12.04.2018
ThemenStrategie

Künstliche Intelligenz – mehr als Big Data

Wie die Chemiebranche von neuen IT-Lösungen profitiert

  • Egal ob in der Logistik, im Finanzwesen oder in der Prozessindustrie – Künstliche Intelligenz findet Einzug in zahlreiche Branchen (c) enzozo/ShutterstockEgal ob in der Logistik, im Finanzwesen oder in der Prozessindustrie – Künstliche Intelligenz findet Einzug in zahlreiche Branchen (c) enzozo/Shutterstock
  • Egal ob in der Logistik, im Finanzwesen oder in der Prozessindustrie – Künstliche Intelligenz findet Einzug in zahlreiche Branchen (c) enzozo/Shutterstock
  • Sebastian Klenk, 5Analytics
  • Katrin Botzen, 5Analytics

Vor wenigen Jahren erst wurde die digitale Revolution verkündet. Big Data war die Parole, mit der das Zeitalter der Industrie 4.0 verkündet wurde. Doch wer glaubte, dass sich mit der Zeit die Wogen des Wandels wieder glätten würden und eine Phase des Durchatmens kommt, der irrte sich. Die digitale Revolution ist noch in vollem Gange und geht in ihre nächste Phase. Egal ob in der Logistik, im Finanzwesen oder in der Prozessindustrie – Künstliche Intelligenz findet Einzug in zahlreiche Branchen und Industriezweige und treibt die Industrie 4.0 noch weiter voran.

Die Vorteile, die sich hinter dem Begriff „Big Data“ verbergen, liegen auf der Hand. Das Erfassen unzähliger Daten ermöglicht es Unternehmen, diese zu kategorisieren und zu Analysezwecken heranzuziehen. Data Scientists und eigenes darauf spezialisierte Analyseabteilungen entwickeln Modelle, um möglichst viele Informationen aus den Daten herauszulösen. Die Auswertungen der Daten könnten, je nach Datenlage, Hinweise auf mögliche Ereignisse in der Zukunft geben, wie z. B. Probleme im Produktionsprozess. Seine Analysen fasst der Mitarbeiter in einer Präsentation und Dokumentation zusammen und übermittelt diese der Geschäftsführung, die dann über das weitere Vorgehen entscheidet.

Doch was passiert, wenn aufgrund der großen Datenmenge und -vielfalt der Mensch kognitiv nicht mehr in der Lage ist, die Daten zu kategorisieren oder eine Einschätzung vorzunehmen? Das Ableiten bestimmter Handlungen ist dann nicht mehr für einen Menschen möglich. Künstliche Intelligenz (KI) hingegen verarbeitet diese Informationsvielfalt nicht nur, sie leitet auch eigenständig Handlungsempfehlungen ab, die dann von Mitarbeitern umgesetzt werden. Künstliche Intelligenz-Lösungen können sogar noch einen Schritt weiter gehen und eigenständig Entscheidungen treffen, die für das Unternehmen vorteilhaft sind.

Vorausschauende Maschinenpflege durch autonome Wartungsaufträge

Viele Unternehmen aus der Prozessindustrie machen sich die digitalen Errungenschaften, die aus Künstlicher Intelligenz resultieren, bereits zunutze. Ein konkreter Anwendungsfall ist Predictive Maintenance. Die KI-Lösung ermittelt anhand von Maschinen- und Sensordaten, zu welchem Zeitpunkt und an welcher Stelle einer Maschine Ausfälle wegen Defekten drohen.

Die Software informiert nun einen Mitarbeiter über die Prognoseergebnisse und macht einen Vorschlag für den optimalen Wartungszeitpunkt – z. B. wenn für die Maschine ohnehin eine Ruhezeit vorgesehen ist.

Künstliche Intelligenz kann aber noch viel mehr. Je nach Automatisierungsgrad ist sie in der Lage, eigenständig Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel kann die KI die für die Wartung notwendigen Ersatzteile frühzeitig bestellen oder Wartungsteams für bestimmte Termine zu der entsprechenden Maschine beordern. Mit der Predictive-Maintenance-Technologie können bis zu 90 % aller Maschinenausfälle vorausgesagt werden.

Prozesse optimieren und den Ausschuss minimieren

Ein weiterer Anwendungsfall für Künstliche Intelligenz ist die sog. Active Process Control. Hierbei sorgt die KI für die Optimierung der Verarbeitungs- und Produktionsprozesse in der Anlage. Das Resultat sind nahezu lückenlose Prozessketten und ein weit verringerter Ausschuss. Zunächst geht die Künstliche Intelligenz wie schon bei dem vorhergehenden Anwendungsfeld vor. Sie wertet Maschinendaten, Qualitäts- und Prozesswerte sowie weitere Informationen aus und erstellt darauf basierend statistische Modelle. Die KI-Software ist nun in der Lage, die Prozessschritte in der Anlage zu bewerten und bestimmt, an welcher Stelle bestimmte Veränderungen vorgenommen werden müssen. So werden optimale Prozesswerte in Echtzeit ermittelt und von der Künstlichen Intelligenz durch eigenständig ausgeführte Anpassungen realisiert.

Aus Active Process Control ergeben sich neben der Ausschussminimierung aber noch weitere Vorteile. Denn die Reduzierung von Fehlern in der Prozesskette bedeuten auch Zeiteinsparungen im Produktionsprozess. Zusätzlich ist die Künstliche Intelligenz in der Lage, auf den Ausfall einer Maschine damit zu reagieren, dass auch die im Prozess angeschlossenen Maschinen automatisch und zeitgleich gestoppt werden. Ein manueller Not-Stopp durch Mitarbeiter ist damit nicht erforderlich. Dies alles wirkt sich letztendlich positiv auf die laufenden Kosten des Anlagenbetriebs aus.

Vorwissen ist nicht notwendig

Es liegt auf der Hand, dass Künstliche Intelligenz-Lösungen für Großunternehmen und Konzerne besonders interessant sind. Schließlich stehen sie in globalem Wettbewerb. Doch auch mittelständische Unternehmen können sich die neuesten IT-Technologien zunutze machen und Künstliche Intelligenz in ihrem Arbeitsumfeld nutzen. Bestimmtes technisches Vorwissen wird dafür nicht benötigt. In ersten Beratungsgesprächen lassen sich die Anwendungsgebiete in der jeweilige Industrieanlage erörtern. Und auch das tatsächliche Aufsetzen der KI-Lösung ist in wenigen Wochen bereits durchgeführt. Dabei ist die Implementierung von Künstlicher Intelligenz nicht als eine zusätzliche Ausgabe, sondern als eine Investition zu verstehen. Schließlich amortisieren sich die Ausgaben schon bald – und ab diesem Zeitpunkt sorgt die KI dann für einen besseren Umsatz.

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