mav 01.2024

TREND KI auf der Nortec
das: Fachkräfte müssen die KI vor ihrem
Einsatz trainieren. Danach kann aus der intelligenten
sogar eine selbst lernende Maschine
werden.
Konservierung von Wissen hilft
bei Fachkräftemangel
Das macht KI in Zeiten von Fachkräftemangel
besonders interessant. „Im Hinblick auf
den demografischen Wandel ist aus meiner
Sicht das Erlernen von Domänenwissen
durch eine Künstliche Intelligenz eines der
spannendsten Forschungsthemen in der Produktionstechnik“,
erklärt Prof. Christian
Brecher, der den Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen
am Werkzeugmaschinenlabor WZL
der RWTH Aachen leitet. Die „Konservierung
von Expertenwissen“, wie Brecher den
Wissenstransfer von Mensch zu Maschine
nennt, würde dem gravierenden Fachkräftemangel
in Zukunft entgegenwirken.
Kleine und mittelständische Unternehmen
verfügen oft nicht über die notwendigen
finanziellen und personellen Kapazitäten,
um KI in ihre Produktion zu integrie-
ren. „Eine Lösung wäre die Kollaboration
und das Schließen von Partnerschaften“,
sagt Brecher, der auch Vorstandsmitglied
der WGP (Wissenschaftliche Gesellschaft
für Produktionstechnik) ist, ein Zusammenschluss
führender Professorinnen und Professoren
der Produktionswissenschaften.
„Wir verfolgen diese Strategie in Aachen in
unseren zahlreichen Centern und Arbeitskreisen
zu verschiedenen Themenfeldern.“
Weiterhin böten Transferprojekte die
Möglichkeit, das Wissen aus der Forschung
in die Industrie zu übertragen. Ein Beispiel
hierfür ist das Demonstrations- und Transfernetzwerk
KI in der Produktion (ProKI),
das weitgehend von der WGP getragen
wird. Insgesamt acht Zentren verteilt in
ganz Deutschland bieten Qualifizierungsund
Transfermaßnahmen für produzierende
Unternehmen an.
Auf die Daten kommt es an
Der Einsatz von KI in der industriellen Produktion
bietet viele Vorteile, ist aber auch
mit Herausforderungen verbunden. Zunächst
einmal benötigen KI-Modelle hochwertige
und ausreichende Daten. Deshalb
empfiehlt Lena Weirauch von ai-omatic
ganz pragmatisch, Unternehmen sollten
„erst einmal Use cases angehen, für die
eventuell schon einiges an Daten vorliegt“.
Auch die Integration von KI in bestehende
Produktionsprozesse und Maschinen könne
komplex sein und erfordere oft Anpassungen
und Investitionen. Deshalb lohne es
sich, zunächst auf Standardtools oder bereits
bestehende KI-Anwendungen zurückzugreifen,
anstatt alles selbst zu entwickeln.
Mitarbeitende müssen geschult werden
Auch der Mensch ist nicht immer leicht vom
KI-Einsatz zu überzeugen, wie die Start-up-
Gründerin bemerkt hat. „Häufig erlebe ich
erstmal eine Art Anti-Einstellung gegenüber
KI aufgrund von Unwissenheit und fehlendem
Know-how“, so Weirauch. Mitarbeitende
müssten auf KI-Systeme vorbereitet
und geschult werden, um sicherzustellen,
dass sie die Technologie effektiv nutzen.
Gleichwohl räumt die Start-up-Gründerin
ein, dass KI in der Produktion ethische Fragen
aufwerfe, insbesondere im Hinblick auf
den Einsatz von autonomen Robotern und
die Auswirkungen auf Arbeitsplätze.
Wird die Fachkraft in der Fabrik tatsächlich
nicht mehr gebraucht, nachdem das
Wissen an die KI übertragen wurde? Denkena
gibt eine differenzierte Antwort: „Vor jeder
technisch bedeutsamen Revolution wurde
die Frage gestellt, ob die Technik den
Menschen überflüssig machen wird“, sagt
er. „Vor der Einführung computergesteuerter
Maschinen war die neue Rolle des Menschen
in Fabriken ebenfalls schwer vorstellbar.
Heute verstehen wir Computer selbstverständlich
als Werkzeug und nicht als
Konkurrenz. Ich denke, genauso werden wir
zukünftig auch Künstliche Intelligenz als
Werkzeug verstehen.“
Aufgaben für Fachkräfte werden komplexer
Um in der Smart Factory zu arbeiten, seien
neue Fähigkeiten gefragt. „Die Mitarbeitenden
müssen vielseitig sein und brauchen
Kompetenzen im Umgang mit Software“,
erklärt der Wissenschaftler aus Hannover.
Die Technologie „Active Speed Control“ des Laserspezialisten Trumpf soll mithilfe von KI die Schneidqualität
kontinuierlich verbessern. Bild: Trumpf
20 Februar 2024