FrAIday Blog #12

Retrospektive 2021 & Perspektive 2022

Das Jahr 2021 neigt sich dem Ende und so auch diese Blogreihe. Wir blicken auf ein interessantes Jahr zurück, in dem wir KI-Experte Martin Schiele, Geschäftsführer der AI-UI GmbH, in vielen Gesprächsrunden „künstliche“ Löcher in den Bauch gefragt haben.

Wir wollten das Thema Künstliche Intelligenz möglichst für jedermann greifbar und verständlich machen. Unternehmen, die in diesem Bereich noch kein fachliches Knowhow besitzen, sollten durch unsere Interviews einen einfachen Zugang zum KI-Thema erhalten. In insgesamt 11 Interviews haben wir den KI-Super-Hype, welcher ein Zusammenspiel von Technologien wie Machine Learning, Deep Learning sowie Automation ist, ausführlich beleuchtet.

Heute wollen wir nochmal zusammenfassen und einen kleinen Ausblick geben, wie Sie als Unternehmen nun starten können.

„KI wird für Mutige ihre Geschäftsmodelle in der Industrie optimieren, für viele bedeutet dies aber auch eine große Herausforderung.“

Was meinen wir mit "Herausforderung"?

Schon seit Jahrzehnten ist es in Deutschland üblich, dem Bereich „Software“ kaum Bedeutung beizumessen. Das hat dazu geführt, dass wir weltweit bei der Digitalisierung zurückblieben. Beim Thema „Künstliche Intelligenz“ dürfen wir diesen Fehler nicht wiederholen, denn der traditionell starke Maschinenbaubereich wird uns auch nicht mehr retten können. Es ist also an der Zeit, was zu riskieren und zu evaluieren.

Es muss individuell geschaut werden, wo diese neuen Technologien helfen können, auch in Zukunft profitabel zu bleiben.

Unser Blogreihe nochmal kurz zusammengefasst

Wir sind bei grundlegenden Dingen gestartet, wie beispielsweise der Unterteilung in unbeaufsichtigtes– beaufsichtigtes und bestärkendes Lernen. Anschließend habe ich erklärt, wie Deep Learning funktioniert und umfangreich dargelegt, wie mit Daten umzugehen ist, um aussagefähige Ergebnisse zu erhalten. Das ist ganz klar der langweiligste, aber wichtigste Part.

Besprochene Themen wie Digitaler ZwillingQualitätskontrolle über Bilderkennung und Retrofit bestehender Hardware sind vor allem anwendungsbezogen.

Mensch-KI-AIUI

Wie hängen diese ganzen Themen zusammen?

KI und Deep Learning bieten ein sehr breites Spektrum an Lösungen. Mit diesen Algorithmen lassen sich auf nahezu gleiche Art und Weise Probleme der BilderkennungMaschinensteuerung und Textverarbeitung bewältigen.

Ein „all in one“ Baukasten der seinesgleichen sucht. Wenn das einmal verstanden ist, wird KI unter einem viel visionäreren Kontext gesehen und kann dadurch die Zukunft mitgestalten. Daher war es für mich so wichtig, dass Problemlösungspotential so breit aufzuspannen.

Einsatz-KI-AIUI

Wie und wo fangen Unternehmen am besten an?

Künstliche Intelligenz ist grundsätzlich sehr vielversprechend für Unternehmen. KI-Pioniere machen es vor. Sie greifen oft zuerst einmal auf externe Berater zurück oder informieren sich an geeigneten Stellen. Auch das Thema Kooperationen, z.B. mit KI-Startups, gewinnt in diesem Zusammenhang immer mehr an Bedeutung.

Das Schlüsselwort lautet Daten, denn ohne Daten keine KI. Verfügbarkeit, Qualität sowie Nachvollziehbarkeit von Daten ermöglichen den erfolgreichen Einsatz von KI-Lösungen in Unternehmen.

Wichtig ist es, das Thema anzugehen und die Mitarbeiter:innen in diesen Prozess zu integrieren. In diesem Kontext sollte die Analysekompetenz ausgebaut werden, um mit den Daten auch umgehen zu können. Unternehmen brauchen ganzheitliche Datenmanagementkonzepte. Nur so können KI-Projekte von Erfolg gekrönt sein.

