Nur mithilfe von Künstlicher Intelligenz kann die Datenflut aus Sensoren und Aktoren analysiert werden. Denn weder menschliche Analysten noch herkömmlich programmierte Algorithmen sind dazu in der Lage. Die Forscher von McKinsey bescheinigen der KI sogar in einer aktuellen Studie, dass sie zum echten "Wachstumstreiber" werden und das Bruttoinlandsprodukt von Deutschland bis 2030 um bis zu vier Prozent steigern kann.

Warum ermöglicht KI die Industrie 4.0?

Um Big Data zu bewältigen, braucht es einen Teilbereich von KI, nämlich Machine Learning. Denn für Menschen ist es unmöglich, solch enorme Datensammlungen zu analysieren. Computersysteme hingegen finden in der Datenflut selbstständig Strukturen, Muster und Gesetzmäßigkeiten. Darüber hinaus optimieren sie sich selbst. Das alles funktioniert, indem sie ihr zu erreichendes Ziel mit aktuell auftretenden Anomalien abgleichen.

Vorausschauende Wartung: Produktionsmaschinen effektiver nutzen

Im industriellen Bereich ist vor allem die vorausschauende Wartung, also Predictive Maintenance, von Interesse. Die Basis dafür bilden Sensoren: Mit ihrer Hilfe werden Daten über den Zustand, beispielsweise Schwingungen, Spannungen, Temperatur und Druck, ausgelesen und an ein System zur Auswertung übertragen. Durch die Datenanalyse können Prognosen aufgestellt werden: Wann kommt es zu einem Ausfall der Systeme? Wie lang wird die Maschine noch insgesamt laufen? Wann ist der optimale Zeitpunkt für eine Wartung? Somit werden Ausfälle reduziert oder sogar ausgeschlossen. Experten gehen von einer besseren Auslastung von bis zu 20 Prozent aus, wenn Anlagenbetreiber ihre Wartungsarbeiten vorausschauend planen und durchführen.

Automatische Mustererkennung

Ein weiterer Baustein ist die industrielle Bildverarbeitung. Die automatische Mustererkennung über Kameras und Sensoren ermöglicht es, Fehler und deren Ursachen schneller zu erkennen. Das unterstützt die Qualitätssicherung maßgeblich. Die Grundlage dafür bildet die immer bessere und schnellere Fähigkeit von Computern, Bilder zu erkennen. Damit identifizieren oder zählen sie Bauteile. Unternehmen setzen sie besonders gerne in der Qualitätskontrolle, im Versand oder auch der Wareneingangskontrolle ein.

Mensch-Maschine-Schnittstelle

Sich wiederholende oder auch gefährliche Aufgaben können an intelligente Roboter abgegeben werden. Durch ihre hohe Anpassungs- und Lernfähigkeit übernehmen sie Routineaufgaben: "Mitarbeiter bekommen dann die Möglichkeit, sich auf wertschöpfende und interessante Aufgaben zu konzentrieren", so die Marktforscher von McKinsey in ihrer Studie . Sie gehen davon aus, dass das Bruttoinlandsprodukt Deutschlands durch den Einsatz smarter Roboter um bis zu vier Prozent stärker wachsen kann als ohne.

Die Zukunft der Industrie 4.0 liegt in KI

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