Künstliche Intelligenz für die produktive, sichere und p ... / 2.2 Anwendungen und Nutzen

Als wichtigste zukünftige Anwendungsfelder von KI im Betrieb werden die Forschung und Entwicklung (FuE), der Service/Kundendienst, die Produktion, das Marketing, der Vertrieb und die Planung genannt.^[1] Als möglichen Nutzen versprechen sich die Anwender dabei u. a.

• die Reduktion von Routinetätigkeiten und Fehlern,
• die Einsparung von Kosten,
• die Verbesserung der Interaktion mit Kunden durch ein genaueres Verständnis der Kundenanforderungen (Customer Journey),
• Effizienzsteigerungen,
• verbesserte Entscheidungen und die Optimierung von Arbeitsabläufen,
• Lernen in Echtzeit oder aber auch
• die Verbesserung von Sicherheit und Gesundheit.

Aber wie und in welchen Bereichen lassen sich KI-Anwendungen im Betrieb einsetzen und nutzen? Seifert et al. haben hierzu insgesamt 9 KI-Anwendungen und entsprechende Anwendungsbeispiele identifiziert,^[2] die in Tab. 1 dargestellt sind.

KI-Anwendungen	Zugehörige Verfahren und Methoden
Predictive Analytics	Überwachung und Wartung der Produktionsanlagen, um auf der Basis von Sensordaten aus kritischen Zuständen, wie Überhitzung einer Produktionsanlage, Rückschlüsse ziehen und proaktiv auf mögliche Ausfälle reagieren zu können Beschaffungsplanung unter Berücksichtigung von Absatzschwankungen
Optimiertes Ressourcenmanagement	Optimierung von Produktions- und Fertigungsplänen Personalplanung, digitale Personaleinsatzplanung Optimierung von Prozessen in der Ein- und Ausgangslogistik
Qualitätskontrolle	Prüfung der Beschaffenheit von Bauteilen oder sonstigen Produktionsstoffen Überprüfung von Korrektheit der Montageprozesse anhand von Video-, Bild- oder auch Sensordaten
Intelligente Assistenzsysteme	Einarbeitung in Verwaltungsprozesse Montageanleitungen Unterstützung bei Fertigungsprozessen Unterstützung in der Weiterbildung
Wissensmanagement	Management von unternehmensinternen Informationen und Prozessen Datenmodelle für komplexe Engineering-Prozesse Produktkonfiguration und Beschreibung von Schnittstellen zwischen verschiedenen Bauteilen und Produkten
Robotik	Adaptive, lernende industrielle Robotersysteme in der Produktion und Fertigung Adaptive Service-Roboter Lernende, selbstregulierende Greifsysteme und Montageroboter
Autonomes Fahren und Fliegen	Fahrerlose Transportsysteme, wie Reinigungsroboter oder autonom fliegende Drohnen für Bestückung von Regalen in Lagerhallen
Intelligente Automatisierung	Automatisierung von Routineprozessen in Fertigung und Montage durch selbstregulierende Anpassung der Steuerungsparameter Automatisierung von Arbeitsschritten in IT-gestützten Unternehmensprozessen (Robotic Process Automation) inklusive Entscheidungen, die bisher nur von Menschen getroffen wurden, wie E-Mail-Antworten auf Kundenanfragen
Intelligente Sensorik	Umgebungswahrnehmungen (Bild, Laserscan) und Vorverarbeitung der Daten für Kollisionsvermeidung der fahrerlosen Transportsysteme Vorverarbeitung der Daten beim Monitoring von Produktionsanlagen

Tab. 1: KI-Anwendungen und Beispiele^[3]

Die zuvor beschriebenen Anwendungsbeispiele machen deutlich, dass KI technische Systeme um die Fähigkeit erweitert, Aufgaben selbstständig und effizient zu bearbeiten. Dabei können KI-Systeme in den verschiedensten Branchen und Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen. Einen umfassenden Überblick über weitere KI-Technologien und Anwendungsfelder in verschiedenen Branchen bietet die Plattform "Lernende Systeme".^[4]

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass mithilfe von KI Analysen und Vorhersagen genauer sowie Empfehlungen und Entscheidungen zielgerichteter und schneller getroffen werden können.^[5] Bisher nicht abschließend geklärt ist, wie die Interaktion der KI-Verfahren mit den arbeitenden Personen im Betrieb sicher, gesund und produktiv gestaltet werden kann und wie sich die Chancen von KI-Verfahren vollumfänglich nutzen lassen und Risiken vermieden werden können. Im Folgenden werden daher zunächst Kriterien für die Arbeitsgestaltung mit KI-Verfahren vorgeschlagen sowie mit der Potenzialanalyse "Arbeit 4.0" ein anwendungsorientierter Selbstcheck mit entsprechenden Maßnahmen zur Berücksichtigung dieser Kriterien beim Prozess der Einführung von KI in Betrieben vorgestellt.

[1] Seifert et al. (2018): Potenziale der künstlichen Intelligenz im produzierenden Gewerbe in Deutschland, Hrsg. Begleitforschung PAiCE, iit-Institut für Innovation und Technik in der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH.

[2] Seifert et al. (2018): Potenziale der künstlichen Intelligenz im produzierenden Gewerbe in Deutschland, Hrsg. Begleitforschung PAiCE, iit-Institut für Innovation und Technik in der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH.

[3] Seifert et al. (2018): Potenziale der künstlichen Intelligenz im produzierenden Gewerbe in Deutschland. Hrsg. Begleitforschung PAiCE, iit-Institut für Innovation und Technik in der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH, S. 14.

[4] Verfügbar unter: https://www.plattform-lernende-systeme.de/ki-landkarte.html

[5] Westerkamp (2018): VDI Statusreport Künstliche Intelligenz 2018. Hrsg. VDI Verein Deutscher Ingenieure e. V.,...