Maschinelles lernen in der Produktion: Herausforderungen und Chancen

KI und maschinelles Lernen werden in der Industrie zunehmend relevanter. Die k√ľnstliche Intelligenz erlaubt eine Vielzahl an M√∂glichkeiten, die zu effizienten Prozessen in der industriellen Praxis f√ľhren. Roboter, die vollkommen autonom funktionieren oder die pr√§diktive Instandhaltung von Maschinen sind nur einige Beispiele, die nicht zu vernachl√§ssigen sind, um zuk√ľnftig wettbewerbsf√§hig zu bleiben. Im nachfolgenden Beitrag erf√§hrst Du, weshalb die Einf√ľhrung der k√ľnstlichen Intelligenz im maschinellen Lernen f√ľr Deinen Bereich oder Dein Unternehmen langfristig so wichtig sind.

Definition ‚Äď Was ist Deep Learning?

Unter dem Begriff Deep Learning (DL) versteht man eine spezielle Art der allgemeinen Informationsverarbeitung. Parallel hierzu handelt es sich um einen Teilbereich des Machine Learnings. Das DL verwendet neuronale Netze, um bestehende Datens√§tze zu analysieren. Alle hierf√ľr verwendeten k√ľnstlichen neuronalen Netzwerke sind analog zu den biologischen neuronalen Netzwerken des menschlichen Gehirns entstanden. Die Netzwerke nehmen zun√§chst etwas wahr, es wird hier√ľber nachgedacht, um dann zu einer Schlussfolgerung zu gelangen. Gro√üe Datenberge k√∂nnen durch die hierdurch entstandene k√ľnstliche Intelligenz wesentlich schneller untersucht und wahrgenommen werden, als Dein menschliches Gehirn diese Aufgaben bew√§ltigen k√∂nnte. Das Deep Learning stellt laut Definition rein technologisch die Basis f√ľr die enormen Fortschritte der K√ľnstlichen Intelligenz dar. 

Was ist Machine Learning?

Das Machine Learning nimmt in allen Bereichen des t√§glichen Lebens zunehmend mehr Relevanz ein. Maschinelle Lernmodelle basieren hierbei auf unterschiedliche Algorithmen, die in der angewandten Technik zwingend ber√ľcksichtigt werden m√ľssen. Wie Maschinen lernen, erfolgt immer in Abh√§ngigkeit der zugrundeliegenden Datenart und welches gew√ľnschte Ergebnis hiermit am Ende erzielt werden soll.

Es wird zwischen folgenden Lernmodellen im Bereich der Klassifikation unterschieden:

  • √úberwacht
  • Un√ľberwacht
  • Best√§rkt
  • Teil√ľberwacht

Im Rahmen dieser Modelle werden zudem differenzierende algorithmische Techniken unterschieden, die sich in den Datensätzen und den angestrebten Ergebnissen unterscheiden. Algorithmen des maschinellen Lernens orientieren sich grundsätzlich daran, Daten und Dinge zu klassifizieren, eine Musteridentifikation vorzunehmen sowie eine klare und nachvollziehbare Entscheidung zu generieren.

Das Maschine Learning versteht sich ebenso laut Definition als eine Kombination von Algorithmen, die es erm√∂glichen, komplexe und nicht im Vorfeld nachvollziehbare Daten mit maximaler Genauigkeit festzulegen. 

Maschinelles Lernen in der Produktion

International in beinahe allen Lebensbereichen steigt die individuelle Bedeutung von maschinellem Lernen enorm an. Aufgrund einiger Maschine-Learning-Tools ist es beispielsweise m√∂glich, die vorteilhaften Aspekte je nach gew√§hltem Modell und Klassifikation in die produzierenden Firmen zu integrieren. Was ist Maschine Learning genau in der Praxis und, wieso ist es so vorteilhaft das maschinelle Lernen sowie die k√ľnstliche Intelligenz in der Produktion zu implementieren? Dieser Sachverhalt wird im kommenden Abschnitt auch anhand von einzelnen Anwendungsbeispielen kurz n√§her dargelegt.

