IT & Automation : Realitycheck: Künstliche Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz ist ein durchaus vielseitig verwendbarer Begriff. Herkömmliche statistische Methoden begleiten die Digitalisierung der Branche seit vielen Jahren. Im Zentrum dessen, was als KI-Euphorie derzeit Schlagzeilen macht, steht das maschinelle Lernen, das Maschinen ertauglicht, selbstständig Entscheidungen zu treffen, ganze Produktionsprozesse ohne menschliches Dazutun ausführt. Wie weit man damit in der Fertigung ist, zeigen die Beispiele zweier Industrieunternehmen – und zweier KI-Beratungsunternehmen.

Im oberösterreichischen Ranshofen hat Manfred Kogler das Unternehmen Kogler Software gegründet. Als er das Unternehmen gründete wurde in der Industrie noch Hand angelegt, manuelle Arbeit war die Norm. Das Unternehmen spezialisierte sich auf IT-Sonderlösungen, die für die Fertigungsindustrie maßgeschneidert wurden. Doch vor drei Jahren setzt Kogler voll auf die Zukunftstechnologie KI. In einem Joint Venture mit der Accella Group aus dem Sillicon Valley bietet Kogler seitdem KI-Lösungen für Österreichs Industrie an. Man befände sich nicht mehr nur an der Schwelle zur technologischen Revolution, heißt es auf der Firmenwebsite, man habe diese Revolution mitgestaltet.

Albert Sperl (CSO) gewährt uns Einblick in das Unternehmen. Man habe rechtzeitig den Trend erkannt und auf das richtige Pferd gesetzt. „Viele Kunden sehen in der KI eine eierlegende Wollmilchsau“, erzählt Sperl, doch oft mangelt es an grundlegendem Verständnis. Deshalb müsse man zunächst Aufklärungsarbeit betreiben, reinen Wein einschenken. Denn die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und im ersten Schritt gilt es immer, die größten Probleme in der Produktion auszuforschen und danach zu beurteilen, ob KI das probate Mittel ist.

Das Zauberwort bei Kogler Software heißt Retrofitting. Bestehendes Werkzeug wird mit Sensorik nachgerüstet und vernetzt. So entstehen ganze Datenberge, die dann die KI in Vorhersagen übersetzt. Wartungsintervalle oder Fehlerdetektionen werden so dermaßen optimiert, dass sie jedes menschliche Vermögen überflügeln. „Stillstände in den Fabriken werden durch die KI um rund 30 Prozent verringert, 99,9 Prozent aller Fertigungsfehler werden erkannt“, erklärt Sperl.

Wir fragen nach im Liebherr-Werk Nenzing, wo mitten in den Alpen Baumaschinen aller Art für die ganze Welt produziert werden. Der Bereichsleiter des Stahlbaus Wolfgang Pfister stellt zunächst die Definitionsfrage: „Was verstehen Sie unter KI?“ Man sei vom Ideal einer selbstlernenden KI, die menschenähnlich selbstständig arbeitet noch weit entfernt. Aber „sanfte KI“ sei mittlerweile der Industriestandard. So werden über das ERP-System automatisch Aufträge eingespeist, die dann in die Brennmaschinen übertragen werden. Brennzeiten oder Maschinenlaufzeiten werden vom System vorhergesagt, Roboteranlagen versehen eigenständig Schichten rund um die Uhr, die Hochregallager schlichten sich von Roboterhand.

Das sind die klassischen Anwendungsbeispiele, die mit dem Potenzial, das KI in sich birgt, noch nicht wirklich etwas zu tun haben. Laut Pfister würde der nächste große Wurf im Maschinenbau gelingen, wenn die KI eingescannte Bauteile automatisch erkennen und ein exaktes 3-D Modell erstellen würde. Unbestritten, die Industrie hat in den vergangenen Jahren eine große Transformation durchlebt. Pfister hat 1998 bei Liebherr als Lehrling angefangen, seit sieben Jahren leitet er den Stahlbau in Nenzing. „Wir sind im Laufe der Jahre durch den Konkurrenzkampf viel strukturierter geworden. Wo vor zwanzig Jahren noch manuelle Arbeit gefragt war, sind heute Baukastensysteme und Roboteranlagen.“ Auch wenn er in der Definitionsfrage etwas skeptisch ist, ist er umso klarer, wenn es um die Einschätzung der Lage in Österreich geht: „Wir können uns es langfristig nicht leisten, in einen technologischen Rückstand zu geraten.“

Szenenwechsel. Wir betreten das Büro der Wiener KI-Experten von Sclable am Schwedenplatz. Das Unternehmen wurde 2012 gegründet, von Anfang an stark auf das Design von individuellen digitalen Lösungen fokussiert. Man hat schnell das Potenzial von KI erkannt und so wurde ein eigener Bereich eingerichtet, um der Nachfrage aus der Industrie gerecht zu werden. Was als Start-up in der Software-Entwicklung begann, ist heute ein etabliertes Unternehmen, das mit Erfahrung aus Design und Entwicklung mit großen Industrieunternehmen an produktionsreifen KI-Lösungen arbeitet.

