Künstliche Intelligenz in der Produktionsplanung
Genossenschaftlich KI trainieren
Um ein KI-System für die Produktionsplanung zu trainieren, braucht es heute meist noch mehr Daten, als in einem Unternehmen anfallen. Ein Ausweg wären Datengenossenschaften, in denen alle Beteiligten anonymisierte Planungsdaten für das Modelltraining bereitstellen. Dafür müssten Produzenten endlich ihre Skepsis überwinden.
Einige Anwendungen für Fertigungsplaner nutzen bereits heute künstliche Intelligenz, etwa um kurzfristige Umplanungen durchzurechnen. Die Entscheidungen fällt dabei der Mensch, weshalb von einer assistenzbasierten Fertigungsplanung und -steuerung gesprochen werden kann.
Bild: becos GmbH
Datengenossenschaften bilden
Daten aus der Produktion herauszugeben kommt für die meisten Unternehmen selbst dann nicht in Frage, wenn sie für Trainingszwecke einer KI anonymisiert werden. Die Sorge ist zu groß, dass die Daten in die Hände des Wettbewerbs geraten. Über die Bildung von Datengenossenschaften wäre es möglich, KI-Modelle zu trainieren, ohne Geheimnisse preiszugeben. In solchen Genossenschaften übermitteln Unternehmen ihre Daten anonymisiert in einen gemeinsamen Datenpool, mit dem die KI trainiert wird. Im Gegenzug hätten die genossenschaftlich organisierten Unternehmen Zugriff auf diese KI-basierten Systeme, um sie in ihren Werken einzusetzen. Doch selbst dieser Win-Win-Situation für alle Beteiligten stehen die Unternehmen noch skeptisch gegenüber.
Forschungskooperationen gehen voran
Der MES-Anbieter Becos arbeitet im Rahmen einer Forschungskooperation an einem KI-gestützten System, für das ebenfalls größere Mengen an Daten erforderlich sind. Diese Energiedaten sind abstrakt genug, um keine Wettbewerbsvorteile in sich zu verbergen. Daher überlegen Unternehmen durchaus, diese herauszugeben. Vor diesem Hintergrund ist die Idee der Datengenossenschaften gereift. Doch solche Daten reichen zur Weiterentwicklung von KI im Produktionsumfeld nicht aus. Hier werden auch Informationen über Funktionen benötigt, also Wissen über einzelne Maschinen. So könnten dies in der Kunststoffherstellung Maschinen sein, die entsprechende Kompetenzen besitzen. Werden solche Kompetenzen zusammen mit Daten ausgewertet, lassen sich komplexe, intransparente Entscheidungen trainieren, die in zahlreichen Wechselwirkungen zu anderen stehen. Deshalb sind mutige Unternehmen gefragt, die ihre Daten zur Verfügung stellen, um gemeinsam vorwärtszukommen.
Um ein KI-System für die Produktionsplanung zu trainieren, braucht es heute meist noch mehr Daten, als in einem Unternehmen anfallen. Ein Ausweg wären Datengenossenschaften, in denen alle Beteiligten anonymisierte Planungsdaten für das Modelltraining bereitstellen. Dafür müssten Produzenten endlich ihre Skepsis überwinden.
Einige Anwendungen für Fertigungsplaner nutzen bereits heute künstliche Intelligenz, etwa um kurzfristige Umplanungen durchzurechnen. Die Entscheidungen fällt dabei der Mensch, weshalb von einer assistenzbasierten Fertigungsplanung und -steuerung gesprochen werden kann.Bild: becos GmbH
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Dieser Artikel erschien in IT&Production MES Wissen Kompakt 2023 - 05.04.23.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
