Mehr Maus als Monster

Im Presswerk ist die Welt noch in Ordnung. Hier bei Audi in Ingolstadt wird wie eh und je Stahlblech zwischen die zwei Hälften eines tonnenschweren Werkzeugs geschoben. Die riesige Presse, durch die das jeweilige Bauteil seinen Weg nimmt, ist ein dröhnender wummernder Koloss. Drinnen, so weiß man, reichen zwar Roboterarme die Bleche von einer Form zur nächsten. Auch das Fräsen der Strukturen einer Tür oder eines Rahmens erledigen Roboter. Doch besonders künstlich oder außergewöhnlich intelligent sieht das auf den ersten Blick nicht aus– Blech biegen eben.

Die künstliche Intelligenz (KI) sitzt jenseits der Presse in den unauffälligen Kameras. Mit ihnen kann man den lästigen Rissen auf der Spur kommen, die sich nach dem Verformen der Bleche in manchen Karosserieteilen verbergen. Das klingt wenig spektakulär. Doch Ulrich Single, Elektrotechniker, 52, ist begeistert.

Der Leiter „Neue Geschäftsfelder Automatisierung“ im Bereich „Anlagen und Umformtechnik“ bei Audi hat hier mit seinen Leuten den Maschinen etwas beigebracht. Indem man sie mit 10.000 Bildern von Rissen aller Art gefüttert hat, haben sie gelernt, wie man Risse erkennt. Nicht wie die Kameras, die vorher im Einsatz waren und sich noch an Löchern, Linien, Kanten orientierten, also an einem Kontrast, und dann „Vorsicht Fehler“ meldeten. Nein, der Riss an sich wird nun erkannt, das Prinzip eines Risses, selbst wenn ein blendender Sonnenstrahl durch die Dachfenster fällt oder die Kameralinse verschmutzt ist.

Das Riss-Prinzip: Intelligente Kameras auf Fehlersuche im Audi-Presswerk. (© Audi AG)

Das Riss-Prinzip: Intelligente Kameras auf Fehlersuche im Audi-Presswerk. (© Audi AG)

„Wie der Roboter sich dieses Modell im Detail erschaffen hat, lässt sich nicht nachvollziehen“, räumt Single ein. „Da entstehen bei den Mitarbeitern schon auch Ängste. Doch Widerstand erwarten wir hier nicht“. Denn die Vorteile lägen auf der Hand: Höhere Qualität, weil jeder Riss zuverlässig erkannt wird. Weniger Verschwendung, weil fehlerhafte Teile gar nicht erst verbaut werden. Weniger Personalkosten, weil der Facharbeiter wegfällt, den die Vorgängerkameras noch erforderten. Mühselig war allerdings das monatelange Füttern der Maschine mit Daten, in dem Fall mit Bildern von Rissen, die ein Prüfstand generierte. Der zuständige Gruppenleiter, erzählt Single, zahlte zur Motivation mit Gummibärchen.

Alarmierende Zurückhaltung bei KI

So locker-flockig geht es rund um KI nicht immer zu in deutschen Fabriken und Büros. Die Befragung von 500 Unternehmen zum Status quo der Anwendung von künstlicher Intelligenz, durchgeführt von PWC Ende 2018, zeigt eine „alarmierende Zurückhaltung“. Fast die Hälfte der Befragten hält KI für nicht relevant. Die Gefahr, Marktanteile an Wettbewerber mit effektiverem KI-Einsatz zu verlieren, bezeichneten nur 19 Prozent als sehr groß. Eine überwältigende Mehrheit hat hingegen Bedenken hinsichtlich Daten-Sicherheit und Kontrolle sowie wegen Compliance-Fragen (also der Einhaltung von Gesetzen oder Richtlinien). Und gerade bei kleineren Unternehmen fehlt es überhaupt an einer per Software gesteuerten Prozessautomatisierung als Vorstufe und Vorbedingung für KI.

Die Autoren der Studie definieren KI als „Überbegriff für Methoden und Anwendungen, die smart und selbstlernend auf verschiedenen anderen Technologien aufsetzen. Sie befähigt beispielsweise Maschinen, autonom bestimmte Daten und andere Signale ihrer Umwelt zu verarbeiten und darauf zu reagieren“. Einsatzbereiche sind die Datenanalyse für Entscheidungsprozesse, die Automatisierung bestehender Geschäftsprozesse oder auch Chatbots, also intelligente Dialoge mit einem virtuellen System. 

Aber ist das nur ein großer Hype? Oder kann KI tatsächlich Effizienz, Mitarbeiterproduktivität und Kundenzufriedenheit steigern? Entlasten die Anwendungen den Menschen von repetitiven Arbeiten und schaffen Freiräume für mehr Kreativität? Macht KI die Unternehmen intelligenter, und Gretchenfrage: rechnet sich das auch?

KI – eher künstlich als intelligent?