Wo liegt die Wertschöpfung und wo geht die Reise hin?

Unternehmen brauchen KI nicht unbedingt. Das ist klar, wenn man sieht, dass wir es auch ohne ins Jahr 2021 geschafft haben. Entscheiden Sie sich aber dafür, bewegt dies viel mehr. Es führt zur Implementierung einer breiteren Digitalisierungsstrategie zum Datengewinn. Damit einhergehend werden langfristig optimierte Verwaltungssystematiken etabliert und die Mitarbeiter:innen sensibilisiert, ihr Know-How gegebenenfalls auf eine viel modernere Art und Weise mit einzubringen. KI kann einzelne Bereiche im Unternehmen optimieren und fördert Synergien, die aus den Randtechnologien erwachsen. Das wiederum hat positive Auswirkung auf die Profitabilität des Unternehmens. Einhergehend soll nicht verschwiegen werden, dass mit dem Einsatz von KI-Lösungen im Einzelfall auch neue, sogar weitere Aufgabenbereiche entstehen.

Netzwerk-KI-AIUI
„KI wird für Mutige ihre Geschäftsmodelle in der Industrie optimieren, für viele bedeutet dies aber auch eine große Herausforderung.“
Martin Schiele - AIUI
Martin Schiele
Geschäftsführer

FrAIday Blog #11

Industrieroboter wieder im Einsatz

Nachdem wir uns im letzten Blog mit der Anwendung einer Bilderkennung in der Robotik beschäftigt haben, wollen wir diesmal direkt in die Umsetzung einsteigen. Wir zeigen, wie Sie Ihre eigenen, bereits bestehenden Systeme via eines sogenannten Retrofit mit Künstlicher Intelligenz optimieren können.

Auch für das heutige Blogvideo waren wir zu Besuch im Mehnert Lab in Erfurt.

Mehnert Lab - Erfurt

Das Mehnert Lab bringt Zusammenarbeit in die Industrie 4.0: In Zeiten der digitalen Transformation und permanenter Veränderungen in Märkten und Branchen werden Kooperation, Synergie und Wissensaustausch essentiell für Wachstum und Fortschritt. Als Hub der industriellen Zusammenarbeit bringt das Mehnert Lab verschiedene Akteure im Wertschöpfungsprozess zusammen und ermöglicht so die gemeinsame Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Servicekonzepte sowie die Qualifikation von Fachkräften.

Was verbirgt sich hinter dem Begriff Retrofit?

Von Retrofit ist die Rede, wenn sie bestehende Systeme, Maschinen, Kameras und Sensoren mit moderneren Technologien aufbessern. Vergleichbar ist das mit einer Art Upgrate.

Warum ist das relevant?

Mittelständische Unternehmen im Bereich der fertigenden Industrie haben oft wenig Interesse infolge neuer technologischer Möglichkeiten seitens der IT komplett neue Maschinen anzuschaffen. Das hat vor allem seinen Ursprung in den Kosten, aber auch wegen des generellen Gesamtaufwandes. Ältere Systeme nutzen aber noch nicht die Vorteile, die KI-Algorithmen bieten und sind oft fehlerhaft. Dies veranschaulicht die folgende Abbildung:

Retrofit_1

Nutzen Unternehmen die bestehende Infrastruktur und optimieren sie, sind ggf. günstig enorme Verbesserungen möglich, wie das nachstehende Bild illustriert:

Was werden Sie uns im folgenden Video zeigen?

Wir werden das #RoboVision Beispiel aus Blog X nehmen und aufzeigen, wie die KI für dieses bestehende System entwickelt wurde. Dabei beginnen wir bei der Datenerhebung, gehen über zum Labeling, zeigen das KI-Training und das Ergebnis. Dieses wird in der Lage sein, bei nahezu völliger Dunkelheit die Objekte zu finden.

Für das Projekt wurde bestehende Kamera-Hardware aus dem Mehnert Lab verwendet und ausschließlich einer selbst trainierten KI, einem #Retrofit, unterzogen.

„Kein Hardwareaustausch nötig – KI ist Software, die problemlos in bestehende Systeme integriert werden kann!“
Martin Schiele - AIUI
Martin Schiele
Geschäftsführer