*Dies ist der erste Artikel in unserer wöchentlichen Serie Eyes on Industrial AI, in der wir die facettenreiche Welt der industriellen künstlichen Intelligenz und Automatisierung erkunden. Lassen Sie uns die innovativen Anwendungen dieser Spitzentechnologien aufdecken, insbesondere in Bezug auf die Fertigung und das Lieferkettenmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0, einschließlich aller Herausforderungen, denen sie begegnen.
In den letzten paar Jahrhunderten der Zivilisation hat die Menschheit den Stand der Technik in der Moderne stark überschätzt.
Jahrelang wurde in der Science-Fiction eine Zukunft voller fliegender Fahrzeuge und persönlicher Roboter-Assistenten herbeigesehnt - von den Transportern der Trekkies bis hin zu den Jetsons, die das Essen im Handumdrehen zubereiten. Dieser technologische Optimismus geht auch über unterhaltsame Fiktion hinaus, da uns regelmäßig Utopien von selbstfahrenden Autos und der schwer fassbaren, perfekten KI-generierten Liste von Netflix-Empfehlungen auf der Grundlage Ihrer bisherigen Sehgewohnheiten versprochen werden (seufz… eines Tages wird es genau sein).
Wenn also künstliche Intelligenz wirklich dem Hype gerecht wird, wo sind dann all unsere Jetpacks??
Interessanterweise verstehen wir bei all unserer kulturellen Besessenheit von den hochfliegenden Grenzen der KI kaum, was künstliche Intelligenz wirklich tut oder wie sie in die gesellschaftliche und produktive Infrastruktur integriert wird. Mit anderen Worten.
Wir überschätzen nicht nur den Fortschritt der Menschheit, sondern unterschätzen auch unsere technologischen Errungenschaften, wenn es darum geht, sie anzuwenden.
Der Hauptgrund dafür ist, dass dieser KI-Kram sehr schnell sehr kompliziert wird. Und ohne einen atemberaubenden Aufhänger wie Alzheimerzellen 100-mal schneller identifizieren als menschliche Forscher ist es schwierig, die technischen Details zu durchschauen, um die Auswirkungen zu verstehen. Denn was sind Automatisierung und künstliche Intelligenz anderes als der Aufbau von etwas, das weitaus größere Fähigkeiten hat als das menschliche Gehirn, das es entwickelt?
In der Regel hören wir nur von den inspirierenden Großprojekten, die an der Spitze des Rennens stehen, wie neuronale Implantate oder selbstfahrende Autos. Diese Projekte sind nicht nur sehr cool, sondern auch erstaunliche historische Meilensteine der Technologie an der Schwelle zur Innovation. Die meisten von uns sind jedoch ein paar Schritte von der Spitze entfernt, treiben aber durch ihre Beteiligung die gesamte Bewegung voran.
Nur weil die meisten funktionierenden Beispiele für künstliche Intelligenz in der Fertigung nicht wie die Hunde von Boston Robotics aussehen, heißt das nicht, dass sie nicht genauso wichtig für die Entwicklung des gesamten Bereichs der automatisierten Intelligenz sind.
In dieser Reihe werden die tatsächlichen Auswirkungen der KI als aufstrebende Technologie erläutert, von groß angelegten Anwendungen wie der Erforschung der Luft- und Raumfahrt und der lebensrettenden Medizin bis hin zu ebenso wichtigen Anwendungen wie der Teile- und Verpackungsproduktion in der Fabrikmontage und dem Lieferkettenmanagement.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein so weitläufiger Begriff, dass er viele verschiedene wissenschaftliche Methoden umfasst, von der Statistik über die Biologie bis zur Philosophie. In der Fertigung umfasst er in der Regel die Bereiche Big Data, maschinelles Lernen und hochgradige Automatisierungsaufgaben (bekannt als Vollautomatisierung).
Hier ist eine kurze Liste einiger Begriffe, die häufig (manchmal austauschbar) verwendet werden, um den Bereich der industriellen Automatisierung abzudecken:
- Suchoptimierung
- Tiefes Lernen
- Künstliche neuronale Netze
- Natürliche Sprachverarbeitung
- Bilderkennung
- Maschinelles Lernen
- Probabilistische Algorithmen
- Wolkenbasierte Datenverarbeitung
- Prädiktive Analytik
Im Laufe dieser Serie werden wir jeden Begriff einzeln durchgehen. Versuchen Sie jedoch zunächst, sich all diese Themen als sich überschneidende Untergattungen der künstlichen Intelligenz vorzustellen.
Wie viel von KI ist "nur" Automatisierung?
Es ist doch sicher eine ganz andere Technologie, die in Sekundenbruchteilen tote Krebszellen identifiziert, als die, die einen fahrerlosen Lieferwagen durch unbekannte Routen steuert, oder? Ist das eine nicht nur ein "Sortieren" und das andere ein "Denken"?
… nicht wirklich.
Die Sache ist die: Intelligente Technologie ist kein Entweder-oder-Szenario.
Egal, ob es sich um Algorithmen für maschinelles Lernen oder um die Verarbeitung natürlicher Sprache handelt, jede künstliche Intelligenz liegt auf einem Spektrum intelligenter Technologie, das auch Ebenen der unabhängigen Automatisierung umfasst.
In den meisten Fällen wird die Einführung von KI-Anwendungen in Ihren technischen Rahmen nicht sofort zu hyperintelligenten Gesichtserkennungsrobotern führen. In den meisten Fällen handelt es sich bei guten KI-Anwendungen um augenblickliche mathematische Modelle, die Szenarien in Echtzeit viel schneller beurteilen können, als es menschliche Mitarbeiter je könnten.