„Künstliche Intelligenz fühlt sich im Moment eher künstlich als intelligent an“, meint ein hochrangiger IT-Spezialist in einem großen Münchner Konzern. In seinem Haus sieht er derzeit „eine sehr bunte Mischung von eher trivialen Anwendungsfällen (Bilderkennung, Chatbots) bis hin zu komplexeren, aber eher experimentellen Projekten“. Vieles sei noch in der Erprobungsphase oder nur mit ausgewählten Partnern in Betrieb. Statt von „artificial intelligence“ (AI) spricht dieser Experte lieber von „augmented intelligence“: Maschinen und Algorithmen ersetzen nicht den Menschen, sondern stehen ihm zur Seite, um seine eigene Intelligenz zu vervielfachen.

<p>„Vierte industrielle Revolution“: Frontklappenproduktion des Audi A4 in Ingolstadt. (© Audi AG)</p>

„Vierte industrielle Revolution“: Frontklappenproduktion des Audi A4 in Ingolstadt. (© Audi AG)

Auch Gerhard Baum, seit 2015 Chief Digital Officer beim Zulieferer Schaeffler in Herzogenaurach, rät dazu, nicht zu viel Science Fiction zu erzeugen. Selbst das anspruchsvolle „Maschinenlernen“, das in Daten Muster erkennt und selbständig dazu lernt, sei auf dem Niveau der Intelligenz einer Maus. Dennoch sieht Baum gerade sein Haus als führend auf dem Gebiet solcher Anwendungen. Ob Entwicklung, Produktion, Verkauf oder Dienstleistungen – Schaeffler will mitmischen und hat deshalb auch kleinere Spezialunternehmen zugekauft. 

Viele 1000 Werkzeugmaschinen in den eigenen Produktionsstätten seien schon so vernetzt, dass man ihren „Gesundheitszustand“, also Verschleiß oder Störungen, perfekt abschätzen könne, schwärmt Baum. Auch die Wälzlager, die der Konzern für verschiedenste Anwendungen an seine Kunden ausliefert, könnten so kontrolliert werden: „Der Kunde will auf seinen Maschinen mehr Produkte erzeugen, in diesem Beispiel also mehr Windenergie in einer Windkraftanlage. Wenn digitale Services dabei helfen, die Gesamtanlageneffektivität zu steigern, ist er bereit zu investieren.“

„Wenn deutsche Unternehmen KI nur in einzelnen marginalen Anwendungen ausprobieren und sich ansonsten auf ihre Ingenieurskunst und ihr Prozesswissen verlassen, leben sie gefährlich.“

Christian Kirschniak, Partner und Head of Data & Analytics Advisory PwC Europe

Die eigenen KI-Investitionen seien signifikant, aber auch die Ergebnisverbesserungen, sagt Baum über diese Anwendungen, die dem Bereich des „Internets der Dinge“ zugeordnet werden. Dinge (in diesem Fall Maschinen oder Bauteile oder neuerdings sogar selbstfahrende Fahrzeuge) werden mit Sensoren bestückt, die ein paar 1000 Parameter erfassen, wie Baum erklärt: „Wir brauchen die richtigen Daten und müssen diese und deren Zusammenhänge verstehen.“

Gelinge dies, seien durch die KI-Anwendungen prozentual zweistellige Produktivitätssteigerungen möglich. Deshalb sei es auch notwendig, Daten zu teilen, sie zugänglich zu machen – zwischen Lieferanten und Kunden, sogar zwischen Wettbewerbern, fordert Baum. Um die Anwerbung einer ausreichenden Zahl an Experten, die dies alles ins Werk setzen und über alle 75 Schaeffler-Werke weltweit ausrollen, macht er sich angeblich keine Sorgen: „Schaeffler hat einen guten Ruf und besitzt umfassendes Domänenwissen. Erst durch dieses Wissen können Daten und Muster richtig interpretiert werden.“

Der Erfolg von KI-Investitionen ist bisweilen schwer abzuschätzen

PwC-KI-Spezialist Christian Kirschniak ist nicht ganz so euphorisch. Er sieht im Wirrwarr der Daten, die ein Unternehmen zur Verfügung hat, ein Hauptproblem (siehe Interview). Und er glaubt, dass es mit IT-Experten nicht getan ist, sondern die gesamte Organisation sich verändern muss. Die deutsche Industrie mit ihrer langen Erfolgsgeschichte sei da im Nachteil. „Konzerne wie Amazon waren von Anfang an auf Daten als Rohstoff ausgerichtet. Sie haben diese Probleme der Transformation nicht“, sagt Kirschniak. 

„Wenn deutsche Unternehmen KI nur in einzelnen marginalen Anwendungen ausprobieren und sich ansonsten auf ihre Ingenieurkunst und ihr Prozesswissen verlassen, leben sie gefährlich“, warnt der PwC-Experte. „Ein Unternehmen muss den Reifegrad seiner Firma auf dem Weg zum datenzentrierten Unternehmen ganz nüchtern erfassen und das Schließen der Lücken mit aller Kraft angehen“.

Ulrich Single dagegen, der Ingenieur im dröhnenden Audi-Presswerk, bleibt frohgemut. Die optischen Systeme, bei denen KI ihre Vorzüge ausspielen kann und bei denen sich „in den nächsten fünf Jahren viel tun wird“, sind für ihn schon heute ein echter Gewinn: „So habe ich mir die vierte industrielle Revolution immer vorgestellt“.

Bildnachweis: © Audi AG

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