  • Anwendungsbeispiele durch das Machine Learning als Part des Empfehlungsdienstes, hierdurch werden Usern z. B. automatische Inhalte per Einf√ľhrung empfohlen;
  • Anwendungsbeispiele von ERP-Systemen, Prozessautomatisierungstechniken oder MES Systemen die durch das Machine Learning sichergestellt werden, insbesondere zur vereinfachten Datenbankaufbereitung;
  • Eine planbare und vorausschauende Wartung durch das Machine Learning. Hierdurch werden Instandhaltungs- und Reparaturdaten erfasst, um m√∂glichen St√∂rungen der Maschinen vorzubeugen.

Maschinen Lernen in der unternehmerischen Praxis

Das maschinelle Lernen in der Produktion wird zunehmend zum Erfolgsfaktor in der Wirtschaft. Mit einer immer weiterf√ľhrenden Technologisierung ist dies ein nicht zu untersch√§tzender Erfolgsfaktor, der durch einen verwendeten Algorithmus eigenst√§ndig lernen kann. Eingesparte Ressourcen sowie ein komplexeres Maschine-Learning fallen direkt in diese Mehrwertbereiche. Mit der Industrie 5.0 wandelt sich auch die Produktion ma√ügeblich. Hierbei steht das maschinelle Lernen sowie die K√ľnstliche Intelligenz im Vordergrund um den ‚Äěmenschlicheren Arbeitsplatz‚Äú. Hierbei ist das Lernen der Maschinen zur Unterst√ľtzung des Menschen an seinem Arbeitsplatz ein ma√ügeblicher Faktor. In der Produktion geht es hierbei nicht nur um Steigerung der Effizienz sondern auch darum die Menschen bei deiner Arbeit zu unterst√ľtzen.

K√ľnstliche Intelligenz in der Produktion ‚Äď Vorteile

Die k√ľnstliche Intelligenz in der Produktion bietet Mehrwerte und Erfolgsfaktoren, die dringend zu ber√ľcksichtigen sind, um langfristig auch in der Zukunft wettbewerbsf√§hig zu bleiben. Die Vision, dass Maschinen lernen, ist keine Zukunftsvision, sondern vielerorts bereits gelebte Praxis in der Industrie und Produktion. Auch Technologieunternehmen wie SAP nutzen diese Technologien bereits gewinnbringend. 

Es wird hierbei zwischen dem sogenannten Future-Proof, der Effizienz und der sogenannten Forcierung der Konzentration schwerpunktmäßig unterschieden.

Future-Proof beschreibt laut Definition das Maschine Learning im Grundsätzlichen und die Notwendigkeit aktiv in diese Technologie als Unternehmen zu investieren. Es ist zu erwarten, dass das Maschine Learning als Kosteneffizienzfaktor in der Zukunft noch einen viel größeren Erfolgsfaktor einnehmen wird. Unternehmen sollten folglich besser noch heute in diese Arten der Technologie investieren, auch um eine prädiktive Instandhaltung sicherzustellen, um beispielsweise hierdurch Kosten einzusparen.

Aufgrund der gew√§hlten Methode sowie der Klassifikation von zugrundeliegenden Datens√§tzen ist es maschinell m√∂glich, den eingesetzten Input in einen Prozess m√∂glichst effizient zu gestalten. Hierdurch ist eine Maximierung der externen und internen Unternehmensprozesse zu erwarten. SAP verwendet beispielsweise aktiv diesen Ansatz in den ERP-Programmen. 

Das maschinelle Lernen kann repetitive Aufgabenbestandteile je nach Modell und genutzten Methoden eigenst√§ndig √ľbernehmen. Hierdurch k√∂nnen sich Unternehmen auf andere Dinge konzentrieren und ihren Kernaufgaben nachgehen. 

Unterscheidungspunkte Machine Learning und Deep Learning

Eine der wesentlichsten Besonderheiten der Deep-Learning Modelle ist, dass sie dazu f√§hig sind von sich allein aus zu lernen. Dieser Sachverhalt resultiert daraus, dass die zugrundeliegenden Systeme Inhalte eigenst√§ndig verkn√ľpfen k√∂nnen und hieraus autark auch durch Algorithmus lernen k√∂nnen. Der Mensch greift hier nicht mehr von au√üen in den Lernerfolg aktiv ein. Die Maschinen analysieren, anhand von standardisierten Methoden allein. Dieser Sachverhalt stellt auch den deutlichsten Unterschied zum eigentlichen Machine Learning dar. Denn beim Machine Learning greift der Mensch in einer engen Definition noch aktiv in diese Sachverhalte ein.

