Powered by Hoffmann und Campe X
Eckard Hohwieler, Dr. Sebastian Risi und Christoph Plüss in Hamburg
Blick auf die Aster, Blick in die Zukunft: Eckhard Hohwieler, Dr. Sebastian Risi und Christoph Plüss (v.l.) beim Gespräch in Hamburg. Foto: Dennis Williamson
Zukunft Unternehmen Sinnhaftigkeit

Künstliche Intelligenz verändert den Maschinenbau

Ein Gespräch über Visionen und Tatsachen: Für unseren Kunden UNITED GRINDING Group haben wir mit Eckhard Hohwieler vom Fraunhofer IPK Berlin, Dr. Sebastian Risi von der IT University Copenhagen und Christoph Plüss, Chief Innovation Officer der UNITED GRINDING Group drei absolute Experten an einen Tisch gebracht. Das Interview erschien im B2B-Magazin des Unternehmens, ordnet den aktuellen Stand der Entwicklung ein und gibt dem Fachpublikum einen Ausblick auf kommende Möglichkeiten und Herausforderungen.

Automatisierung, Digitalisierung, Industrie 4.0: Diese Trends bestimmen schon lange die Entwicklungen in der produzierenden Industrie. Wie sehr ist der Begriff Künstliche Intelligenz überhaupt noch hilfreich beziehungsweise um welche neuen Dimensionen handelt es sich dabei?

Eckhard Hohwieler: Künstliche Intelligenz war ja schon in den 80er-, 90er-Jahren ein wichtiges Thema. Inzwischen ist KI als nächste Stufe der Digitalisierung angekommen. Gemeint ist jetzt, aus Daten Wissen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Sebastian Risi: Man kann Maschinen vieles beibringen. Sie lernen von den Algorithmen, die man ihnen gegeben hat. In der Zukunft werden sie auch von Demonstrationen lernen. Man zeigt ihnen einen Arbeitsgang, und sie übertragen das Gelernte auf andere Umgebungen.

Herr Plüss, wird künstliche Intelligenz zum Wettbewerbsfaktor im Maschinenbau?

Christoph Plüss: Ich denke, in einer gewissen Art schon. Sie ermöglicht, dass man mit großen Datenmengen umgehen kann. Wenn diese Verfügbarkeit und Vernetzung von Daten gelingt, kann man die Realität besser abbilden. Und das führt zu einer Qualitätssteigerung, zu verbesserter Prozessfähigkeit. Ich glaube, dass so enorme Sprünge bei Qualität, Produktivität oder Ressourceneinsatz möglich sind.

Um 14% höher wird das Bruttoweltprodukt im Jahr 2030 ausfallen, wenn künstliche Intelligenz konsequent eingesetzt wird, schätzt die Unternehmensberatung PricewaterhouseCoopers.

Wie ist denn die Akzeptanz für das Thema Künstliche Intelligenz bei der UNITED GRINDING Group, Herr Plüss?

Plüss: Das Thema Digitalisierung rollt bei uns an. Schon das ist im Maschinenbau nicht einfach. Die Vernetzung von Maschinen, der Austausch von Daten, das ist heikel. Im Consumer-Bereich zückt jeder sein Handy und shared etwas. In der Industrie ist das noch ein schwieriges Thema. Es gibt ja auch noch keine verbindlichen Regeln zum Umgang mit Daten. So ein Digital Change ist nicht einfach anzuschieben.

Auf der anderen Seite wird ja auch nicht um der Digitalisierung willen digitalisiert, sondern um Vorteile für den Kunden zu realisieren. Wie sehen diese Vorteile im Maschinenbau aus?

Plüss: Wir müssen deutlich machen, was der Vorteil des Kunden ist, wenn er sich öffnet und seine Daten zur Verfügung stellt. Unter dem Label UNITED GRINDING Digital Solutions bieten wir digitalen After Sale Service an. Vorausschauende Wartung ist da ein Thema, also Predictive Maintenance. Da sieht der Kunde schnell seinen Vorteil: vorausschauender Service, schneller Zugriff auf Ersatzteile, kurze Standzeiten.

Eckhard Hohwieler: „Die Fertigungsindustrie hat die Bedeutung von Daten erkannt.“
Foto: Dennis Williamson

Das ist jetzt die Innenwahrnehmung der Branche. Wie sehen Sie von außen die Chancen der KI im Maschinenbau?

Risi: Die Prediction, also die Vorhersage, wann etwa ein Verschleißteil ausfallen wird, das klappt schon ziemlich gut mit Time Series Prediction, also mit Zeitreihen.

