lehrt und forscht zur theoretischen Philosophie. Seine Hauptarbeitsgebiete sind die Philosophie des Geistes, die Wissenschaftstheorie der Neurowissenschaften und die Neuroethik. „Wir befinden uns in einer Selbstverteidigungssituation zwischen China und den USA. Trustworthy AI kann ein zentrales Alleinstellungsmerkmal sein – wie ein eigenes Label wie Made in Germany – Trustworthy AI Made in Europe“, erklärt er im Podcast KI in der Industrie.
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Maschinen könnten nicht vertrauenswürdig sein. Vertrauen sei immer eine Beziehung zwischen Menschen. „Die Technologie ist immer so zuverlässig oder vertrauenserweckend wie die Regierung oder das Unternehmen, die hinter ihr stehen“, erklärt Thomas Metzinger. Was könnten Maßstäbe sein? Gemeinwohlorientierung und Verfassungstreue. Es geht also nicht um die Produkte, sondern um die Menschen hinter den Produkten.
Es dürfe aber nicht zu einem Ethicswashing kommen, warnt Thomas Metzinger. Das würde bedeuten, die Industrie nutze Ethik als plumpen Marketingmechanismus, als Dekoration für Produkte oder Dienstleistungen. Vergleichbar wäre dieses mit dem sogenannten Greenwashing von Angeboten. „Wenn wir Trustworthy AI als Alleinstellungsmerkmal entwickeln wollen, dann müssen wir die ethischen Aspekte vertiefen“, mahnt der Wissenschaftler. Verbraucher würden dies in den nächsten Jahren honorieren, ist der Wissenschaftler überzeugt.
KI als Machtkampf zwischen Europa und China
Die chinesische Regierung werde es kaum zulassen, dass europäische Unternehmen mehr Datenschutz in das Reich der Mitte exportieren. Ganz im Gegenteil, China versuche bereits in Europa unliebsame Berichterstattung zu unterbinden.
„Es wird ein Machtkampf werden“, prophezeit Thomas Metzinger und fordert die europäischen Staaten auf, sich auf Wahrheit, Klarheit und die europäischen Grundwerte zu berufen. Brisant werde die Ethik- und KI-Diskussion dann, wenn ein sogenannter Spill-Over-Effekt auftrete. Wenn die europäische Bevölkerung feststelle, dass Technologien in China besser funktionieren würden als in Europa und damit die Demokratie als ineffizient empfunden werde. Thomas Metzinger rät, offenherzig und einfühlsam lokale Dialoge mit chinesischen Kunden und Menschen zu führen.
Bei den Wirtschaftsverbänden begrüßt man die Initiative aus Europa, warnt aber auch. Der VDMA beispielsweise fordert Regelungen, die abhängig vom Anwendungsbereich sind. Man dürfe nicht über das Ziel hinausschießen.
Trotzdem auffällig: In der jüngeren Vergangenheit standen die Themen Werte und Ethik auf zahlreichen Konferenzen, Tagungen und Workshops ganz oben auf der Agenda. Was dabei besonders ins Auge sprang: Die Entscheider im Anlagen- und Maschinenbau sorgen sich um die politische Stabilität und Berechenbarkeit auf der Welt. Die Werte und Normen, mit denen die Verantwortlichen in den 80er- und 90er-Jahren sozialisiert wurden, wie beispielsweise der freie Welthandel, drohen obsolet zu werden. Das beunruhigt die exportorientierten Mittelständler und Konzerne.
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Dazu kommt das laute Aufjaulen der deutschen Maschinenbauer im Januar. Sie forderten Deutschland und die EU, die Handelspolitik gegenüber China zu überdenken. Staatliche Förderungen und Abschottungsmechanismen trügen maßgeblich zu einem unfairen Wettbewerb zwischen den deutschen und chinesischen Maschinenbauern bei. WTO-Regeln fordern die Maschinenbauer ein. Die Forderungen stammen im Grundsatz aus einem Papier von 2018, wurden jetzt aber medial forciert, und vor allem die staatlichen Förderungen sind den Maschinenbauern ein Dorn im Auge – Handelsblatt und FAZ berichteten. Im Verband habe hoher Druck geherrscht, sich zu positionieren, heißt es. Der neue Mut, sich kritisch zu äußern, rührt wohl auch daher, dass die Maschinenbauer in der Vergangenheit die ungleichen Wettbewerbsbedingungen durch gute Geschäfte wettmachen konnten. Aber die konjunkturelle Abkühlung in China offenbart nun die Probleme des Marktes.
