Trotz aller Versprechungen der digitalen Transformation und der Rolle der künstlichen Intelligenz als Antrieb für die Fabriken der Zukunft steckt ihre Einführung in weiten Teilen des verarbeitenden Gewerbes noch in den Kinderschuhen. Über den Autor Ted Plummer, leitender Produktmanager und ansässiger KI-Experte beim industriellen 3D-Druckunternehmen Markforged. Dafür gibt es mehrere Gründe, unter anderem mangelndes Verständnis darüber, was KI wirklich ist und welche Veränderungen sie mit sich bringen wird. Die Trennung von Fakten und (Science-)Fiction kann eine Herausforderung sein. Verwirrung, verbunden mit Ungewissheit, führt zu Gedanken und falschen Ideen, die zu Risiken für die Sicherheit führen, zu Arbeitskräften, zur Kontrolle und zu dem, was die Technologie tun kann und nicht tun kann.
Mythos 1: KI ist das Endziel
Es besteht ein Missverständnis darüber, dass KI selbst ein Vorteil ist: Ich habe unzählige Gespräche mit Kunden geführt, die missverstanden haben, dass KI ein Mechanismus und kein Vorteil ist. „Ich werde darauf warten, dass er ‚KI macht‘“ habe ich schon öfter gehört, als ich zählen kann. Die Realität ist, dass der Nutzen der künstlichen Intelligenz nicht im Prozess selbst liegt, sondern wie bei jeder Art von Datenanalyse liegt der Wert der künstlichen Intelligenz in ihrer Fähigkeit, Probleme schneller zu lösen und die Produktion zu beschleunigen. KI ist das Wie, nicht das Warum. Der zweite Teil der KI-Gleichung ist föderiertes Lernen. Apple- oder Android-Smartphones nutzen die Technologie des föderierten Lernens, um sich mit jeder eingegebenen Textnachricht zu verbessern, je nachdem, wie einzelne Benutzer oder Gruppenbenutzer mit ihren Tastaturen interagieren. Ebenso nutzt unser Netzwerk aus über 10,000 sicher verbundenen 3D-Druckern diese Technologie der künstlichen Intelligenz, um es jeder Maschine zu ermöglichen, mit jedem Druck „intelligenter“ zu werden und gleichzeitig die höchsten Standards an Datenschutz, Integrität und Vertraulichkeit zu wahren. Kundendaten. Durch die Analyse von Daten aus der „Druckerflotte“ kann die KI regelmäßig vorgenommene Korrekturen oder Anpassungen erkennen, etwa wenn Projektionswinkel oder Füllmuster nicht ganz korrekt sind. Diese Verbesserungsmöglichkeiten können dann wieder in das System eingespeist werden und so die Gesamtleistung der Drucker ohne menschliches Eingreifen verbessern.
Mythos 2: KI ist unsicher und basiert auf proprietären Daten
Es besteht die falsche Vorstellung, dass KI aufgrund ihrer datengesteuerten Funktionsweise diejenigen, die sie nutzen, dazu zwingt, ihr geistiges Eigentum (IP) aus Profitgründen weiterzugeben. Das ist nicht der Fall. Wenn es um KI im 3D-Druck geht, bleiben die IP-Adresse und die Teiledaten des Kunden innerhalb sicherer Grenzen getrennt. Es sind nicht diese proprietären Informationen, die das oben beschriebene föderierte Lernen vorantreiben, sondern die anonymen Metadaten. Es sind die Informationen, die im Wesentlichen in einem „Datensatz“ gesammelt werden, der es Maschinen ermöglicht, zu lernen und sich zu verbessern. Es ist nicht möglich, eine der Quell-IP-Adressen aus den Sammeldaten wiederherzustellen. Doch wie bei jeder datengesteuerten Technologie ist Sicherheit auch beim Einsatz von KI immer von größter Bedeutung. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Sie auf einer sicheren Plattform mit der Integrität und Vertraulichkeit der Kundendaten basieren. Eine ISO 27001-Zertifizierung ist eine hervorragende Möglichkeit, nachzuweisen, dass Sie in das Risikomanagement investiert haben.