Hohwieler: Und es gibt noch weitere Bereiche. In der Produktentwicklung unterstützen digitale Assistenten das Design. Im Bereich der Produktion und Produktionslogistik gibt es viele Möglichkeiten, mit KI Optimierungen zu erzielen. Optimiert werden kann außerdem die Interaktion des Menschen mit der Maschine: Gestenerkennung, Gesteninteraktion und auch die Kooperation mit Robotern. Das sind sehr unterschiedliche Bereiche, weshalb auch alle Ebenen des Unternehmens zukünftig betroffen sein werden. Plüss: Das sehen wir auch so. Einerseits für unsere internen Themen: Im Produktionsbereich haben wir schon in mehreren Werken die Fließmontage für die Produktion bis hin zur Maschinenabnahme eingeführt. Das macht sonst noch niemand. Und da bauen wir nicht einen Maschinentyp, sondern verschiedene Modelle durcheinander, entsprechend dem Auftragseingang. Auch im logistischen Bereich gibt’s viele Möglichkeiten, die wir nutzen können.

Und welche Möglichkeiten sehen Sie bei den Kunden?

Plüss: Für unsere Kunden ist der große Bereich der Maschinenbedienung relevant. Es gibt 300, 400 Parameter, die eingestellt werden müssen, wenn man im Qualitätsbereich schleift. Und die Personalsituation bei den Maschinenbedienern ist schwierig, das wissen wir. Eine einfache Mensch-Maschine-Interaktion für eine Highend-Maschine, das ist die Herausforderung. Die nächste Generation von Menschen steht in den Startlöchern, die Maschinen kaufen und Maschinen bedienen – und die kennen keine Maus mehr. Die gehen anders mit Maschinen um. Ein Bedienelement mit 1000 Knöpfen kann man denen nicht mehr anbieten. Die Gaming-Branche gilt ja als einer der Treiber der künstlichen Intelligenz.

Wie wird KI dort eingesetzt, Herr Dr. Risi?

Risi: Es gibt zwei Möglichkeiten. Auf der einen Seite werden Spiele als Forschungsgebiet für KI eingesetzt, auf der anderen gibt es kommerzielle Spiele, die KI benutzen. Digitalunternehmen wie Google und Facebook testen ihre Algorithmen erst einmal auf Spielen.

Plüss: Das war doch bei AlphaGo so, dem Programm, das einen Go-Spieler geschlagen hat?

Risi: Ja, AlphaGo hat gezeigt, dass ein Algorithmus nur von den Pixeln und dem Game Score das Spiel lernen kann. Und so ein Algorithmus kann auch in anderen Bereichen angewendet werden. Mit diesen Algorithmen hat Google etwa die Kühlsysteme seiner Datencenter viel effizienter gemacht.

Autonome Fahrzeuge basieren auch darauf. Generiert das System das individuell angepasste Spiel dann alleine?

Risi: Die Herausforderung ist, die neuronalen Netzwerke zu kontrollieren. Wenn ein neuronales  Netzwerk einen Charakter in einem Videospiel spielt, muss ich – genau wie bei einem autonomen Fahrzeug – sicherstellen, dass es das Richtige macht. Dass es nicht auf einmal den Hauptcharakter umbringt. Deshalb gibt es auch nur wenige Spiele, in denen moderne KI angewandt wird.

Christoph Plüss: „Eine einfache Mensch-Maschine-Interaktion für eine Highend-Maschine, das ist die Herausforderung.“
Foto: Dennis Williamson

Kann man davon schon jetzt etwas auf den Maschinenbau anwenden?

Risi: Was man adaptieren kann, ist das Player Modelling. Also, was machen Menschen in bestimmten Situationen? Die Algorithmen sagen das auf Grundlage von Daten voraus. Das kann man auf Maschinen übertragen.

Plüss: Das könnte man bei einer hochseriellen Produktion einsetzen, wenn repetitive Tätigkeiten ausgeführt werden und man Output und Qualität überwachen will.

Risi: Man könnte die Maschinenbedienung an ein Individuum anpassen. Geht er erst dahin und dann dahin? Arbeitet er mit der rechten oder linken Hand? Dadurch könnte man den Prozess auf diese Person anpassen.

Welchen Anteil könnten KI und Simulation bei der Entwicklung von Maschinen bekommen?

Hohwieler: Das physikalische und technologische Verhalten, das Temperatur- und Schwingungsverhalten von Maschinen – all das kann man simulieren. Mehr als Simulation bietet der digitale Zwilling, damit kann man schon vorab eine virtuelle Absicherung an einer geplanten Anlage machen. Mit dieser virtuellen Anlage kann man so interagieren wie mit einer realen, kann Verhaltensweisen erkennen und Abläufe optimieren.

Um bis zu 20% ließe sich die Anlagennutzung erhöhen, wenn durch KI Wartungsarbeiten vorausschauend durchgeführt werden, hat die Beratungsfirma McKinsey errechnet.

