KI in der Industrie

Machtkampf Mensch gegen Maschine

Von Christian Raum · 2019

Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter lernen mit der Digitalisierung zu arbeiten. Das bedeutet für viele umzudenken, Verantwortung abzugeben und die Entscheidungen von Computern zu akzeptieren. Doch die können falsch sein, wenn Daten unstimmig sind.

Menschen- und Roboterhand ziehen in entgegengesetzter Richtung an einem Tau.
Foto: iStock/AndreyPopov

Nach dem digitalen Wandel in den Fabrikhallen und Produktionsanlagen übernimmt die künstliche Intelligenz in einem Rechenzentrum die Verantwortung über die Maschinen. Ihre Aufgabe ist es, mitzuzählen und zu analysieren – wie viele Teile hat eine Maschine seit der letzten Wartung ausgespuckt, wie veränderte sich der Stromverbrauch in den vergangenen Tagen. Sie beobachtet über Sensoren und Kameras die Verschleißteile und lauscht mit Mikrofonen in das Getriebe hinein. Bevor das geübte menschliche Auge auch nur eine Unregelmäßigkeit in den produzierten Teilen erkennen kann, steht bereits ein Techniker mit den benötigten Ersatzteilen in der Fabrikhalle.

Eine schwierige Situation für Mitarbeiter, die über viele Jahrzehnte für die Maschinen, deren Wartung und den Betrieb zuständig waren. Sie müssen ihre Verantwortung an die IT-Systeme abgeben. Mit einer Mischung aus Intuition, Wissen und Erfahrung sowie einem scharfen Auge und gutem Gehör konnten sie sehr genau sagen, wann eine Anlage gewartet werden sollte. Und welche Komponente schleift, hakt oder eiert und zeitnah ersetzt werden muss. Doch Analysen und Wahrheiten über den Zustand der Produktion kommen jetzt aus einer neuen Quelle: Die IT-Systeme bestimmen, wann ein Risiko für die Fertigung besteht. 

Das Ziel ist, dass die Maschinen nicht mehr länger als unbedingt nötig stillstehen. Denn die Software hat, lange bevor sie den Techniker losschickt, bereits die ersten Anzeichen eines möglichen Defekts bemerkt. Sie hat die benötigten Komponenten bestellt und einen Termin für die Wartung vereinbart. Damit schlägt sie den Spezialisten vor Ort und dessen wachsames Auge um Längen – denn, er wird das benötigte Teil erst bestellen, wenn die Maschine schon steht und er den Fehler gefunden hat. Er kann die Produktion so lange nicht wieder anfahren, bis die benötigten Komponenten bestellt und gefertigt, geliefert und schließlich eingebaut sind. Häufig steht die Produktionsanlage in einer Halle für Tage oder sogar Wochen still und produziert hohe Kosten.

KI in der Industrie: Kein Vorteil ohne Risiko

Doch die Kritiker der Digitalisierung weisen auf das Risiko hin, das mit dem – oftmals vielleicht zu großen – Vertrauen in die Software und die künstliche Intelligenz verbunden ist. Die Verantwortung liegt letzten Endes in den Händen der Programmiererin oder des Programmierers, der die Algorithmen für diese KI-Systeme entwickelt und schreibt. Häufig haben diese Personen aber weder die Maschinen noch die produzierten Teile je gesehen. Sie schreiben nur aufgrund der Kenntnis und der Analyse der Daten die Programme zur Maschinensteuerung und -wartung. Aber diese Daten können fehlerhaft sein, die Algorithmen schlecht programmiert. 

„Es gibt keine richtigen Entscheidungen auf Basis von falschen Daten“ ist einer der Kernsätze der künstlichen Intelligenz. Und tatsächlich besteht die Gefahr, dass die Maschinen mit voller Kraft schadhafte Teile produzieren. Eben weil die Algorithmen einen Techniker zum falschen Zeitpunkt bestellen oder sie sich bei der Bestimmung der defekten Maschinenkomponenten geirrt haben.

Datenchaos in den Unternehmen

Richtig ist – eines der größten Risiken beim Umgang mit den Daten haben die Softwarehersteller selbst in die Systeme programmiert. Die sogenannten „Datenobjekte“ gehören zu den wichtigen Produkten, die IT-Hersteller ihren Kunden verkaufen. Hierfür übersetzen sie Attribute der Maschinen und Produkte oder auch der Kunden und deren Profile und Anforderungen in Computersprache. Wenn alle Datenobjekte in allen Anwendungen in die gleiche Sprache übersetzt sind, laufen alle Maschinen fröhlich synchron und arbeiten im gleichen Takt ihre Prozesse ab. 