Mythos 3: KI entwickelt sich ständig weiter, wodurch ihre Ergebnisse unvorhersehbar und nicht wiederholbar sind
Für stark regulierte Branchen wie die Luft- und Raumfahrt ist die Wiederholbarkeit von größter Bedeutung. Bei der Herstellung von Teilen für Flugzeuge sollte beispielsweise das 10.000ste gedruckte Teil exakt dem ersten entsprechen. Aus diesem Grund werden KI und insbesondere föderiertes Lernen von regulierten Branchen oft gemieden. Die Vorteile des fortschreitenden Lernens und der Verbesserung stehen im Widerspruch zu den strengen und kritischen lebenslangen Sicherheitsanforderungen. Branchen wie die Luft- und Raumfahrt, in denen Wiederholbarkeit erforderlich ist, können jedoch weiterhin von KI-basierten Technologien profitieren. Es kann für Designiterationen verwendet werden, um beispielsweise Flugzeugteile in frühen Entwicklungsstadien zu verfeinern und zu perfektionieren. Sobald das Team mit der Raumkonfiguration zufrieden ist, kann das System „gesperrt“ werden, um sicherzustellen, dass keine weiteren Änderungen vorgenommen oder Flottendatenaktualisierungen integriert werden. An diesem Punkt kann die Technologie als Verifizierungstool verwendet werden, um sicherzustellen, dass es im Druckprozess keine Umwege gibt und dass jedes Teil exakt dem letzten gleicht. Langfristig kann dieselbe Technologie eine noch höhere Wiederholgenauigkeit bieten, indem sie Änderungen im Systemverhalten, wie etwa mangelnde Schmierung oder Maschinenverschleiß, erkennt und kompensiert.
Mythos 4: KI wird den Menschen ersetzen und uns die Arbeit wegnehmen
Dieser Mythos ist immer noch weit verbreitet in der Welt der Science-Fiction. Ich sage, lassen Sie die Maschine die Kontrolle übernehmen, wenn es um Maschinenprobleme geht! Nur sehr wenige Bediener, Ingenieure oder Industriedesigner würden sich darüber beschweren, wenn Maschinen eine „Selbstheilung“ bekämen, die sie von alltäglichen Fehlerbehebungsaufgaben befreit und es ihnen ermöglicht, ihre täglichen Aufgaben auszuführen. Anstatt uns faul oder überflüssig zu machen, trägt der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen dazu bei, Innovationen und intelligentere Arbeitspraktiken voranzutreiben. Anstatt sich in der Fertigung oder im Produktdesign auf eher prozessorientierte „Was“- und „Wie“-Fragen zu konzentrieren, können Ingenieure „Warum“- und „Was wäre wenn“-Fragen stellen und die Auswirkungen verschiedener Szenarien auf die Effizienzsteigerung untersuchen oder die Schaffung neuer Produkte, was letztendlich zu größeren Geschäftsmöglichkeiten führt.
Mythos 5: Die Kosten der KI bremsen ihre Einführung
Wenn ich mit Kunden über unsere KI-gesteuerten Maschinen spreche, höre ich häufig zwei Antworten: (1) „Ich kann nicht glauben, wie erschwinglich das ist!“ Oder (2) „Es kostet zu viel!“ Wie bei jeder sich entwickelnden Technologie gibt es diejenigen, die den Wert erkennen, den sie mit sich bringen kann, und diejenigen, die sie als teuren Luxus betrachten. Wir beginnen, diesen Wandel zu beobachten, da die KI über die anfängliche Einführungsphase hinausgeht. Diejenigen, die sich für KI-basierte Lösungen in der Fabrik einsetzen, konzentrieren sich auf den Mehrwert, den sie bieten können, im Wesentlichen dadurch, dass sie Maschinen in die Lage versetzen, maschinenbezogene Probleme zu lösen, wodurch Ingenieure und Bediener mehr Zeit haben, ihre Anstrengungen in Innovation, Produkte und andere menschenbezogene Bemühungen zu investieren. . Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass viele dieser Mythen existieren, weil nicht alle KIs gleich sind. Um ein wirksames Werkzeug zu sein, benötigt KI Zugriff auf große Datenmengen; Ohne einen ständigen Fluss verlässlicher Daten können Maschinen nicht „lernen“. Bevor Sie in eine KI-gestützte Technologie investieren, stellen Sie sicher, dass diese über eine zuverlässige Datenquelle verfügt, die mit den von ihr betriebenen Maschinen skaliert werden kann.