Künstliche Intelligenz Mit föderiertem Lernen und erklärbarer KI zu verbesserten Produktionsanlagen

Um das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in der Produktion auszuschöpfen, muss der Zugang zu großen Datenmengen erleichtert und die Entwicklung von erklärbarer KI beschleunigt werden. Zwei Projekte aus dem Technologieprogramm „Smarte Datenwirtschaft“ wissen, wie das geht.

Die Schlagworte Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind aus dem Diskurs um die Zukunft der Industrie nicht mehr wegzudenken – nicht zu Unrecht, bringen die innovativen Ansätze in der Theorie doch eine ganze Reihe erstrebenswerter Wettbewerbsvorteile mit sich: Die Algorithmen können für die umfangreiche Auswertung von Unternehmensdaten zur Effizienzsteigerung herangezogen werden, Maschinenverschleiß vorhersagen und Vorschläge für eine kosteneffiziente Wartung machen. Außerdem fungieren sie generell als Basis für die Automatisierung zahlreicher Produktionsprozesse. Vereinfachung von Beschaffungsprozessen, vollautomatisierte Qualitätsprüfung, Minimierung der laufenden Kosten von Anlagen – die Möglichkeiten sind vielfältig. In Unternehmen mit hohem Digitalisierungsgrad kann KI als Grundlage für innovative, datenbasierte Geschäftsmodelle dienen und damit völlig neue Marktbereiche erschließen.

Für die meisten dieser Anwendungsbereiche sind allerdings sehr viele Daten notwendig. Zwar fallen in der fertigenden Industrie täglich enorme Datenmengen an, doch insbesondere kleinere und mittelständische Unternehmen sind oft noch nicht dazu in der Lage, diese zu verwerten und auf Basis von Machine-Learning-Prozessen und KI-Anwendungen für sich zu nutzen. Hier setzen einige der Projekte an, die durch das Technologieprogramm „Smarte Datenwirtschaft“ (kurz: SDW) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert werden. Dabei werden Lösungen zur intelligenten, wirtschaftlichen und rechtssicheren Datennutzung und -verarbeitung entwickelt und erprobt. Ziel ist es, aufwendige Prozesse zu vereinfachen, innovative Dienstleistungen bereitzustellen oder neuartige Datenprodukte als handelbare Güter zu etablieren. Die SDW-Förderprojekte Exdra und Raki etwa erarbeiten Lösungen, um spezifische Hürden bei der Entwicklung von KI-Methoden zu überwinden: Während dank Exdra auch solche Daten analysierbar werden, die über getrennte, auch weit voneinander entfernte Systeme verteilt sind, steigert Raki die Transparenz von KI-Anwendungen und bindet den Menschen verstärkt in den Entwicklungsprozess ein.