Künstliche Intelligenz für Entscheidungshilfen und Datenanalyse in komplexen Prozessen

Lesen Sie hier Teil 1 des Interviews.

Blicken wir auf Ihre aktuellen Forschungsprojekte: Mit welchen Schwerpunkten im Kontext der Industrie 4.0 befassen Sie sich aktuell im Rahmen Ihrer wissenschaftlichen Arbeit?

Julia Arlinghaus: Neben den Forschungen zum Risikomanagement beschäftigen wir uns vor allem mit Nachhaltigkeitsthemen. Insbesondere das Produzieren im Wertschöpfungskreislauf mit Stichwörtern wie Recycling und Remanufacturing wird immer wichtiger. Hier wollen wir beispielsweise mit intelligenter Kreislaufwirtschaft zu Zero-Waste-Lösungen gelangen. Bei uns spielen Qualitätssicherung und Automatisierung ebenso eine Rolle wie virtuelle Fertigungsassistenzsysteme und Maschinelles Lernen. Da wir die Unternehmen ganzheitlich betrachten, beziehen wir auch Prozesse außerhalb des Werktors mit ein, darunter die Resilienz von Lieferketten oder die sichere Versorgung mit erneuerbaren Energien. Und letztlich entwickeln wir für all diese neuen technologischen und systemischen Lösungen auch die passenden Geschäftsmodelle. Am Ende des Tages geht es immer darum, die Unternehmen am Standort Deutschland beim disruptiven Wandel aufgrund der Klimakrise und dem sich massiv beschleunigenden technologischen Fortschritt zu begleiten und mit unseren Lösungen zu unterstützen.

Der Wissenstransfer von der Forschung in die praktische Anwendung und wieder zurück in die Wissenschaft ist ein wichtiger Pfeiler von Hochschulen und Universitäten. Welchen Stellenwert nimmt dieser Wissenstransfer im Rahmen Ihrer Forschung ein, vor allem mit Blick auf das Themengebiet des Risikomanagements in Verbindung mit der Industrie 4.0?

Dieser Wissenstransfer hat Vorteile für alle Beteiligten. Forschungsergebnisse und -erkenntnisse in die Unternehmen zu bringen und gleichzeitig aus der praktischen Anwendung neue Forschungsfragen und -felder zu identifizieren trägt dazu bei, Gründe, Ursachen und Auswirkungen möglicher Risiken besser einschätzen zu können. Wir arbeiten an der Schnittstelle von Management, Ingenieurwissenschaften, Produktion, Logistik und Informatik und kooperieren mit Wissenschaftlern und Praktikern aus verschiedenen Forschungsrichtungen. Fraunhofer steht für anwendungsorientierte Forschung. Die Fraunhofer-Beschäftigten spielen eine wesentliche Rolle im Wissenstransferprozess. Konkret gehen rund 70 Prozent der wissenschaftlichen Mitarbeitenden im Laufe ihrer Karriere in die Industrie. Darüber hinaus leistet der Lehrstuhl für Produktionssysteme und -automatisierung der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg als strategischer Partner von Wissenschaft und Industrie auch anwendungsorientierte Forschungsarbeit und ermöglicht es dem industriellen Mittelstand, den aktuellen Forschungsstand in gemeinsamen Projekten zu erschließen.

Zurück zur Wirtschaft und der Frage: Bei allen Visionen einer „selbststeuernden und adaptiven Fabrik“, wie es das Fraunhofer IFF umschreibt, muss der Blick auch stärker auf Zulieferer im globalen Maßstab gelegt werden. Denn ohne eine zuverlässige Lieferstruktur bleiben auch die digitalen Bänder und Roboter in der Fabrik 4.0 stehen. Wie lassen sich solche Risiken Ihrer Ansicht im Gesamtprozess der Produktion minimieren?

Die Implementierung von Industrie-4.0-Technologien in der Produktion kann Risiken enthalten und Auswirkungen auf Lieferketten haben. Daher ist Supply-Chain-Risikomanagement ein wichtiges Thema. Bei Lieferanten kommt es auf Anpassungsfähigkeit, Individualität und Qualität der Waren an, um zuverlässige, flexible und transparente Lieferprozesse zu gewährleisten. Die Bewertung des Lieferanten hinsichtlich seiner digitalen Fähigkeiten in Bezug auf die technischen Anforderungen ist ebenso wichtig. Proaktives Risikomanagement der Lieferketten, basierend auf kollaborativem Wissen und technologischem Austausch, kann Risiken weiter minimieren und die Digitalisierung in den Unternehmen fördern. Flexible vertragliche Vereinbarungen können die Risiken im Zusammenhang mit hohen Investitionskosten für Industrie-4.0-Technologien reduzieren. Hier sind noch weitere Forschungsanstrengungen erforderlich, um ein besseres Verständnis für Lieferkettenrisiken durch digitale Technologien zu entwickeln und Risikoquellen in industriellen Prozessen zu reduzieren.

Seit Jahren ist das Thema der Künstlichen Intelligenz auf der Tagesordnung in der Wissenschaft und Wirtschaft. Welche Vorteile ergeben sich aus Sicht der Forschung für die smarte Industrie durch den zielgerichteten Einsatz von KI bereits heute und noch mehr in Zukunft.

Die Vorteile von KI liegen in der automatisierten Entscheidungsunterstützung und Datenanalyse, besonders in komplexen Prozessen mit vielen abhängigen Variablen. Innerhalb von Smart-Industry-Prozessen müssen Entscheidungen oft auf der Grundlage riesiger und komplexer Datenmengen getroffen werden, die nicht mehr effektiv und umfänglich von Menschen erfasst und analysiert werden können. Das Ableiten der optimalen Entscheidungsstrategien wird somit zu einer anspruchsvollen Aufgabe. Genau hier spielen maschinelles Lernen und KI ihre Stärken aus.

Haben Sie konkrete Beispiele für KI-Anwendungen? Und wohin geht die weitere Reise?

Am Fraunhofer IFF arbeiten unsere Forscherinnen und Forscher schon sehr lange an Lösungen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, sei es bei der Qualitätskontrolle, der Früherkennung von Produktionsstörungen oder bei der Schaffung von Transparenz in industriellen Prozessen. Die Einsatzgebiete sind nahezu unerschöpflich. Auch mit der Datenerfassung mit Multi-Sensor-Plattformen und dem Nutzen von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Optimierung von Produktion und Logistik beschäftigen wir uns. KI kann auch in kollaborativer und kontextsensitiver Robotik und in Energieprognosen eingesetzt werden, das sind weitere Themen, an denen wir forschen. KI-Technologien werden die Industrie 4.0 weiter vorantreiben. Dabei müssen ethische Aspekte und Datenschutzbelange berücksichtigt werden. Den Menschen in der Fabrik vollständig ersetzen werden diese Technologien aber nicht.

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