Karl Holzer (Board-Mitglied) und Johannes Schauer (Director Data & AI Transformation) brennen für große Datenmengen. Die Unternehmensphilosophie umspannt drei Säulen: Design, Data und Code. So sei es von besonderer Wichtigkeit, KI benutzerfreundlich zu gestalten. „Wir sind keine Customizer von Standard-Software, sondern konzipieren und entwickeln die passende digitale Lösung für jeden individuellen Fall.“ Erstklassige User-Experience und offene Kommunikation sind laut den Experten das A und O bei der Implementierung von KI in Unternehmen.

Entscheidend sei es auch, am Ball zu bleiben und die vielversprechendsten Projekte nicht in der Prototyp-Phase liegen zu lassen, sondern diese auch produktiv einzusetzen. „Ein digitales Produkt ist nie fertig und muss laufend angepasst werden. Daten zur Nutzung des Produkts in Kombination mit Nutzerfeedback bieten die Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen. Hier ist ein Umdenken im Vergleich zu klassischen Projekten notwendig.“

Für Unternehmen gilt es, die Gunst der Stunde zu ergreifen, denn man kann in Kombination mit den Angeboten von Cloud Providern mittlerweile relativ kostengünstig und schnell KI-Lösungen umsetzen. Jedenfalls müsse man aber einen gewissen Pragmatismus an den Tag legen und abwägen, welche KI Projekte die größten positiven Auswirkungen auf das Geschäft haben. Nicht immer zahlt es sich aus, dem letzten Trend nachzulaufen.

Beim Technologie- und Maschinenbauunternehmen PALFINGER wurde 2018 ein unternehmenseigener Inkubator für Innovationstechnologien gegründet. Geleitet wird der Inkubator von Philipp Smole, der innerhalb weniger Jahre mit seinem Team, der Kernorganisation und externen Partnern, ein beachtliches Portfolio an innovativen Projekten ins Leben gerufen hat.

Von dutzenden Projekten schaffen es bei P21st nur einige wenige in die Umsetzung. Eines der Vorzeigeprojekte, die es geschafft haben, ist „Structinspect“. Gemeinsam mit VCE und der ANGST Gruppe wurde eine Infrastruktur-Inspektionslösung entwickelt, die mittels fotogrammetrischer Bilderkennung Schadensfälle an Bauwerken feststellt. „Was bisher vier Wochen gedauert hat, schaffen wir jetzt binnen 48 Stunden.“ Dabei unterstützt Strucinspect über seine Plattform Ziviltechniker bei der Bereitstellung eines End-to-End-Services für Infrastrukturbetreiber, um die Überprüfung und Wartung von kritischer Infrastruktur zu verwalten. Das Projekt sorgt für viel Aufsehen und einen Preisregen – unter anderem wird es mit dem Staatspreis für Digitalisierung 2020 ausgezeichnet.

Als große Herausforderung sieht Smole derzeit noch die Wirtschaftlichkeit innovativer Projekte: „In manchen Fällen ist die Technologie noch nicht weit genug, oft scheitert es aber am Business Case, der für die Unternehmen nicht attraktiv genug ist.“

Alle Gesprächspartner stimmen in der Analyse überein, dass wir in Österreich mit zwei großen Herausforderungen konfrontiert sind. Einerseits ist es das Bildungssystem, dass die Industrie nicht mit genügend Facharbeitern versorgt. Alle Unternehmen suchen händeringend nach Mitarbeitern, die für die zukunftsträchtigen Aufgaben gewappnet sind. Und andererseits attestieren sie der heimischen Industrie eine gewisse Abneigung gegenüber Veränderungen.

Laut Studien hat der Einsatz von KI in der produzierenden Industrie in Österreich das Potenzial, bis 2035 zu einer Verdoppelung des Wirtschaftswachstums in diesem Bereich zu führen. Im Consumer-Bereich ist KI mittlerweile nicht mehr wegzudenken – Siri, Alexa & Co. sind zur Selbstverständlichkeit des Alltags geworden. Im globalen Wettstreit um die Vorherrschaft im Bereich der künstlichen Intelligenz setzt China mit massiven Ambitionen und Investitionen zum Sprung an. Die Frage ist, wie sieht die europäische Antwort auf diese Challenge aus? (red)