Mit anderen Worten, es ist nicht wirklich eine Frage, ob man künstliche Intelligenz einführt oder nicht - es sei denn, man ist ein Philosoph oder Science-Fiction-Autor, der sich mit den theoretischen und emotionalen Konsequenzen beschäftigt. Die Frage der industriellen KI ist, inwieweit Ihr Betrieb technologisch skalierbar ist? Wie modernisiert sich Ihr Unternehmen in einem ähnlich rasanten Tempo wie das der Industrie 4.0? Genauso wie Sie versuchen, Verschwendung in der Produktion zu minimieren, sollten Sie Veränderungen durch technologischen Opportunismus anstreben.
Die Automatisierung ist nicht weniger wichtig als die künstliche Intelligenz, aber beide bewegen sich in einem Spektrum, das die Spitzenposition der adaptiven Intelligenz in der Fertigung definiert.
Ein realistischer Blick auf die Fähigkeiten der industriellen KI
Ein realistischer Blick auf die Fähigkeiten der industriellen KI erfordert einen kritischen Blick auf die Infrastruktur, in der das KI-System arbeiten wird.
Unabhängig davon, ob Sie erstklassige Robotersysteme herstellen oder "nur" ein Einzelprodukthersteller sind, ist industrielle KI ein wichtiges Werkzeug, mit dem Sie Wachstum und Effizienz vorantreiben können.
Einen genauen Überblick über den neuesten Stand der künstlichen Intelligenz bietet die Studie "The State of AI in 2021" von McKinsey Analytics, die sich auf die globalen Marktveränderungen im Bereich der Automatisierung bezieht. Wie erwartet, wird berichtet, dass Unternehmen insgesamt mehr in KI-Anwendungen investieren als im Vorjahr, aber die Gewinne aus der KI-Einführung "können die globalen Herausforderungen der Lieferkette im Zeitalter der Pandemie wahrscheinlich nicht kompensieren" (4). Dieses Zitat zeigt, dass trotz der allgemeinen Zunahme von KI-Anwendungen unerwartete Probleme in der Lieferkette die Produktion immer noch entgleisen lassen.
Dies ist wichtig, denn obwohl es stimmt, dass KI Probleme lösen kann, an die wir noch gar nicht gedacht haben, ist sie keine magische Deus-ex-machina-Lösung, die unweigerlich jedes Problem lösen wird. Ein optimistisches, kritisches Verständnis von industrieller KI erkennt die Grenzen und Herausforderungen von technologischen Wachstumsschüben an. In dieser Serie werden wir die besonderen Details der Fertigung beleuchten, die diese Herausforderungen mit sich bringen, und daher werden wir uns mit einigen der aktuellen Rahmenwerke für den Einsatz von KI in der Industrie befassen.
Im selben Bericht heißt es: "Die meisten Unternehmen - ob sie nun zu den Leistungsträgern gehören oder nicht - verwenden für KI eine Mischung aus Cloud- und lokalen Plattformen, ähnlich wie für ihre IT-Arbeitslasten insgesamt. Allerdings nutzen die High-Performer die Cloud-Infrastruktur viel stärker als ihre Mitbewerber: 64 Prozent ihrer KI-Arbeitslasten laufen in einer öffentlichen oder hybriden Cloud, verglichen mit 44 Prozent bei anderen Unternehmen" (7).
Selbst wenn Sie daran zweifeln, dass Ihr Unternehmen von der Automatisierung profitieren wird - vor allem, wenn Sie hartnäckig gegen KI sind - müssen Sie zugeben, dass die weltweit führenden Unternehmen auf Cloud-Computing-Dienste umsteigen, um die höheren Verarbeitungsanforderungen von KI-Anwendungen zu erfüllen. Die erfolgreichsten dieser globalen Unternehmen nutzen die Rechenleistung und die künstliche Intelligenz am gründlichsten und umfassendsten. Dies untermauert die Theorie, dass Industrie 4.0 nicht nur da ist, um zu bleiben, sondern dass sie schon da ist und sich von Minute zu Minute schneller entwickelt.
*Werden Sie mithalten können?
In Eyes on Industrial AI werden wir weitere Neuigkeiten und Vorhersagen zur industriellen KI in der Zukunft behandeln, einschließlich einer tieferen Betrachtung der intellektuellen und praktischen Konsequenzen der vollständigen industriellen Automatisierung und wie sie uns einen Einblick in die Zukunft der Smart Factory in der Industrie 4.0 gibt.
Hier sind einige Fragen und Themen, die wir in naher Zukunft behandeln werden, also bleiben Sie dran für mehr, einschließlich:
- Kritische Betrachtungen der wichtigsten KI-Nachrichten und -Entwicklungen
- Aufstrebende KI-Unternehmensführer und Beispiele für neue Technologien
- Welche Arten von Software sind für die Automatisierung geeignet?
- Wie lassen sich Daten durch Automatisierung korrekt erfassen und interpretieren?
- Ökologische, soziologische und ökonomische Aspekte einer weit verbreiteten industriellen KI-Einführung
- Eingehende Erklärungen zur industriellen Automatisierung in Fabrikumgebungen
- Mündliche Updates über aufkommende KI-Trends
- Eine vollständige Geschichte der Automatisierung in der Fertigung
- Wie Sie Ihren Arbeitsplatz automatisieren können, ohne die Fehlzeiten zu erhöhen
- Wie sehr können wir uns bei der Bekämpfung des Klimawandels auf KI und Automatisierung in der Umwelttechnik verlassen?
- Welche und wie viele Arbeitsplätze werden den Menschen von Robotern "gestohlen"?
… und vieles mehr!