Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der deutschen Industrie

Seit der Begriff Industrie 4.0 auf der Hannover Messe 2011 eingeführt wurde, konzentriert sich Deutschland durch Automatisierung, Datennutzung und künstliche Intelligenz (KI) intensiv auf die Entwicklung in Richtung Smart Manufacturing.

Dennoch hinkt die deutsche Industrie bei der Einführung von Industrie 4.0-Technologien noch hinter anderen Industrieländern hinterher. Nach fast einem Jahrzehnt anhaltendem Wirtschaftswachstum haben viele Unternehmen die Notwendigkeit der Digitalisierung, um in einer globalen Wirtschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, ignoriert. Dorothee Bär, Staatsministerin für Digitalisierung, betont, dass diese Bequemlichkeit der Industrie die Bemühungen der Bundesregierung erschwert, wenn es um das Beschleunigen der Digitalisierung geht.

Die mangelnde Transparenz über den spezifischen Nutzen von Investitionen in Industrie 4.0 stellt eines der Haupthindernisse für die Branche dar, ergab eine Studie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. So haben besonders mittelständische Produktionsbetriebe angesichts des unsicheren ROI und langer Einführungszeiten eine Zurückhaltung bei Investitionen gezeigt.

 

 

Da das deutsche Exportmodell zu einem Großteil auf der Produktionsindustrie basiert, könnte die Gelassenheit und Trägheit dieser Branche erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben. Aus diesem Grund haben Angela Merkel und die Bundesregierung ein gewagtes neues Konzept angekündigt, um Investitionen in KI, einem wichtigen Faktor für erfolgreiche Industrie 4.0, zu fördern. Experten aus dem öffentlichen und privaten Sektor, darunter auch Actyx und andere Mitglieder des KI Bundesverbands e.V., haben den Plan mitgestaltet, den Merkel auf dem Digitalgipfel im Dezember 2018 in Nürnberg offiziell vorgestellt hat.

Kerninitiativen des Plans

Eine der größten Herausforderungen für Deutschland ist, dass im Moment die am weitesten fortgeschrittene KI-Technologie welche Endnutzern zur Verfügung steht, von Unternehmen wie Amazon, Google und Alibaba dominiert wird. Diese Unternehmen unterliegen im Vergleich zu deutschen Unternehmen weniger Datenschutzbestimmungen. Aber die nächste Welle der KI wird sich auf die Industrielle anstatt auf die Verbraucherseite konzentrieren, so dass hier der Datenschutz von geringerer Bedeutung sein wird — Daten, welche von Maschinen gesammelt werden, sind nämlich unkritischer. Die neue Herausforderung besteht nun darin, dass deutsche Forscher und Unternehmen über die notwendigen Daten verfügen müssen, um den Nutzen durch KI zu steigern.

Merkels Ziel ist es, die umfangreichen Möglichkeiten verfügbarer Industriedaten so zu nutzen, dass Deutschland im Bereich KI und Smart Manufacturing weltweit zu einem führenden Anbieter wird. Sie sicherte zu, dass die Regierung bis 2025 bis zu 3 Milliarden Euro in KI investieren wird. Der Plan stellt einen innovativen und umfassenden Ansatz zur Förderung der KI-Kompetenz dar:

  • Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft: Die Daten werden nicht nur der Wirtschaft, sondern auch deutschen Forschern, Entwicklern und Akademikern zur Verfügung gestellt. Der Datenzugriff ist dabei so lange kostenfrei, bis ein Unternehmen einen bestimmten Profit erzielt hat. Zusätzlich werden auch 100 neue Stellen für Professoren mit Schwerpunkt KI geschaffen.
  • Entspannte Regulierungen: Die aktuelle deutsche Gesetzeslage schränkt die Forschung an KI-Technologien deutlich mehr ein, als andere Länder es tun. Beispielsweise können selbstfahrende Autos keine selbstlernenden Bordcomputer verwenden. Diese Gesetze werden aktualisiert, um sich den Entwicklungen in der KI besser anzupassen.
  • Strategische Beziehungen zu anderen Ländern: International wird Deutschland versuchen, informelle Beziehungen zu anderen Nationen, insbesondere Kanada, Japan und mehreren afrikanischen Ländern zu stärken, welche sich dem Ausbau von KI- und Smart Manufacturing-Kapazitäten widmen.
  • Fokus auf KI-bezogene Beschäftigung und Neugründungen: Der Erfolg der Initiative wird anhand der Anzahl der geschaffenen KI-bezogenen Arbeitsplätze und der Anzahl der Neugründungen von KI an deutschen Universitäten bewertet.
  • Synergien zu privaten Investitionen: Experten gehen davon aus, dass die Investitionen der Regierung in KI eine Art Hebelwirkung haben werden, was wiederum zu höheren privaten Ausgaben für KI führt und den Wert der öffentlichen Investitionen möglicherweise verdoppelt.