Allerdings ist genau dies in vielen Produktionshallen die Ausnahme. Denn viele Softwarehersteller nutzen ihre eigenen Computersprachen für ihre jeweils sehr eigenen Definitionen der Datenobjekte. Dahinter steckt häufig ein sehr eigennütziges Ziel – nämlich die Systeme ihrer Kunden gegen die Programme konkurrierender Hersteller abzuschotten. Da die Unternehmen in der Vergangenheit auf die Revierkämpfe ihrer Lieferanten nur selten Rücksicht nahmen, endeten sie mit einem bunten „Zoo“ von Maschinen und Steuerungssoftware. Die arbeiten heute mit Datenobjekten, definiert in den unterschiedlichsten Softwaresprachen der verschiedensten Hersteller. 

Nach einer Analyse der eingesetzten Programme kommen die Verantwortlichen häufig zu dem Schluss, das Datenobjekte in ihrer Produktionssteuerung – das sogenannte „MES“-System – und in der Maschinensoftware anders definiert sind, als in anderen wichtigen IT-Systemen. Deshalb können sie Supply-Chain-Management und Logistiksysteme nicht an die MES anbinden. Ähnliche Erfahrungen machen sie, wenn es darum geht, den Maschinenpark an die Kernprozesse der Organisation anzudocken, die das ERP-System steuert. Und im ERP-System unterscheiden sich die Datenobjekte wiederum von denen im CRM-System, das Vertrieb und Marketing nutzen. Der Kreis schließt sich, wenn der Vertriebsleiter in der Produktion anruft und nach den Zahlen fragt, die ihm das System eigentlich jeden Morgen automatisch liefern sollte.

Fehlende Verständigungslogik bremst Digitalisierung

Schließlich müssen sich die Verantwortlichen eingestehen, dass die meisten ihrer Systeme nicht sauber miteinander reden können. Und das, selbst wenn sie sich mit großem Aufwand Übersetzungssoftware zwischen die Systeme programmieren. Solange jede Maschine, jedes IT-System, jede Fachabteilung nur für sich gearbeitet hat, war dies kein Problem. Jetzt sollen aber alle Systeme innerhalb eines Industrie-4.x-Netzwerks Daten mit allen anderen Systemen austauschen. Und die Verantwortlichen merken plötzlich, dass ihre IT-Systeme, ihre Maschinen, ihre Arbeitsprozesse in keiner Weise einheitlich sind. In der Vergangenheit hatte sich niemand darüber Gedanken gemacht, selbst viele von der IT-Abteilung programmierte Eigenentwicklungen sind nicht einheitlich, können nicht miteinander sprechen. 

Fehlt aber die Verständigungslogik, hat das in einem digitalen Netzwerk unabsehbare Folgen: Wenn die Verantwortlichen einen Reporting-Prozess aufsetzen möchten, der vielleicht über den Verschleiß an den Maschinen berichtet oder Wartungsintervalle festlegt, ist dies für die Gesamtheit der Maschinen kaum möglich. Jedes System meldet seinen Statusbericht in seiner jeweiligen, klaren Sprache. Aber die gesamten Berichte aus allen Systemen sind nicht mehr als ein undurchdringliches Kauderwelsch, auf dem kaum eine Logik aufgebaut werden kann. 

Ergebnis ist, dass viele Projekte komplexer und teurer werden, als ursprünglich geplant. In vielen Vorstandsetagen geht das Vertrauen in die digitale Transformation verloren. Wenn die IT-Verantwortlichen jetzt davon sprechen, dass sie das Vertrauen in IT-Lösungen und -Produkte wieder aufbauen müssen, dann funktioniert das nur, wenn Projekte und Prototypen erfolgreich durchgeführt werden. Für die digitale Transformation benötigen die IT-Leiter eine höhere Zuverlässigkeit der Software und Erfolge, die zu neuem Vertrauen führen.

Quellen:
Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik, Stichwort Stammdatenmanagement
Plattform Industrie 4.0. Digital Transformation "Made in Germany"
Deutschsprachige SAP-Anwendergruppe e.V., Studie

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