Wie gut ist die Fertigungsindustrie bei der KI schon aufgestellt, wenn man das im Branchenvergleich sieht?

Hohwieler: KI ist sicher nicht auf breiter Ebene in der Fertigungsindustrie eingeführt. Aber ich denke, dass an etlichen Stellen schon entsprechende Verfahren etabliert sind, ohne dass sie als KI wahrgenommen würden. Also etwa bei der Klassifizierung von Signalen im Produktionsprozess oder dem Erkennen von Anomalien im Sinne einer Qualitätsstörung am Produkt.

Und im internationalen Vergleich?

Hohwieler: Ich sehe, dass in anderen Ländern die Akzeptanz für solche Themen größer ist als in Deutschland oder der Schweiz. Traditionell sind die Japaner solchen Themen gegenüber sehr viel offener. Oder auch die USA, wo man sich eher auf solche Systeme verlässt. Allerdings sind auch die rechtlichen Rahmenbedingungen noch nicht vollständig geklärt. Darf ich die Daten meiner Kunden nutzen? Darf ich sie weitergeben an andere? Das sind Fragen, die man klären muss. Und natürlich lässt diese rechtliche Unsicherheit Unternehmen vorsichtig werden.

Gibt es weitere limitierende Faktoren, die den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der produzierenden Industrie erschweren?

Risi: Ich glaube, es fehlt in vielen Unternehmen an Experten. Einen existierenden Algorithmus auf etwas Neues anzupassen, ist eine echte Herausforderung. Dafür gibt es wenige Experten. Außerdem fehlt es an Vertrauen in den Algorithmus. Die Fragestellung lautet: Wie kann ich verifizieren, dass dieser Algorithmus immer das macht, was er soll? Und je komplexer die KI-Methoden werden, desto unrealistischer ist das zu erreichen. Von einem Menschen kann ich auch nicht verifizieren, dass er immer das Richtige macht.

Plüss: Deswegen werden sich solche technischen Entwicklungen in Stufen verbreiten, denke ich. Predictive Maintenance ist ein erster Schritt. Dann könnte ich mir einen Shopfloor Optimizing Manager vorstellen, der die Performance und Auslastung der Maschinen überwacht und steuert.

Christoph Plüss: „Wir müssen deutlich machen, was der Vorteil des Kunden ist, wenn er sich öffnet und seine Daten zur Verfügung stellt.“
Foto: Dennis Williamson

Je länger ich Ihnen zuhöre, desto mehr denke ich, dass wir durch die Beschäftigung mit der künstlichen Intelligenz zu einer neuen Wertschätzung der menschlichen Intelligenz kommen.

Risi: Oder anders herum. Vielleicht zeigen wir irgendwann, dass es sehr einfach ist, Menschen nachzuahmen. Also bei AlphaGo hat das System innerhalb einiger Monate ein Spiel gelernt, mit dem sich Menschen seit 2000 Jahren befassen – und gegen sie gewonnen. Andererseits haben wir unsere Kreativität, und für eine kreative KI haben wir noch nicht die richtigen Algorithmen. 

Hohwieler: Was KI und Mensch unterscheidet, ist die Frage, ob ich irgendwas nur wahrnehme oder wirklich begreife, was das ist. Wenn ein System eine Katze erkennt, heißt das noch nicht, dass es versteht, was eine Katze ist. Dazu müsste es sich mit anderem Wissen verbinden.

Risi: Forscher haben ein Experiment gemacht: Schafe auf einer Wiese werden als Schafe erkannt. Wenn ich die aber rot anmale, dann denkt der Computer, das sind Blumen. Also jeder Mensch, jedes Kind würde sagen: Das sind Schafe.

Wie verändert KI die Fertigungsindustrie? Es gibt ja Ängste, besonders in der Automotive Industry, dass man zur Werkbank der Digitalkonzerne wird. Gibt es die im Maschinenbau auch?

Hohwieler: Die Fertigungsindustrie hat die Bedeutung von Daten erkannt. Die Frage ist aber, welche Plattform man nutzt und ob da eine Abhängigkeit zu Amazon oder einem anderen Cloud-Anbieter entsteht. Es gibt auch Maschinenbauer, die angefangen haben, IT Unternehmen zu kaufen, um zum Plattform-Anbieter zu werden. Ich glaube nicht, dass die Fertigungsindustrie dominiert werden wird von Google oder Amazon. Da sind inzwischen genügend andere Player am Markt. Die Automotive Industry ist ein etwas anderer Fall. Das Auto ist zu einem mobilen Endgerät geworden. Und mobile Endgeräte wie mein Smartphone kaufe ich ja nicht fertig konfiguriert. Sie verändern sich, indem ich neue Dienste nutze, die ich nicht unbedingt bei dem kaufe, bei dem ich das Handy gekauft habe.