Merkel betonte, dass ein Hauptziel dieser Initiative darin besteht, die Einsatzbereitschaft von KMUs in Industrie 4.0 zu verbessern. "Da wir ein Land sind, das stolz darauf ist sagen zu können, dass der Mittelstand das Rückgrat unserer industriellen Wertschöpfung ist, müssen wir sicherstellen, dass die Spitzenreiter die anderen mitziehen", so die Bundeskanzlerin.

Potenzielle Auswirkungen auf die deutsche Produktion

Investitionen in KI sind unter anderem als eine Investition in eine bessere Bereitschaft zur Nutzung von Industrie 4.0 zu sehen, da sie die Intelligenz für Technologien in Automatisierung und Robotik bietet. Selbst die Forschung hat mit überwältigender Mehrheit gezeigt, dass somit Industrie 4.0 ein erhebliches Wirtschaftswachstum nach sich ziehen wird:

  • Laut einem Bericht der Europäischen Kommission wird Industrie 4.0 die Produktivität um 20% steigern, Ausfallzeiten um 50% reduzieren und die Gesamtwertschöpfung im produzierenden Gewerbe bis 2020 auf 20% des Gesamtwertes steigern.
  • Eine Fraunhofer-Studie aus dem Jahr 2014 kam zu dem Ergebnis, dass die Anwendung von Industrie 4.0 den Wert in den Bereichen Landwirtschaft, Chemie, Elektrotechnik, IKT und Maschinenbau in Deutschland bis 2025 um weitere 78 Milliarden Euro steigern könnte, was einem Zuwachs von 15% entsprechen würde.
  • Eine Studie der Boston Consulting Group ergab, dass Industrie 4.0 bis 2025 1% pro Jahr zum BIP Deutschlands beitragen wird, 390.000 Arbeitsplätze schaffen und zu 250 Milliarden Dollar an Investitionen in das Produktionswesen anregen wird.

Während diese Zahlen auf makroökonomischer Ebene beachtlich sind, kann es für einen Mittelständler eine Herausforderung sein, den Nutzen einer Investition in KI als Einzelunternehmen zu ermitteln. Tatsächlich kann es schwierig sein, den ROI von Industrie 4.0 zu verstehen, wenn man bedenkt, dass es in der analogen Welt an konventionellen historischen Daten fehlt, um eine Investitionsentscheidungen zu treffen. Tatsächlich gibt es aber einige Business Cases, in denen KI eine entscheidende Rolle spielen kann, die eine ROI Berechnung ermöglichen:

  • Anticipated value drivers for digital manufacturing technology implementationsIdentifizierung von Engpässen: Eine Fabrik ist ein komplexes System mit dem Auftreten von Engpässen an einzelnen Maschinen oder Arbeitsplätzen. KI-gestützte Technologien können Produktivitätsmuster analysieren, um Engpässe vorherzusagen, was den Managern ermöglicht deren Planung und Reaktionen besser zu priorisieren und kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen zu implementieren.
  • Predictive Maintenance: Basierend auf fortschrittlichen KI-Algorithmen können mit IoT ausgestattete Maschinen Daten über ihre eigene Leistung so erfassen und analysieren. Somit kann die Wartung nur bei Bedarf, zum Beispiel bei der Erkennung bestimmter Muster, und nicht nach einem festgelegten Zeitplan durchgeführt werden können. Wenn die sogenannte vorausschauende Instandhaltung den OEE auch nur einer einzigen teuren Maschine verbessert, ergeben sich oft erhebliche Kosteneinsparungen.
  • Qualitätssicherung: Die Implementierung von KI-Algorithmen verbessert die Qualitätssicherung durch die Erkennung von Abweichungen oder Anomalien, die sich auf die Qualität der Produkte auswirken können. Darüber hinaus können auch Postproduktionsdaten zu diesen Produkten gesammelt werden, um anschließend der Produktentwicklung bei ihren Entscheidungen helfen.
  • Bedarfsermittlung: Die KI kann Daten aus unzähligen Quellen abrufen, um genauere Prognosen als der Mensch über die Produktnachfrage zu erstellen, indem sie ein größeres Datenvolumen analysiert. Diese Vorhersagen ermöglichen die Optimierung von Lagerbestand, Materialversorgung und Personaleinsatz.

Das neue Engagement Deutschlands für KI wird zweifellos bundesweit den Wandel in den Betrieben, insbesondere im Mittelstand, fördern. Ein Schlüssel zu erfolgreichen Investitionen wird die Fokussierung auf bewährte Einsatzbereiche mit nachweislichem ROI.

 

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Themen: Digitalisierung & IIoT, Industrie 4.0

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