Machine Learning was ist das und wie lernen Maschinen genau?

Wie funktioniert maschinelles Lernen? Diese Fragestellung ist in Kombination mit dem Deep Learning sowie den verschiedenen Methoden zur Klassifikation je nach genutztem Modell und Beispiel in der Praxis ein Umstand der n√§her untersucht werden sollte. Grunds√§tzlich folgt das maschinelle Lernen dem Beispiel des menschlichen Gehirns. Das Gehirn des Menschen ist dazu f√§hig, binnen Sekunden eine Unmenge an Daten zu verarbeiten und √ľber neuronale Netzwerke zu verteilen. Neue Impulse bzw. Daten werden mit bereits gesammelten und bekannten Daten abgeglichen und konstant verarbeitet. Aus dieser bestehenden Datenbank im Gehirn werden dann Lern- und Entscheidungsprozesse abgehandelt. Die Funktionsweise des maschinellen Lernens findet in √§hnlicher Form statt.

Ein Computer ben√∂tigt hierf√ľr eine gro√üe Menge an Daten. In der Praxis wird diese Datenmenge auch als ‚ÄěBig Data‚Äú bezeichnet. Die Datenmenge garantiert f√ľr das Deep Learning eine ausreichende Datengrundlage, um eine Basis f√ľr das Handeln und das aktive Lernen am Beispiel zu erhalten.

Autonome Fahrmodelle, die eigenst√§ndig arbeiten, gelten f√ľr unterschiedliche Arten des maschinellen Lernens als hervorragendes Beispiel, denn hier werden Innovationen wie Radarsysteme, Sensorsystem oder Kamerasysteme in Summe geb√ľndelt und dann genutzt. Die zugrundeliegenden Informationen dieser Techniken werden durch einen zentralen Computer gesammelt. Dieser Computer ist in einen laufenden Aufnahmeprozess integriert, in denen einstr√∂mende neue Daten verarbeitet werden, um daraus zu lernen.

Auch das menschliche Gehirn agiert im Denkprozess √§hnlich, da es sich kontinuierlich in einem aktiven Lernprozess befindet. Einstr√∂mende Daten werden klassifiziert und analysiert. Die Maschine ist hierdurch in der Lage, gem√§√ü einem Algorithmus lernen zu k√∂nnen. Es werden hierf√ľr aktiv Wahrscheinlichkeiten berechnet, um eine belastbare Handlungsentscheidung zu f√§llen. Maschinen lernen infolgedessen in einer abgewandelten Form, √§hnlich wie das menschliche Gehirn lernt und Entscheidungen trifft.

Maschinelles Lernen in der Produktion ‚Äď K√ľnstliche Intelligenz und ihre Herausforderungen

Viele Unternehmen haben in Deutschland bereits die Notwendigkeit von KI ‚Äď Technologien erkannt und setzen diese in unterschiedlichen Arten auch zunehmend um, damit eine Wettbewerbsf√§higkeit gegen√ľber dem Wettbewerb vorhanden bleiben kann. Vor allem die typischen KMUs sehen sich jedoch in der Umsetzung der KI ‚Äď Technologie gro√üen Herausforderungen ausgesetzt. Im Wesentlichen fehlt hierf√ľr das passende Fachpersonal, das Vertrauen in die k√ľnstliche Intelligenz als moderne Technologie sowie belastbare Erfahrungen in der Umsetzung. Insbesondere bei Themen der Datensouver√§nit√§t oder auch der Nutzung abgesicherter Zertifikate bestehen weitere Herausforderungen der KI ‚Äď Technologie.

KI und Maschinelles lernen weisen aktuell folglich vor allem unternehmerische Eintrittsbarrieren auf, die es zu beseitigen gilt, um auch zuk√ľnftig Wettbewerbsf√§hig zu bleiben.

Eine Einf√ľhrung von KI-Methoden kann unternehmerisch beispielsweise eine optimale Lagerplatznutzung sowie einen effizienteren Mitteleinsatz bedeuten. Die K√ľnstliche Intelligenz nicht zu beachten, kann folglich langfristig einen enormen Nachteil bedeuten. Wenn Du eine kostenfreie Beratung zu dem Thema was ist maschinelles Lernen genau m√∂chtest, dann nimm Kontakt mit uns auf.

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