Die Industrie sehnt sich Spielregeln zurück, die in den vergangenen Jahren nicht beachtet wurden, die mutwillig ausgesetzt wurden. „Wir müssen den Laden zusammenhalten“, erklärt Thomas Metzinger und fragt: Welchen Beitrag könne die Industrie leisten, um das Gemeinwohl zu schützen, um verfassungspatriotisch zu sein, um mit Technologien die freiheitliche Verfassung zu schützen? Das sei schwierig im globalen Wettbewerb, denn es könnte sich eine Bedingung auf dem Weltmarkt ändern. In der jüngeren Vergangenheit waren es immer die Demokratien, die die technologische Führerschaft innehatten.
Welche Rolle spielt KI in der Robotik?
Im EU-geförderten Projekt „SUSPICION“ arbeiten Fraunhofer Austria, Joanneum Research und der KI-Entwickler Craftworks daran, die Produktion bei Magna Steyr noch ausfallsicherer zu machen. Den Verdacht, dass ein Maschinenausfall unmittelbar bevorstehen könnte, erhalten die Projektpartner aus ihren Analysen von Sensordaten, die im Werk von Magna Steyr zehn Mal pro Sekunde alle wesentlichen Informationen über den Zustand des Roboters festhalten.
5000 verschiedene Fehlerarten können bei einem typischen Punktschweiß-Roboter auftreten, zur Analyse müssen die Position aller Achsen des Geräts sowie Beschleunigungen, Stromaufnahme und viele weitere Parameter aufgezeichnet werden. Etwa 80 Millionen Datenpunkte hat Magna Steyr bereits gesammelt. Etliche KI-Roboter wurden mit den nötigen Sensoren zur Datenerfassung ausgestattet.
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Wie die Sensordaten genau mit der Ausfallwahrscheinlichkeit und der Art der Fehlfunktion zusammenhängen, welche Daten die meiste Aussagekraft besitzen und welche Änderungen man im Betrieb und bei der Wartung der Maschinen vornehmen kann, um Fehlfunktionen zu verhindern, ist Gegenstand der Forschung. Eine KI soll Produktionsmitarbeiter warnen, wenn die Sensordaten einen bevorstehenden Ausfall befürchten lassen.
„Eine winzige Änderung in der Beschleunigung des Greifarms kann schon große Verbesserungen in der Lebensdauer bringen und Ausfälle vermeiden“, sagt Projektleiterin Titanilla Komenda von Fraunhofer Austria. Die KI wird ermitteln, wenn die Belastung zu groß und eine Fehlfunktion riskiert wird. Welchen unmittelbaren Nutzen könnte Magna daraus ziehen?
Projekt SUSPICION: warnende Sensordaten
Wieso das Projekt?
Joanneum Research, Fraunhofer und Magna pflegen bereits seit Jahren einen regelmäßigen Austausch zu unterschiedlichen Zukunftsthemen. Im Rahmen der Ausschreibung zu SUSPICION sei man daher auf Magna mit der Fragestellung zugegangen, ob Magna eine geeignete „Challenge“ für dieses Forschungsprogramm stellen könne. „Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel und strengen Zugangsbeschränkungen ist es essenziell, Robotik vermehrt in die Produktion zu integrieren und noch ausfallsicherer zu gestalten“, sagt Andreas Huber, Group Leader Automation Technology bei Magna Steyr.
Welchen Mehrwert soll die KI bringen?
