Künstliche Intelligenz verbinden viele von uns mit Robotern – insbesondere mit solchen, die menschliche Handlungen nachahmen. Dabei beinhaltet KI weitaus mehr. Die Anwendungsmöglichkeiten in Unternehmen sind mittlerweile äußerst vielfältig und haben meist nur am Rande mit "Maschinenmenschen" zu tun. Dieser Artikel liefert einen Überblick zum aktuellen Stand der Technologie.
Technologien und Anwendungen differenziert betrachten
Um ein Grundverständnis für künstliche Intelligenz zu erhalten, ist zunächst eine genaue Unterscheidung zwischen Technologien und Anwendungen erforderlich. KI-Technologien sind Verfahren und Methoden, die es Systemen ermöglichen, ihre Umwelt wahrzunehmen, die gesammelten Informationen zu verarbeiten und eigenständig Probleme zu lösen. Zudem können die Technologien innerhalb des vorgegebenen Rahmens eigenständig Entscheidungen treffen, handeln und aus den Resultaten Konsequenzen ziehen.
Nach heutigem Stand lassen sich KI-Technologien in sieben Bereiche einteilen:
- Natural Language Processing: Sprachassistenten (Frage-Antwort- und Dialogsysteme, Text-to-Speech, Verstehen von natürlicher Sprache, Übersetzung)
- Semantische Technologien: Ontologien, Semantic Web, Wissensrepräsentation (z. B. Knowledge Graphs)
- Computer Vision: Erkennen von Objekten auf Bildern, Handlungserkennung in Videos, Umgebungserkennung
- Machine Learning: Verfahren für das überwachte und unüberwachte Lernen, Deep Learning, künstliche neuronale Netze, statistische Modelle
- Optimierung und Aktionsplanung: z. B. Navigation, Routenplanung, Prozessoptimierung, Motorkontrolle, Bewegungsplanung
- Neuromorphic Computing: Hardwarearchitekturen, die dem Vorbild neuronaler Netze oder des Gehirns folgen
- Kognitive Modellierung: Simulation menschlichen Verhaltens (z. B. Aufmerksamkeit, Erfassung, Interpretation, Emotionsausdruck, Problemlösung)
Bereits an dieser Stelle wird deutlich, dass menschenähnliche Roboter lediglich in technologische Teilbereich der künstlichen Intelligenz fallen. Noch klarer wird dies bei Betrachtung der Anwendungsfelder.
KI-Anwendungen im verarbeitenden Gewerbe
Die genannten Technologien kommen in der Fertigungsindustrie in mehreren Szenarien zum Einsatz. Relativ weit verbreitet ist beispielsweise Predictive Analytics. Hierbei erfasst künstliche Intelligenz bestimmte Daten, um Vorhersagen zu treffen. Ein prominentes Beispiel ist die Überwachung von Produktionsanlagen. Anhand von Sensordaten sind KI-Lösungen in der Lage, kritische Zustände zu erkennen, auf Ausfälle zu reagieren oder bereits im Vorfeld eine Wartung zu veranlassen.
Auch im Ressourcenmanagement etabliert sich künstliche Intelligenz zunehmend. So ist intelligente Software mittlerweile in der Lage, die Produktions- und Personalplanung zu optimieren. Auch die systemgestützte Verbesserung von Ein- und Auslagerungsstrategien in der Logistik ist möglich.
Aufgrund der zunehmenden Verbreitung ist zudem die intelligente Automatisierung zu nennen. Dieser Ansatz ermöglicht es unter anderem, Routineabläufe in der Produktion mithilfe selbstregulierender Anpassung von Steuerungsparametern zu automatisieren. Im Gegensatz dazu greift die sogenannte Robotic Process Automation im administrativen Bereich. Hier kann künstliche Intelligenz beispielsweise einfache Kundenanfragen eigenständig beantworten.
Weitere Use Cases, die überwiegend noch am Beginn beziehungsweise in der Erprobung stehen, sind:
- Qualitätskontrollen
- Intelligente Assistenzsysteme (z. B. für Montagen, Fertigungsprozesse und Weiterbildungen)
- Autonomes Fahren (z. B. autonome Flurförderfahrzeuge)
- Intelligente Sensoren (Umgebungswahrnehmung; relevant für die sichere Steuerung von autonomen Transportsystemen)
Natürlich kommt künstliche Intelligenz auch in der Robotik zum Tragen. Sie tritt beispielsweise in Form adaptiver, lernender Industrie-Roboter oder Service-Roboter in Erscheinung. Deutlich wird jedoch erneut, dass Roboter nur einer von zahlreichen KI-Anwendungsfällen sind.
Bitkom e.V. veröffentlicht "Periodensystem der künstlichen Intelligenz"
Bitkom e.V. geht hinsichtlich der KI-Definition noch einen Schritt weiter. Der Verein veröffentlichte kürzlich ein Periodensystem der künstlichen Intelligenz. Dieses folgt dem Prinzip aus der Chemie. Es soll dazu dienen, den "Begriff KI auf Geschäftsprozesse abzubilden und ein Verständnis der Elemente aufzubauen". Insgesamt enthält der Baukasten 28 KI-Elemente, die miteinander kombiniert werden können. Eines dieser Elemente trägt den Namen "Mobility Small [Ms]" und bezieht sich direkt auf die Steuerung mobiler Roboter, die mit Menschen kollaborieren. Die übrigen 27 Elemente weisen eher einen rudimentären Zusammenhang mit der Robotik auf.
Fazit: Intelligente Roboter spielen eine untergeordnete Rolle
KI hält zunehmend Einzug in deutsche Unternehmen und ist zweifelsfrei eine Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation. Klar ist jedoch auch, dass die diffuse Angst vor Robotern, die unsere Arbeit übernehmen, keine Grundlage hat. Vielmehr werden uns Robots zunächst von körperlich schweren oder standardisierten Aufgaben entlasten. Aufgrund des Reifegrads sind andere Use Cases der künstlichen Intelligenz zum aktuellen Zeitpunkt jedoch wesentlich attraktiver.
Wenn auch Sie die Möglichkeiten von KI stärker für Ihr Unternehmen nutzen wollen, unterstützen wir Sie als zertifizierter SAP-Partner bei der Integration von SAP Business One in Ihre IT-Landschaft.
