![\"\"](\"https:\/\/www.lll.tum.de\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/AI-in-Production-Engineering_Header-blog.jpg\")
<\/h2>\n<\/h2>\nIm Zeitalter der Digitalisierung und Globalisierung ist die gro\u00dfe Menge an Daten nicht nur eine zentrale Herausforderung, sondern auch eine Chance f\u00fcr die industrielle Fertigung und Produktion. Entscheider in allen Fertigungsindustrien m\u00fcssen zunehmend wissen, wie sie Big Data in der Produktionstechnik interpretieren und nutzen k\u00f6nnen. Im Interview mit Thomas Mair beleuchten wir die Relevanz von k\u00fcnstlicher Intelligenz und deren Weiterentwicklung f\u00fcr die Produktionstechnik sowie die Chancen und Risiken, die mit ihrem Einsatz verbunden sind.\u00a0 Wir gehen auch auf einige der spannendsten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Fertigung und ihre Rolle bei der vierten industriellen Revolution, auch bekannt als Industrie 4.0, ein.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.lll.tum.de\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/thomas-mair-blogpost-216x300-1.jpg\")
M. Sc. Thomas Mair, Institut f\u00fcr Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften der TUM School of Engineering and Design, gibt Einblicke in die neuesten Entwicklungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) in der Produktionstechnik.<\/p><\/div>\n
Thomas Mair:<\/em> Bislang hat KI nur in Einzelf\u00e4llen Einzug in unseren Alltag oder in die Produktionstechnik gehalten. Das \u00e4ndert sich aber rasch. J\u00fcngste Entwicklungen, wie der Chatbot ChatGPT, haben eindrucksvoll gezeigt, dass KI nicht mehr in den Kinderschuhen steckt und gro\u00dfe Auswirkungen auf die Gesellschaft hat. Auch der Transfer von KI in die Produktionstechnik gewinnt derzeit an Fahrt. Eines unserer Forschungsprojekte, ProdBot, erprobt einen digitalen Chatbot zur Versorgung des Bedienpersonals mit Prozessinformationen in einer industriellen Produktionsumgebung (Forschungsprojekt ProdBot<\/a>). Die beiden Chatbots beziehen ihre Informationen aus unterschiedlichen Quellen. ChatGPT bezieht die Informationen aus dem Internet, w\u00e4hrend ProdBot mit Produktionsinformationen trainiert werden soll.<\/p>\n Um den aktuellen Reifegrad der GPT-Technologie zu testen, habe ich ChatGPT, den wohl bekanntesten Chatbot, gebeten, die nachfolgende Frage zu beantworten. Anschlie\u00dfend habe ich die G\u00fcltigkeit der Aussagen \u00fcberpr\u00fcft. Dies ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr, wie die Zusammenarbeit mit K\u00fcnstlicher Intelligenz in einem Unternehmen der Produktionstechnik in Zukunft aussehen k\u00f6nnte.<\/p>\n Wir haben ChatGPT gefragt: Was sind die Chancen und Risiken von KI in der Fertigung?<\/p>\n ChatGPT:<\/em> “Die KI bietet viele Chancen in der Fertigung, darunter h\u00f6here Effizienz, geringere Kosten und bessere Produktqualit\u00e4t. Sie birgt jedoch auch gewisse Risiken, darunter die Verdr\u00e4ngung von Arbeitspl\u00e4tzen und ethische Bedenken.<\/em><\/p>\n – Geringere Kosten: KI kann dazu beitragen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Arbeitskosten zu senken und den Aussto\u00df zu erh\u00f6hen, ohne die Qualit\u00e4t zu beeintr\u00e4chtigen.<\/em><\/p>\n – Verbesserte Produktqualit\u00e4t: KI kann dazu beitragen, Fehler in Produkten w\u00e4hrend der Produktion zu erkennen, was zu einer besseren Qualit\u00e4tskontrolle und weniger fehlerhaften Produkten f\u00fchrt.