Herr Plüss, wie wird die Digitalisierung die Geschäftsmodelle im Maschinenbau verändern?

Plüss: Man kann das in Analogie zum Auto sehen. Eine Werkzeugmaschine zu besitzen, wird in der Zukunft vielleicht nicht mehr so im Vordergrund stehen. Was ich von einem Auto will, ist Mobilität. Was unser Kunde will, ist Produktivität. Er ist nicht prinzipiell daran interessiert, eine Maschine zu besitzen. Da ist schon ein Paradigmenwechsel.

Dr. Sebastian Risi (r.): „Google und Facebook testen ihre Algorithmen erst einmal auf Spielen.“
Foto: Dennis Williamson

Was sind da für Modelle denkbar?

Plüss: Da kann ich mir viel vorstellen, es gibt ja heute schon Leasingmodelle. Wie man das zukünftig wirtschaftlich betreiben kann, weiß ich auch noch nicht. Da braucht man sicher Partner. Diskutiert werden Pay-per-Use-Modelle. Aber wie man das berechnet, schon gar bei den unterschiedlichen Produktionsweisen, für die unsere Maschinen eingesetzt werden – Großserie oder kundenspezifische Kleinserie –, das ist noch völlig unklar.

Wie muss man sich die Fabrik der Zukunft vorstellen?

Risi: Die zukünftige Fabrik wird sehr viel flexibler, viel agiler sein. Allerdings wird auch weiterhin der Mensch eine wichtige Rolle spielen, nur dass er anders eingebunden ist – in neue Kooperationen: Mensch mit Maschine, Maschine mit Maschine, Mensch mit Roboter, Maschine mit Roboter.

Plüss: Ich glaube auch, dass die Kombination aus cleveren KI-Algorithmen und menschlichen Qualitäten entscheidend sein wird. Schließlich sind wir Menschen, emotionale Wesen, und entscheiden auch so.

Risi: Außerdem wird es viel mehr Unterstützung durch Assistenzsysteme geben, um Abläufe zu unterstützen und auf bestimmtes Wissen zugreifen zu können.

Hohwieler: Und die Assistenzsysteme in der Arbeitssituation werden sich personalisieren lassen und sich individuell an den Nutzer anpassen.

Wissenschaftler Dr. Sebastian Risi
Foto: Dennis Williamson

Herr Plüss, mit UNITED GRINDING Digital Solutions haben Sie ein neues Label für digitale Dienstleistungen geschaffen. Was ist an den Digital Solutions schon KI?

Plüss: Wir sind jetzt mit drei Produkten am Start. Bei allen kann der Kunde eine sichere Datenverbindung zu uns aufbauen, wenn er will. Also, wir haben nicht immer Zugriff auf die Anlage. Wir bieten einen Remote Service, einen Production Monitor und einen Service Monitor, mit dem zukünftig auch Predictive Maintenance möglich ist. Das ist etwa für die Ersatzteilversorgung wichtig. Wenn der Kunde zum Beispiel eine Hochpräzisionsschleifspindel im Einsatz hat, wollen wir sich abzeichnende Ausfälle frühzeitig prognostizieren können, um die Beschaffung vor dem Ausfall zu starten. Das sind Lösungen mit einem sehr hohen Benefit für die Kunden. Bei den UNITED GRINDING Digital Solutions sind aktuell noch keine KI-Algorithmen im Einsatz. Aber sie bieten die Basis, diese in Zukunft zu integrieren. 

Im Gespräch

Eckhard Hohwieler (l.) und sein Team vom Fraunhofer IPK arbeiten regelmäßig mit der UNITED GRINDING Group im Bereich der Schleifprozess-Optimierung und Prozessdaten-Auswertung zusammen.

Foto: Dennis Williamson

Dipl.-Ing. Eckhard Hohwieler
arbeitet am Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK in Berlin. Der studierte Elektrotechniker ist dort im Bereich Produktionssysteme Abteilungsleiter für Produktionsmaschinen und Anlagenmanagement sowie Leiter des Transferzentrums Industrie 4.0 Lab im Leistungszentrum Digitale Vernetzung Berlin.

Dr. Sebastian Risi
arbeitet als Associate Professor an der IT University of Copenhagen. Er studierte unter anderem an der Cornell University und der University of Central Florida und ist Gründer eines Unternehmens, das Casual- und Educational-Social-Games entwickelt, die auf der nächsten Generation von KI-Technologie beruhen.

Christoph Plüss
ist seit 1. Januar 2018 Chief Innovation Officer der UNITED GRINDING Group. Er arbeitet seit 2009 für die Unternehmensgruppe und war zuvor Leiter F&E und Chief Technology Officer bei EWAG.

Erstveröffentlichung: Motion Magazin, Ausgabe 01/2018