Aufgrund des vielfältigen Potenzials, das durch Anwendung von KI-Methoden nutzbar gemacht werden kann, wird es viele Bereiche in Produktion und Wartung geben, die davon profitieren werden. „Die Ermöglichung flächendeckender und präziser Zustandsbeurteilungen unserer Produktionseinrichtungen wird unser Handeln zukünftig maßgeblich beeinflussen. Diese Potenziale werden wir daher zukünftig überall dort nutzbar machen, wo sie einen Mehrwert hinsichtlich Sicherheit, Nachhaltigkeit, Qualitätssicherung sowie Verfügbarkeit unserer Produkte und Produktionseinrichtungen darstellen und ermöglichen“, so Ralf Dunkel, General Manager für die Produktionsbereiche Karosseriebau & Lackiererei bei Magna Steyr.
Wie skalierbar wird die Lösung sein?
Gegenwärtig betreibt Magna in Graz knapp 1000 Robotersysteme zur Erfüllung unterschiedlicher Aufgabenstellungen in Karosseriebau und Lack. Das Wissen, das im Zuge der Forschungskooperation mit SUSPICION im Bereich Artificial Intelligence aufgebaut wird, kann nachfolgend für viele Bereiche robotergeführter Fertigungsprozesse genutzt werden. Ein Beispiel ist die Effizienzsteigerung der Produktionseinrichtungen. „Mit KI können wir das Potenzial sichtbar und anwendbar machen, das mit traditionellen Methoden nur schwer ermittelbar ist“, heißt es beim Automobilzulieferer. Dies gilt ebenso für die Qualitätssicherung von Produkten, die fast ausschließlich durch robotergeführte Fertigungsverfahren erzeugt werden. Auch auf die Fertigung von Gesamtfahrzeugen sollen sich die gewonnenen Erkenntnisse im Projekt positiv auswirken.
Cobots: Einsatzgebiete in der Industrie
Wo werden Roboter in der Industrie eingesetzt? Groß war das Interesse an kolaborativen Robotern, kurz Cobots, die zum Beispiel in der Automobilindustrie als Zureicher oder enger Mitarbeiter in der Montage dienen, bis vor wenigen Jahren. „Die Idee war, dass monotone Tätigkeiten an die Geräte ausgelagert werden“, erklärt Helmut Nöhmayer, Projektentwickler beim Robotik-Forschungsunternehmen Profactor.
Doch obwohl es einzelne Anwendungsfälle wie bei ABB Elektro-Praga gibt, hat sich die Idee derart enger Kollaboration von Mensch und Maschine nicht wirklich breit durchgesetzt.
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„Echte Kollaboration ist oft gar nicht sinnvoll, da viele Prozesse das gar nicht benötigen und unwirtschaftlich langsam wären“, betont Nöhmayer. Damit sich ein Roboter wirklich rechnet, sollte er zügig und viel arbeiten – und bei unmittelbarer Kollaboration steht der Mensch aufgrund nötiger Sicherheitsüberlegungen dem letztlich oft wortwörtlich im Wege.
Eben das Spannungsfeld Sicherheit und Arbeitsgeschwindigkeit hat sich auch bei BRP-Rotax als Hürde für den Einsatz von Cobots in der Fließfertigung erwiesen. Der Gunskirchner Motorenhersteller hat ein Gerät für Verschraubungsaufgaben auf seiner Pilotlinie getestet. Speziell das Thema Sicherheitseinrichtung sei dabei, auch mangels einfacher Regularien, dem Unternehmen zufolge ein schwieriges gewesen.
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Dies bedeutet jedoch keineswegs, dass Cobots in der Industrie keinen Platz finden. BRP-Rotax konzentriert sich für den Produktiveinsatz vorerst auf eine einfachere Aufgabe in einer Vormontage. Dort funktioniert der Cobot gut, die derzeit möglichen Arbeitsgeschwindigkeiten stehen aber auch hier einem breiteren Ausrollen noch im Wege. Gelingt es, die Sicherheitseinrichtungen zu vereinfachen und gleichzeitig höhere Geschwindigkeiten fahren zu können, besteht nach Ansicht des Unternehmens jedoch durchaus Potenzial für die Zukunft.
Diese Zuversicht scheint durchaus begründet. Denn der Verzicht auf einen Schutzzaun, der die Arbeitsbereiche von Mensch und Maschine streng trennt, bietet an sich schon Vorteile. So können Cobots damit punkten, dass sie intuitivere Ansätze für die Programmierung erlauben.