<\/em><\/p>\n – Vorausschauende Wartung: Mit Hilfe von KI l\u00e4sst sich vorhersagen, wann ein Ger\u00e4teausfall wahrscheinlich ist, so dass eine vorausschauende Wartung m\u00f6glich ist, die Ausfallzeiten reduziert und Kosten spart.<\/em><\/p>\n Risiken:<\/em><\/p>\n – Verdr\u00e4ngung von Arbeitspl\u00e4tzen: Der zunehmende Einsatz von KI in der Fertigung kann zu einer Verdr\u00e4ngung von Arbeitspl\u00e4tzen f\u00fchren, da einige Aufgaben automatisiert werden.<\/em><\/p>\n – Ethische Bedenken: KI kann so programmiert werden, dass sie Entscheidungen trifft, die m\u00f6glicherweise nicht mit ethischen oder moralischen Werten \u00fcbereinstimmen, was zu einer m\u00f6glichen Sch\u00e4digung von Mitarbeitern oder Verbrauchern f\u00fchren kann.<\/em><\/p>\n – Datensicherheit: Der Einsatz von KI in der Fertigung beinhaltet die Erfassung und Speicherung gro\u00dfer Datenmengen, die bei unzureichender Sicherung anf\u00e4llig f\u00fcr Cyberangriffe sein k\u00f6nnen.”<\/em><\/p>\n Thomas Mair:<\/em> Wie Sie sehen k\u00f6nnen, liefert ChatGPT auf den ersten Blick wertvolle Informationen und logische Argumente. Trotzdem sollte man ihm nicht blind vertrauen. Der Kontext der Informationen ist manchmal falsch und wenn man nach den Quellen fragt, dann stimmen der Inhalt und die genannte Quelle oft nicht \u00fcberein.<\/p>\n <\/p>\n Thomas Mair:<\/em> Beliebte Anwendungsf\u00e4lle in der Produktionstechnik sind Predictive Maintenance (PM) oder Predictive Quality (PQ).<\/p>\n PM kann genutzt werden, um die Wartungszyklen von Maschinen zu optimieren. Anhand der Maschinendaten, z.B. der Beschleunigungsdaten von CNC-Maschinen, wird der aktuelle Zustand der Maschine oder der Ausfall der Maschine vorhergesagt. Auf diese Weise k\u00f6nnen Wartungsintervalle angepasst und Maschinenausf\u00e4lle verhindert werden. Der Einsatz von KI f\u00fchrt zu geringeren Wartungskosten und einer sichereren Produktion.<\/p>\n In der PQ wird zum Beispiel die Qualit\u00e4t von Produkten anhand von Bildern bewertet. Nach der Analyse wird eine Entscheidung dar\u00fcber getroffen, ob das Produkt die vorgegebenen Qualit\u00e4tsanforderungen erf\u00fcllt. In vielen F\u00e4llen k\u00f6nnen die Analyseergebnisse genutzt werden, um eine Aussage \u00fcber die Ursache von M\u00e4ngeln zu treffen und entsprechende Ma\u00dfnahmen einzuleiten.<\/p>\n Eine weitere Anwendung, die derzeit intensiv erforscht wird, ist der Einsatz von Reinforcement Learning f\u00fcr Planungsaufgaben. So kann beispielsweise die Arbeitsvorbereitung oder die CNC-Programmplanung \u00fcbernommen werden.<\/p>\n <\/p>\n Thomas Mair: In der Industrie 4.0 geht es um die intelligente Vernetzung von Maschinen und Prozessen in der Industrie mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien. Die daraus resultierenden Datenmengen k\u00f6nnen den Menschen oder die bisherigen Methoden der Datenanalyse leicht \u00fcberfordern. Und genau hier kann KI ihre Vorteile ausspielen. Wenn die Modelle auf GPUs laufen, k\u00f6nnen Prozesse und Analysen zur Beschleunigung parallelisiert werden. Dar\u00fcber hinaus bieten die gro\u00dfe Menge und die Breite der Daten das Potenzial, die Vorhersagen der Modelle pr\u00e4ziser und robuster zu machen.<\/p>\n <\/p>\nWas sind die beliebtesten Anwendungsf\u00e4lle von KI in der Produktion?<\/h2>\n
Welche Rolle spielt K\u00fcnstliche Intelligenz in der Fertigung in der Industrie 4.0?<\/h2>\n
Wie tr\u00e4gt das neue Zertifikatsprogramm “K\u00fcnstliche Intelligenz in der Produktionstechnik” dazu bei, die Wissensl\u00fccke in Bezug auf KI in der Fertigungsindustrie zu schlie\u00dfen?<\/h2>\n