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Strategie
05/04/2019

Künstliche Intelligenz in der Industrie

Der Schlüssel zum Erfolg von KI Systemen liegt im klassischen Lean Management
Michael Rosenberger
Michael Rosenberger
Managing Director, HARTING IT Services
Künstliche Intelligenz in der Industrie

Künstliche Intelligenz (KI) kann definiert werden als „die Fähigkeit eines Systems, externe Daten korrekt zu interpretieren, aus diesen Daten zu lernen und das Gelernte durch eine flexible Adaption anzuwenden, um spezifische Aufgabenstellungen zu lösen“. Damit bietet KI für die Industrie die Chance, eine Vielzahl von in der Regel repetitiven Aufgaben, die bis heute Menschen vorbehalten waren, zu automatisieren.

Die grundlegende Technologie hierfür steht heute mit Softwarepaketen, wie Scikit-learn, TensorFlow oder diversen Cloud-Lösungen praktisch jedermann zur Verfügung. Aus technischer Sicht ist daher die Verfügbarkeit von hinreichend vielen und qualitativ ausreichenden Daten der entscheidende Faktor.

Auch wenn es überaus spannend ist, das Thema von dieser Seit aus zu betrachten, ist der technische Blick auf das Thema nur eine Seite der Medaille. Ein technisch erfolgreich zum Ziel geführtes KI Projekt ist leider noch kein Indikator für dessen wirtschaftlichen Erfolg. Ein KI System allein schafft noch keinen wirtschaftlichen Nutzen, vielmehr verursacht es Kosten für Entwicklung und Betrieb.

Der Schlüssel zum Erfolg von KI Systemen im industriellen Umfeld ist im klassischen Lean Management zu suchen. Während traditionell zwischen Wertschöpfenden, notwendigen unterstützenden Tätigkeiten und Verschwendung unterschieden wird, ist diese Definition heute breiter zu fassen. Durch den Einsatz von KI sind wir heute in der Lage, unterstützende Tätigkeiten zu automatisieren, bei denen dieses vor einigen Jahren noch als undenkbar galt. Man kann daher heute von automatisierbaren und nicht automatisierbaren unterstützenden Tätigkeiten sprechen. Die Basis für den Einsatz von KI Systemen sollte aus wirtschaftlicher Sicht daher eine sorgfältige Analyse der Wertströme und Prozesse darstellen.

Ein Beispiel hierfür bei HARTING stellt die Bearbeitung von Service Request dar. Hierbei handelt es sich um einen, über die Jahre stetig optimierten Prozess. Eine bisher notwendige unterstützende Tätigkeit stellte die Zuordnung eingehender Anfragen zum bearbeitenden Team dar. Diese Aufgabe konnte durch die Verwendung von Techniken aus dem Bereich der Computerlinguistik und einem geeigneten Klassifikator zu einem großen Teil automatisiert werden – dies steigerte den wertschöpfenden Anteil in dem Prozess spürbar.

In der Zukunft liegt die Herausforderung genau darin, vergleichbare Prozesse mit automatisierbaren unterstützenden Tätigkeiten zu identifizieren und Daten zu sammeln bzw. auszuwerten, um KI Systeme zur Automatisierung anzulernen.

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