„Sehr oft führt man den Roboter bei der Prozesserstellung mit der Hand“, weiß Profactor-Experte Nöhmayer. Das macht die Technologie zugänglicher als klassische Vollautomation, selbst wenn die Roboter letztlich ähnlich arbeiten und autonom ihr Programm abspulen – beispielsweise bei Oberflächenbehandlungen.
Chancen und Risiken der Digitalisierung und der Robotik für KMU
Eben in diesem Bereich setzt seit kurzem das Ford-Werk Köln auf kollaborative Roboter. Dort kommen sechs UR10-Arme des dänischen Weltmarktführers Universal Robots in der Lackiererei zum Einsatz. Sie prüfen den Korrosionsschutz von Karosserien auf mit freiem Auge kaum sichtbare Unebenheiten, beseitigen diese und saugen auch gleich den beim Polieren anfallenden Staub auf. Mitarbeiter, denen diese monotone Tätigkeit erspart bleibt, übernehmen die abschließende Kontrolle.
Oberflächenbehandlungen wie das Lackieren, Polieren oder Schleifen mithilfe von Cobots zu automatisieren, das könnte auch für den heimischen Mittelstand beispielsweise in der Holz- oder Metallverarbeitung interessant sein, so Nöhmayer. „Die Hürden, einen Roboter zu nutzen, werden mit Cobots deutlich geringer“, betont er.
Daher könnten diese auch in der Kleinserienproduktion Sinn machen. Das liegt auch am Preis: Cobot-Arme kommen deutlich günstiger als klassische Industrieroboter, darauf basierende Lösungspakete gibt es für einfache Prozesse schon ab etwa 50.000 Euro.
Was sind die Vorteile des Einsatzes der Roboter?
Interessant seien Cobots im mittelständischen Bereich zudem aufgrund ihrer Flexibilität und der Möglichkeit, selbst automatisierte Prozesse zu erstellen. „Dazu braucht es im Unternehmen Personen, die sich mit der Robotertechnik auseinandersetzen“, meint Nöhmayer. Es sei sinnvoll, die nötige Inhouse-Expertise aufzubauen, um Prozessengineering betreiben zu können und dann jene Vorgänge zu automatisieren, bei denen das wirklich Sinn macht. Im etwas technikscheuen Österreich wirke ein Generationenwechsel dabei oft begünstigend, da sich eher jüngere Mitarbeiter, beispielsweise frisch von der HTL, dafür begeistern können.
Eine weitere Aufgabe, für die die Roboter in vielen Unternehmen interessant sein könnten, ist die Verpackung. Denn Roboter ist in jeglichem produzierenden Betrieb ein letztlich notwendiger Schritt und für die Belegschaft meist sehr monoton. Genau in diesem Bereich setzt Melecs EWS in Siegendorf im Burgenland mittlerweile seit rund einem Jahr auf einen Cobot aus dem Hause Universal Robots.
Mitarbeiter legen fertige Platinen in den Arbeitsbereich des Roboters, dieser nimmt sie mit einem Strömungsgreifer auf und platziert sie in einem Tray. Der Roboter arbeitet also auch in diesem Fall weitgehend autonom, der Mensch übernimmt den vorgelagerten Prozess des Trennens der Platinen und greift beim Verpacken nötigenfalls ein. „Wenn ein Teil nicht ganz richtig liegt, kann ein Mitarbeiter dies korrigieren“, erklärt Georg Loisel, VP Qualitätsmanagement und Produktionssystem bei Melecs.
Hier mehr dazu: Industrieroboter: Warum der Boom und was bringt die Zukunft?
Industrieroboter: Welche Nachteile gibt es?
Obwohl Mensch und Maschine also nicht eng kollaborieren, war bei der Projektumsetzung dennoch das Thema Sicherheit eine der Kernherausforderungen. Denn das System kommt ohne Lichtschranken oder Schutzzäune aus. Daher war es unbedingt nötig sicherzustellen, dass etwaige Mensch-Maschine-Kollisionen glimpflich verlaufen. „Der Greifer musste extra gefedert werden“, meint Loisel.
