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My Factory 07-08/2022

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My Factory 07-08/2022

SMART PRODUCTION

SMART PRODUCTION PROGNOSEN UND ENTSCHEIDUNGEN STEUERN UND VERSTEHEN KI NICHT NUR FÜR EXPERTEN Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie der Industrie. Doch den meisten Unternehmen fehlt Know-how, um passende Lösungen bedienen zu können und ihren Ergebnissen zu vertrauen. Ein KI-Framework, das mit einer zusätzlichen, kennzahlenbasierten Interpretationsebene arbeitet und zwischen drei Anwendergruppen unterscheidet, löst diese Crux und bietet Betrieben in Abhängigkeit ihrer KI-Vorkenntnisse den jeweils passenden Einstieg. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) für Prognosen und Prognoseentscheidungen birgt enorme Effizienz- und Produktivitätspotenziale, etwa in der Wartung und Instandhaltung von großen Anlagenverbünden oder in der Verwaltung und Visualisierung von verketteten Arbeitsabläufen in der Produktion. Weil dabei wettbewerbsentscheidende Vorteile entstehen, nimmt der Handlungsdruck auf Unternehmen kontinuierlich zu. Gleichzeitig kann von einer flächendeckenden Nutzung von KI-Anwendungen in der Industrie noch lange nicht die Rede sein. Ihr steht u.a. im Weg, dass entsprechende Lösungen ausschließlich Datenanalysten verstehen, anpassen und steuern können. Doch nur wenige Unternehmen beschäftigen Datenwissenschaftler oder finden passende Nachwuchstalente. Blind wollen viele Verantwortliche den Prognosen oder automatisierten Entscheidungen einer vermeintlichen Blackbox aber nicht vertrauen und zögern daher mit der Integration entsprechender Anwendungen. Da der selbstständige Aufbau von KI-Wissen wiederum viel Zeit in Anspruch nimmt bzw. für viele Betriebe gar nicht zu stemmen ist, werden KI-Lösungen gebraucht, die auch ohne Spezialwissen nachvollziehbar und intuitiv bedienbar sind und als solche dem Wissensstand unterschiedlicher Anwendergruppen Rechnung tragen. KENNZAHLEN-BASIERTE INTERPRETATIONSEBENE Ein etablierter Softwarehersteller löst dieses Manko über eine zusätzliche, kennzahlenbasierte (KPI) Interpretationsebene mit 20 MY FACTORY 2022/07-08 www.myfactory-magazin.de

SMART PRODUCTION seinem KI-Framework. Diese KPI-Interpretationsebene ermöglicht es auch Anwendern, die über Prozess-Know-how verfügen, aber keine Datenanalysten sind, mit dem Framework erstellte KI-Systeme zu verstehen und zu bedienen. So können Unternehmen mit einem vorkonfigurierten System starten und müssen neben der Bereitstellung von relevanten Daten lediglich festlegen, nach welchen Kennzahlen und Kriterien (KPIs) die Qualität der Ergebnisse bewertet und gegebenenfalls optimiert werden soll. Kern dieses Systems ist ein maschinelles Lern- und Entscheidungsverfahren, das auf der automatischen Erkennung von Zielkonflikten zwischen Kennzahlen beruht – und zwar sowohl in Eingabedaten als auch auf Daten, die durch maschinelles Lernen entstanden sind. Dabei kann das KI-Framework Daten aller Prozessebenen verarbeiten. Auf Basis der Zielkonfliktanalyse der Entscheidungsmaschine ordnet und labelt das System die Daten automatisch derart, dass ein generischer Prognose-Algorithmus selbstständig erkennen kann, in welchen Situationen wie vorzugehen ist. Das Ziel: die bestmögliche und konsistente Entsprechung der Entscheidungen und Prognosen mit den ermittelten Datenmustern. Die Daten werden wiederum systematisch in sogenannten Wirkungs- und Beziehungsmatrizen übersetzt und visualisiert – und zwar aus der Perspektive der jeweiligen (Prozess-)Datenpunkte und damit aus einer neuen Perspektive für die Erklärbarkeit von KI-Analysen und -Ergebnissen. 01 Wirkungs- und Beziehungsmatrix im KI-Framework www.myfactory-magazin.de MY FACTORY 2022/07-08 21

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