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Industrie 4.0 war gestern

Künstliche Intelligenz – der nächste Multimilliardenmarkt

6. März 2017, 12:57 Uhr | Karin Zühlke

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Watson ist überall

Wer eine umfangreiche Server-Infrastruktur im Watson Center in München vermutet, wird enttäuscht: Am Ort befindet sich kein klassisches Data Center. »Die physische Anwesenheit eines Rechenzentrums ist hier im Haus nicht erforderlich. Wir nutzen Rechenzentren weltweit«, klärt Waser auf. »Watson ist eine Technologie, die wir an beliebigen Standorten aufbauen können. Wir bieten sie als Cloud Dienste an, oder sie kann im Rechenzentrum des Kunden installiert werden.«

Die Hardware für Watson bilden IBM-Power-Systeme. Das ist laut CTO Andrea Martin der grundsätzliche Core. »Im Einzelfall gibt es aber auch andere IT-Architekturen, die infrage kommen«, so Martin. Es gibt auch nicht DEN EINEN Watson. Weil der Name vom ursprünglichen IBM-Supercomputer „Watson“ kommt, gibt es bisweilen noch dieses Missverständnis. Watson ist inzwischen ein Service, der räumlich unabhängig genutzt werden kann. »Watson wird immer fallbezogen als Experte trainiert. Es handelt sich um ein System, das sehr kundespezifisch angelernt wird«, erklärt Martin.

Watson wird daher immer besser, je mehr “Erfahrungen” er sammelt. »Die einzelnen Use Cases werden je nach Fall mit Experten beim Kunden trainiert«, so Martin weiter. Das heißt, wird Watson zum Beispiel für eine Anwendung zur Krebstherapie eingesetzt, muss er von Ärzten trainiert und angelernt werden.

Von der smarten zur kognitive Fabrik

Was bedeuten die Fähigkeiten des Watson-Systems nun für die Smarte Fabrik? »Wir wollen die Smart Factory einfacher machen mit kognitiven Technologien«, fasst IBM-Technologieexperte Plamen Kiradjiev zusammen, Technologie-Experte von IBM. Ein Beispiel dafür ist die mit der künstlichen Intelligenz von IBM ausgestattete App „Watson Maintenance Advisor“. Sie ist nach der bestandenen Erprobungsphase bei John Deere nun kostenlos als Produkt auf der IBM-Cloud-Plattform Bluemix erhältlich.

Dabei handelt es sich um ein nutzungsbedingtes Modell auf Bluemix. Die ersten 30 Tage Nutzung sind kostenlos. Eine Fabrik mit zehn Mitarbeitern kann sich diesen Watson-Service also ebenso leisten wie ein Großkonzern. Im Rahmen eines Pilotprojektes beim weltweit größten Landtechnik-Hersteller John Deere wurde ein Prototyp für kognitives Werkerassistenzsystem mit Hilfe von Watson entwickelt. Dabei ging es um die Frage, inwieweit kognitive, lernende Systeme heute in der Lage sind, Hilfestellungen bei Wartungsarbeiten für Maschinen und Anlagen sowie Problemlösungsvorschläge bei Störungen zu bieten. »Der Einstieg ist einfach – man kann die Anwendung auf der Cloud-Plattform Bluemix per Knopfdruck aktivieren und über das Hochladen von Bildern und Textdokumenten auf den eigenen Anwendungsfall trainieren«, sagt Kiradjiev, der die App mitentwickelt hat. Er hat gemeinsam mit einem Team den ersten Prototyp des „Watson Maintenance Advisors“ innerhalb von nur vier Tagen entwickelt.

Auf der Cloud-Plattform Bluemix wurde die Anwendung aus verschiedenen Watson-Funktionen zusammengestellt, konfiguriert und verwaltet. Das anschließende manuelle Training für den Prototyp war auf die Wartung von zwei verschiedenen Maschinen mit je fünf verschiedenen Fehlern ausgerichtet. Kognitive Systeme ahmen den Prozess des menschlichen Denkens nach. »Das ist der Prozess, den wir versuchen, in unserem Watson abzubilden«, unterstreicht Andrea Martin. Das bedeutet für die Fertigungsindustrie, dass sie künftig nicht im Sinne einer smarten Fabrik Daten sammelt und automatisch vorab festgelegte Reaktionen ableitet, sondern Funktionalitäten wie „Understand“ und „Reason“ nutzen kann. Das heißt, Daten zu nutzen, um zu neuen Einsichten zu kommen und die in jedem Einzelfall bestmögliche Aktion abzuleiten, nach dem Prinzip: „Verstehen, Grund und Lernen“.

Ist die smarte Fabrik damit obsolet? Das mitnichten, »denn die Smart Factory ist Voraussetzung für eine kognitive Fabrik«, so Martin. So können künftig bereits in der Designphase eines Produktes Erkenntnise aus der Betriebsphase einfließen und Lücken zwischen Entwicklung und Produktion schließen. Sind kognitive Systeme bzw. die künstliche Intelligenz also der nächste Multi-Milliardenmarkt? Die Analysten sind davon überzeugt. Nach Prognosen des Bitkom zum Beispiel wird der globale Umsatz mit Hardware, Software und Services rund um Cognitive Computing und Machine Learning im Jahr 2017 um 92% auf 4,3 Mrd. Euro wachsen. Bis zum Jahr 2020 wird sich das Weltmarktvolumen dann voraussichtlich auf 21,2 Mrd. Euro mehr als verfünffachen.