Zudem ist die Arbeitsgeschwindigkeit ein wichtiger Faktor. „Bei schnelleren Robotern ist das Risiko höher, es wirken stärkere Kräfte bei Kollisionen“, erklärt Loisel. In der Projektdurchführung war nach Anpassungen bei der Geschwindigkeit stets mit Messungen zu belegen, dass die Sicherheit gewährleistet bleibt. Der damit verbundene Aufwand hat dazu beigetragen, dass die Projektumsetzung länger gedauert hat, als ursprünglich geplant.
Mit dem Ergebnis zeigt sich Melecs jedoch zufrieden. Denn der Cobot läuft seit einem Jahr in der Serienproduktion stabil und verpackt etwa zwei Millionen Platinen pro Jahr. Für den Anwendungsbereich konnte Melecs so eine 25-prozentige Produktivitätssteigerung erzielen.
Wie österreichische Unternehmen Roboter einsetzen
Wo Cobots zum Einsatz kommen, hängt oft auch mit der Arbeitsmarktsituation zusammen. „Ein großer Treiber ist das Thema Fachkräftemangel“, sagt Profactor-Experte Nöhmayer. Das sorgt beispielsweise für eine hohe Nachfrage nach Schweißlösungen wie dem Cobot Welding Package des deutschen Herstellers Lorch. Ein Schweißrobot programmiert das System, auch in diesem Fall intuitiv durch händisches Führen des Roboterarms. Danach kann auch eine angelernte Kraft die Maschine für die Durchführung ihrer Aufgaben bestücken.
In Österreich ist das Lorch-Paket über Vertriebspartner wie Invertech und Lasaco zu bekommen. Je nach Schulungsbedarf und Installationsaufwand belaufen sich die Gesamtkosten hier auf etwa 60.000 bis 70.000 Euro. Der Cobot soll also als günstigere Alternative zur Industrieroboterzelle punkten. Lasaco bietet zudem andere Cobot-Schweißlösungen an, beispielsweise mit einem Universal-Robots-Arm.Wenngleich sich die enge Kollaboration nicht als ideal erwiesen hat, dürfte sich der Einsatz kollaborativer Roboter in der Industrie also intensivieren.
Dabei sind übrigens nicht nur Leichtbauroboter für den Einsatz ohne Schutzzaun interessant. „Ein Trend, den wir jetzt sehen, ist Schwerlast–Kollaboration“, erklärt Nöhmayer. Hier kommen klassische Industrieroboter mit hoher Traglast kooperativ zum Einsatz. Wenn solch ein Gerät beispielsweise einen Motoren- block hebt und dreht, damit ein Prüfer ihn genau inspizieren kann, spielt die Maschine ihre Stärke voll aus. Da sie sich jedoch nur solange bewegt, wie der Mensch dies zulässt, sind hier Risikopotenziale von vornherein minimiert.
4 Arten der künstlichen Intelligenz
Welche Arten von Ki gibt es? Nachfolgend ist ein Überblick über 4 gängige Ki-Typen zu finden.
- Typ 1: Reaktive Maschinen (reactive machines): Die Maschine kann sich auf eine einzige Aufgabe konzentrieren und hat keinen Speicher. Sie ist also auch nicht lernfähig. Beispiel: der erste IBM-Schachcomputer.
- Typ 2: Begrenzte Speicherkapazität (Limited Memory): Die heute gängigste Form der KI: Die Maschine kann auf frühere Erfahrungen zurückgreifen, um Entscheidungen in einer neuen Situation zu treffen. Beispiele: Google-Suchergebnisse oder selbstfahrende Autos.
- Typ 3: Theorie des Geistes (theory of mind): Die Maschine verfügt über soziale Intelligenz: Sie versteht menschliche Emotionen und Absichten, und kann so Verhalten vorhersehen. An dieser Form von KI wird gearbeitet – eine große Herausforderung.
- Typ 4: Selbstwahrnehmung (self awareness): Die Maschine nimmt sich selbst wahr und hat ein Bewusstsein. Sie denkt nicht nur, sondern weiß, dass sie denkt. Sie ist damit genauso intelligent wie ein Mensch oder sogar intelligenter. Diese Form der KI gibt es noch nicht.