Symbiose zwischen Mensch und Maschine
»Generative AI vereinfacht Prozesse«
Damit Anwender schnell und problemlos Inhalte für ihre tägliche Arbeit erstellen können, setzt Amazon Web Services (AWS) auf »Generative AI for Industrial«. Jan Metzner, Principal Specialist Solutions Architect Manufacturing bei AWS, informiert über Möglichkeiten und Anwendungen von Generative AI.
Markt&Technik: Herr Metzner, was versteht AWS unter »Generative AI for Industrial«?
Jan Metzner: Mit Generative AI können Anwender rasch und ohne großen Aufwand Inhalte für ihre tägliche Arbeit erstellen. In der Industrie ist dies oftmals das Erzeugen von Code, aber es bieten sich je nach Branche auch andere Use Cases an. Die aktuelle KI-Technologie entwickelt sich kontinuierlich weiter. Allerdings gibt es nach wie vor eine große Herausforderung: Persönlich identifizierbare Informationen (PII) müssen auch wirklich im Unternehmen bleiben und dürfen nicht an die Öffentlichkeit geraten. Sonst könnte der Wettbewerb Zugriff darauf erlangen und die Daten zu seinem Vorteil nutzen. Hier müssen Unternehmen aufpassen und ihre oftmals geschäftskritischen und sensiblen Daten schützen. Einen Compliance-konformen Umgang mit Generative AI unterstützen wir beispielsweise mit Amazon Bedrock und Amazon SageMaker JumpStart.
Was kann »Generative AI for Industrial« in welchen Anwendungen leisten?
Für die Maintenance wird bereits seit längerer Zeit Machine Learning (ML) verwendet, um die Anlagenverfügbarkeit zu maximieren oder Herstellungsfehler zu erkennen. Allerdings sind dafür manchmal mehr Daten notwendig. Generative AI kann diese Informationslücke schließen und dadurch Prozesse effizienter gestalten. Ein weiterer Use Case liegt im Bereich der Dokumentationen. Viele produzierende Unternehmen verfügen über einen Maschinenpark nach dem Brownfield-Ansatz – also mit sogenannten Legacy-Systemen und alten Anlagen. Maschinendaten wie etwa Wartungsfenster verstecken sich oftmals in unterschiedlichsten Dokumenten. In Verbindung mit einer Suchmaschine und Generative AI können Unternehmen diese Informationen effizient und schnell auslesen. Und auch die automatische Generierung von Programmcode kann den Arbeitsalltag in der Industrie unterstützen, um etwa die Verbindung zu verschiedenen Maschinen zu erleichtern.
Welchen Nutzen bringt »Generative AI for Industrial« den Anwendern?
Grundsätzlich erleichtert Generative AI in der Industrie Prozesse. Durch effizientere Abläufe werden die Fachkräfte etwa von wiederkehrenden Aufgaben entlastet. Damit können sie sich komplexeren Aufgaben widmen, bei denen sich ihre Expertise nicht durch eine KI ersetzen lässt. Das ist gerade in der Steuerungstechnik wichtig, denn die Zeit der SPS-Experten ist heutzutage wertvoller denn je. Der Mensch ist nach wie vor der wichtigste Teil jedes Prozesses. Er verfügt über jahrelange Erfahrung und ist ein entscheidendes Korrektiv. Es geht also bei Generative AI um eine sinnvolle Symbiose zwischen Menschen und Maschinen – nicht nur um Prozesse zu optimieren, sondern auch um die Produktqualität zu verbessern.
Inwiefern nutzt AWS »Generative AI for Industrial« – für sich selbst und in den Angeboten für seine Kunden?
Mit Amazon Bedrock unterstützen und nutzen wir selbst verschiedene Modelle von ganz unterschiedlichen Herstellern. Gerade für die Generierung von Programmcode verwenden wir aber größtenteils unser eigenes KI-Modell Amazon CodeWhisperer, das wir auf Grundlage von Kunden-Feedback kontinuierlich weiterentwickeln, um alle geforderten Use Cases abzudecken. Wichtig ist uns dabei, stets den Compliance-konformen Umgang mit den Daten im Blick zu behalten. Besonders in der Industrie darf das nie vergessen werden.
Welche Neuigkeiten in puncto »Generative AI for Industrial« hat AWS auf der Messe SPS präsentiert?
An unserem Stand auf der SPS haben wir unter anderem einen No-Code-Workspace für ML mit Amazon SageMaker Canvas vorgestellt. Besucher konnten ihre Use Cases über Amazon Bedrock mit Generative AI bauen und die Technologie in Aktion sehen.
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