Das Schlagwort Künstliche Intelligenz macht derzeit die Runde. In nahezu allen Bereichen der Industrie finden sich inzwischen professionelle KI-Anwendungen, zumindest wenn man den Ankündigungen Glauben schenkt. Jahrelang gab es erhebliche Hindernisse für einen breiten KI-Einsatz und nun scheinen diese weitgehend verschwunden zu sein?
Zu einem gewissen Teil ist das tatsächlich so. Immer mehr Daten werden von cyber-physischen Systemen und IoT-Geräten generiert und stehen prinzipiell für eine Auswertung zur Verfügung. Auch die Programmbibliotheken für Maschinelles Lernen sind inzwischen wesentlich breiter ver- fügbar und können einfacher in unterschiedliche Applikationen integriert werden.
Ist nun alles KI? So einfach ist das nicht, weil einige Herausforderungen noch verblieben sind. So stehen derzeit noch nicht ausreichend vortrainierte Modelle für verschiedene Anwendungsszenarien in industriellen Geschäftsprozessen zur Verfügung, um den hohen Trainingsaufwand zu reduzieren. Zum anderen hindert eine Eigenschaft der hierzulande hergestellten Produkte an der weiten Verbreitung von KI: und zwar die hohe und weiter zunehmende Individualisierung der Produkte. Für diese Probleme müssen noch Lösungen gefunden werden.
Um den Umfang des in einer Applikation enthaltenen KI-Beitrags einschätzen zu können, wird gerade am Zentrum Industrie 4.0 Potsdam ein Reifegradmodell für den KI-Einsatz in industriellen Anwendungen entwickelt. Dieser Reifegrad unterscheidet mehrere Dimensionen, so z.B. die Art und Zugänglichkeit der zur Verfügung stehenden Daten. Eine weitere Dimension befasst sich mit dem Grad an Automatisierung, der durch die KI erreicht werden kann. Analog zum Autonomen Fahren wird unterschieden, ob die KI dem Benutzer lediglich Warnhinweise gibt oder ob sie die Entscheidung vollautomatisch trifft.
