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24. September 2021

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Die Fabrik der Zukunft spricht unsere Sprache

Die Fabrik der Zukunft spricht unsere Sprache© Pexels.com/pixabay

Künstliche Intelligenz soll in Zukunft Industrieanlagen überwachen und in Stand halten. Die TU-Wien arbeitet nun an der Notwendigkeit auch menschliche Texte verstehen zu können.

(red/czaak) Die Komplexität großer Fertigungsanlagen in der Industrie nimmt zu. Um industrielle Fertigungsstraßen optimal in Stand zu halten, überwachen und warten, setzen Unternehmen nun zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI) und dafür gibt es unterschiedliche Strategien. Dazu zählt Maschinen mit Sensoren auszustatten und aus den Sensordaten auf den Zustand der Anlage zu schließen.

Ein großer Teil der Information über Maschinen und Fertigungsanlagen existiert jedoch nicht als digitale Messdaten, sondern in Form von Texten, die von Menschen geschrieben wurden – vom Maschinenprüfbericht bis zum Schichtprotokoll mit etwaig aufgezeigten Problemen. Zur Nutzung all dieser Daten arbeitet die TU Wien nun an einem KI-Projekt mit Bestandteilen wie „Text Mining“ und „Instandhaltung 4.0“.

Der Algorithmus, der lesen kann
Menschliches Erfahrungswissen ist in der Industrie extrem wertvoll - und es wird wohl auch künftig bleiben. Wenn nun Mensch und Maschine miteinander kommunizieren – in welcher Sprache soll das dann geschehen? In der Sprache der Maschine mit entsprechend langen Tabellen als Zahlencodes - oder in menschlicher Sprache?

„Wenn es uns gelingt, natürliche menschliche Sprache für künstliche Intelligenz in der Industrie verstehbar zu machen, dann eröffnet sich uns ein riesengroßer Schatz an zusätzlicher Information“, sagt Fazel Ansari vom Institut für Managementwissenschaften der TU-Wien. „Stellen wir uns vor, wie viel Wissen man über eine Fertigungsanlage nutzen kann, aus schriftlichen Aufzeichnungen wie Schichtbüchern, Protokollen oder Endberichten der Qualitätskontrolle.“

Maßgeschneiderte Lösungen für jeden Anlagentyp
Viel umfassender und präziser als jeder Mensch könnte eine künstliche Intelligenz automatisch Muster aus großen Datenmengen erkennen – etwa typische Probleme, die immer wieder gemeldet werden, bevor es dann zu einem größeren Schaden kommt. In diesem Fall könnte die künstliche Intelligenz rechtzeitig Gegenmaßnahmen vorschlagen.

Allerdings ist es nicht einfach, menschliche Texte für künstliche Intelligenz aufzubereiten. Damit eine künstliche Intelligenz tatsächlich „verstehen“ kann, worum es in den Texten geht, muss sie die Gesamtsituation kennen: Sie braucht Verständnis für die Maschine, der Prozesse und zudem Wissen über die Rolle der beteiligten Menschen. Erst wenn die KI dieses Verständnis hat, können Texte richtig eingeordnet werden.

Potential für Branchen wie Versicherungswesen
Dabei geht es nicht bloß um statistische Analysen, etwa das Detektieren bestimmter Begriffe, die plötzlich häufiger vorkommen als früher. Algorithmen können auch zwischen positiven und negativen Bewertungen unterscheiden, die sogenannte „Sentiment-Analyse“ - also wie sich diese subjektiven Bewertungen im Lauf der Zeit verändert haben und dabei dann auch Assoziationen zwischen verschiedenen Begriffen aufspüren und quantifizieren.

„Hier gibt es schon sehr viel Forschung, die wir teilweise an unsere Anforderungen anpassen können. Aber für die Anwendung dieser Text Mining-Algorithmen im industriellen Umfeld ist noch viel Forschung notwendig“, betont Fazel Ansari. „Besonders im Versicherungswesen könnten unsere Text Mining-Ansätze Potenzial entfalten. Eine Firma, die Versicherungen für teure Geräte anbietet, legt natürlich Wert auf optimale Instandhaltung und hier kann viel Geld gespart werden, wenn man bessere Methoden findet, Fehler rechtzeitig zu entdecken.“

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red/czaak, Economy Ausgabe Webartikel, 06.09.2021