KI meistert Aufgaben wie die Identifizierung kaum wahrnehmbarer Schneeleoparden an Berghängen oder legt bis dahin unerkannte Muster auf Bildern archäologischer Stätten offen. Diese Bildverarbeitungsanwendungen unterstreichen die außergewöhnliche Fähigkeit von KI, Muster in Bildern zu finden – Aufgaben, die Menschen zwar ausführen können, die aber oft mühsam, langsam und fehleranfällig sind.
Was KI von herkömmlichen Algorithmen unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, selbst zu lernen. So kann man zwar einen herkömmlichen Algorithmus zum Auffinden von Schneeleoparden entwickeln, doch jede Verbesserung würde eine permanente Verfeinerung und Aktualisierung durch Programmierer bedeuten. Im Gegensatz dazu lernen und verbessern sich KI-basierte Lösungen selbst und verfeinern kontinuierlich ihre Algorithmen auf Grundlage neuer Daten. Genau diese Fähigkeit selbst zu lernen ist entscheidend für Aufgaben, bei denen es darum geht, Anomalien oder Veränderungen von Mustern zu erkennen, so dass die KI mit zunehmender Nutzung und Beschäftigung mit dem Problem immer besser wird.
Bewältigung der Datenherausforderung
Eine der größten Herausforderungen, vor die Hersteller heutzutage gestellt werden, ist die Verwaltung und Extraktion aussagekräftiger Erkenntnisse aus der schier überwältigenden Menge verfügbarer Daten. Das bloße Ausmaß und die Komplexität dieser Daten sind für menschliche Analysten oftmals überwältigend, wodurch eine Lücke klafft zwischen der Verfügbarkeit von Daten und den daraus umsetzbaren Erkenntnissen. Diese Lücke kann KI schließen. KI jedoch mit nicht kontextualisierten Daten zu verwenden, kann sich negativ auswirken.
Denn ohne Kontext kann KI Daten fehlinterpretieren, was zu ungenauen Analysen, Empfehlungen und Vorhersagen führt. So kann ein KI-Algorithmus beispielsweise normale Schwankungen in der Produktion als Fehler kennzeichnen oder tatsächliche Probleme nicht melden, da das kontextbezogene Verständnis der normalen Betriebsbedingungen fehlt. Derartige Fehlinterpretationen können zu falschen Entscheidungen führen. Denn Entscheidungen, die auf Grundlage nicht korrekter oder unvollständiger Informationen getroffen werden, lösen Maßnahmen aus, die die Grundlage eines Problems nicht beheben, sondern schlimmstenfalls sogar noch verstärken. Darüber hinaus können die angewandten Maßnahmen zur Bewältigung dieser fehlinterpretierten Probleme dazu führen, dass Ressourcen, einschließlich Zeit, Arbeitskraft und verwendeter Materialien verschwendet werden, da das Problem nicht vorhanden war oder sich die Lösung als unwirksam erweist.
Auf den Kontext kommt es an
Ohne kontextualisierte Daten kann es vorkommen, dass KI Verbesserungen nicht erkennt oder durchsetzt, was dazu führt, dass Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung oder Kostenersparnis nicht erkannt werden. Dies kann das Vertrauen der Endnutzer in KI-Systeme nachhaltig schmälern. Wenn KI-Systeme ungenaue oder irreführende Erkenntnisse liefern, werden Ingenieure und Entscheidungsträger den Empfehlungen derartiger Systeme gegenüber misstrauisch. Das kann dazu führen, dass KI-Funktionen nicht ausreichend genutzt werden und man sich stattdessen auf herkömmliche, weniger effiziente Methoden verlässt. Darüber hinaus ermöglichen kontextualisierte Daten der KI, komplexe Muster und Beziehungen zu erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind. Fehlt dieser Kontext können KI-Systeme Probleme zu stark vereinfachen, kritische Faktoren übersehen und die Nuancen der Fertigungsprozesse nicht erfassen.
Kontextualisierte Daten bieten für KI die Grundlage für kontinuierliche Verbesserung und Innovationen. Durch die Analyse historischer Daten, die mit CAD-Dateien (Computer Aided Design) sowie Stücklistendateien (BOM, Bill of Material) verknüpft sind, können Hersteller Muster, Trends und verbesserungswürdige Bereiche erkennen. Derartige Erkenntnisse können das Produktdesign, die Herstellungsprozesse und die Qualitätskontrolle verbessern und so Innovationen fördern und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt schaffen.
Kontinuierliche Verbesserungen
Die KI-Lösung Aria (Automated Real-time Improvement Accelerator) von Aegis Software und Arch Systems versorgt Hersteller mit aufschlussreichen Maßnahmen und befähigt sie diese mittels Factorylogix direkt auf dem Shop-Floor umzusetzen. Dabei initiiert Aria Verbesserungen, überwacht die Effizienz dieser Maßnahmen und stellt so einen umfassenden Verbesserungsansatz sicher.
