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Innovationswettbewerb

So können auch KMUs KI-Algorithmen nutzen

Bundesministeriums  für Wirtschaft und Energie
Dr. Steffen Wischmann, Leiter der Begleit­forschung des KI-Innovationswettbewerbs des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie: „Qualität und Effizienz von Produktentstehungsprozessen lassen sich durch den Einsatz von KI deutlich steigern.“
© Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie

KI-Anwendungen in der Fertigung sollen auch für den Mittelstand zugänglich werden. Plattform-Lösungen helfen dabei.

Für ihre Lernprozesse benötigen KI-Entwicklungen zuverlässige Trainingsdaten. Das ist eine Herausforderung vor allem für kleine und mittlere Unternehmen, da ihnen in der Regel weder Daten in ausreichender Qualität noch Menge zur Verfügung stehen. In gleich mehreren Projekten des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten „KI-Innovationswettbewerbs“ werden daher plattformbasierte Anwendungen entwickelt, mit denen auch der Mittelstand in der Lage ist, zahlreiche KI-Algorithmen und Lösungen als Bausteine für Flexibilität und Optimierung in der Produktion einzusetzen.

KI erfordert eine einheitliche Datenbewirtschaftung

Daten werden gern als das neue Öl beschrieben. Öl ist jedoch ein nicht nachwachsender Rohstoff und damit eine endliche Ressource. Treffender ist daher das Bild der Daten als ein Acker, der für die eigenen Zwecke verwendet werden kann. KI-Anwendungen für produzierende Unternehmen erwachsen in diesem Bild aus den rund um die Produktion und Fertigung erfassten Daten. Um diese für KI-Anwendungen nutzbar zu machen, müssen sie allerdings auch in einer Form vorliegen, die es ermöglicht, sie an die Cloud-basierten KI-Plattformen zu übermitteln und dort zu verarbeiten. Genau das ist bislang meist nicht der Fall.

Gerade in kleinen und mittleren Unternehmen sind häufig zeitgleich Maschinen und IT-Systeme aus unterschiedlichen Generationen im Einsatz. Da es sich dabei oft auch noch um Insellösungen handelt, sind die Daten nicht miteinander kompatibel und können, wenn überhaupt, nur mit hohem Aufwand gemeinsam verarbeitet werden. Der Trend zur Verlagerung von Daten in die Cloud, wie es etwa bei ERP-Systemen immer üblicher wird, verschärft das Problem weiter: Die großen Cloud-Anbieter bieten zwar umfassende Dienstleistungen an, die auch den Einsatz von KI-Anwendungen ermöglichen. Für die Kunden bedeutet das jedoch, dass sie sich von solchen Insellösungen der großen Technologieanbieter abhängig machen, ohne neue Anwendungen integrieren zu können („Vendor Lock-in“-Effekt). Ein ganzheitliches und flexibles Management von Daten, die Data Governance, ist damit für die Mehrheit der mittelständischen Unternehmen nahezu unerreichbar.

Universelles Betriebssystem für die vernetzte Fabrik

Um vor allem dem produzierenden Mittelstand Data Governance zu ermöglichen, entwickelt das BMWi-geförderte Projekt FabOS ein universelles Betriebssystem für die vernetzte Fabrik. Über eine Plattform lassen sich dabei sämtliche Betriebsmittel und die gesamte Infrastruktur von Produktionsstätten virtuell als sogenannte digitale Zwillinge abbilden. Die so entstehende virtuelle Repräsentation ermöglicht den Informationsaustausch zwischen den Maschinen, IT-Systemen und KI-Anwendungen. Die Heterogenität der Daten aus unterschiedlichen Komponenten in der Produktion wird in FabOS dabei in eine einheitliche Beschreibung überführt, sodass sich alle Komponenten miteinander vernetzen lassen.

Es entsteht ein Ökosystem, das aus KI-Dienstanbietern und Nutzern besteht, sich einheitlich managen lässt und zugleich offen und wandlungsfähig ist. Damit wird FabOS auch zum Enabler für die Entwicklung individueller KI-Anwendungen in den Unternehmen. Das System stellt die kontinuierliche Verfügbarkeit relevanter Daten sicher, strukturiert sie einheitlich und erleichtert damit erheblich die Datenvorverarbeitung. FabOS ermöglicht es auch kleinen und mittleren Unternehmen, ihr Domänenwissen und ihre Erfahrung über industrielle Produkte und Fertigungsprozesse in KI-Anwendungen einzubringen. Dafür sorgt die zusätzliche Bereitstellung von leistungsfähigen Rechenressourcen, Tools und Diensten zur Entwicklung von KI-Anwendungen. Unternehmen werden so in die Lage versetzt, eigene Anwendungen zu entwickeln und ihre Geschäftsmodelle zum Beispiel durch Teilen von Trainingsdaten anzupassen.


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  2. Ein Lösungskatalog für intelligente Produktionen

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