Workshop Künstliche Intelligenz – Anwendung und Prozesse bei der Produktentwicklung - 24.11.2023

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Einleitung und Zielsetzung

„Künstliche Intelligenz ist eine Technologie von epochalem Charakter – vergleichbar mit der Erfindung des Buchdrucks. KI wird die Industrie revolutionieren.“ So äußerte sich 2021 der damalige Geschäftsführer, Leiter für Technologie und Digitalisierung Michael Bolle der Robert Bosch GmbH.  Künstliche Intelligenz ermöglicht es, hohe Qualitätsstandards zu halten und gleichzeitig Mitarbeiter von monotonen Aufgaben zu entlasten.

Es gibt zwei Hauptgründe für die verstärkte Integration von Künstlicher Intelligenz in Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle: erstens ihre breite und ganzheitliche Anwendbarkeit in allen Phasen der Produktentwicklung und zweitens die kontinuierlich steigende Rechenleistung von Computersystemen und damit die Potentiale.

In diesem Workshop wurde das Trendthema und die zugrundeliegenden Prozesse näher auf strategischer Ebene für Unternehmen beleuchtet. Dabei wurde mit der Identifikation von Problemstellungen, die potentiell in den Betrieben auftreten und mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden könnten, begonnen. Anschließend wurde an Anwendungsbeispielen ein Problemlösungsprozess demonstriert, um den Teilnehmenden die zugrundeliegende Methodik zu veranschaulichen.

Methodik: Impulsvortrag, Problemidentifikation, Problemlösungsprozess, Reflexion

Dementsprechend gliederte sich der Workshop grob in die vier nachfolgend beschriebenen methodischen Blöcke. Ausgehend von statistisch belegten Interessensschwerpunkten wurden dabei Grundlagen inhaltlicher Natur gelegt, industrielle Anwendungen erörtert und praktische Beispiele vorgeführt. Zuletzt erfolgte eine Reflexion des Workshops.

Impulsvortrag Künstliche Intelligenz

Um die Vorkenntnisse aller Workshop-Teilnehmer anzugleichen, legte ein inhaltlicher Impulsvortrag die wesentliche Grundlage. Nach einer kurzen Einführung folgte eine Erörterung der drei wesentlichen Paradigmen des Maschinellen Lernens: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Bestärkendes Lernen wurden jeweils funktional und mit Anwendungsbezug abgehandelt. Anschließend wurde ein Prozess zur Entwicklung von KI-Modellen von der Problemdefinition bis zum fertigen Modell vorgestellt. Mit einer Fokussierung auf verschiedene Ansätze zur Problemdefinition leitete der Impulsvortrag zum nächsten Workshop-Teil über, in welchem die Unternehmen Problemstellungen aus ihrer betrieblichen Praxis identifizierten.

Problemidentifikation in der Gruppe

Im Anschluss an die Einleitung begann die gemeinsame Brainstorming-Session in der Gruppe. Ziel war es, durch das Durchlaufen von drei Phasen erste Inspirationen für KI-Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen zu entwickeln. Die Schritte waren:

1.Potenzialanalyse: Wozu ist Künstliche Intelligenz in der Lage?

2.Datenanalyse: In welchem Bereich meines Unternehmens fallen Daten an und wie sind deren Eigenschaften?

3.Anwendungsmöglichkeiten: An welchen Stellen kann KI einen Mehrwert liefern?

Um interaktiv und kollaborativ zu arbeiten, erfolgte die Brainstorming-Session mithilfe eines Miro-Boards, an dem alle Teilnehmer gleichzeitig mitarbeiten und somit gestalten konnten. Das Ergebnis waren rege Diskussionen und viele neue Ideen, inwiefern der erstmalige Einzug der Künstlichen Intelligenz in die Unternehmen aussehen kann. Der größte Wunsch beruhte dabei auf einer Realisierung eines intelligenten Wissensmanagements.

Hier kann das Ergebnis im Detail betrachtet werden.

Problemlösungsprozess am Beispiel einer Modellbildung

Nach dem Impulsvortrag und einer ersten Problemidentifikation waren alle Teilnehmendem auf einem möglichst gleichen Stand und konnten praktischen Anwendungen zielführend folgen. Entsprechend der Zielgruppenanalyse erörterte das Team aktuelle Beispiele zum KI-Einsatz in der Produktion sowie in der Verwaltung. Ein besonderes Augenmerk lag jedoch auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der (Vor-)Entwicklung. Hier präsentierte das Arbeitskreisteam eine beispielhafte Entwicklung eines KI-Modells, dass in der Lage ist, eine unbekannte Funktion zu erlernen und passende Vorhersagen zu treffen.  

Problemlösungsprozess am Beispiel Predictive Maintenance

Um am Ende des Workshops zu einem anschaulichen Abschluss zu kommen, wurde ein industrielles Beispiel für die Anwendung von KI vorgestellt. Dabei ging es darum, die Produktionsplanung eines Maschinenparks zu optimieren, indem unerwartete Ausfälle von Maschinen auf Basis telemetrischer Daten vorhergesagt werde. Es zeigte sich, dass das entsprechend ausgelegte einfache KI-Modell in der Lage war, zu ca. 85 % korrekt vorherzusagen, dass eine Maschine in naher Zeit ausfallen wird. Durch Optimierung der Struktur des KI-Modells lässt sich dieser Wert sogar noch erhöhen.

Gesamte Präsentation

Alle präsentierten Folien und erarbeiteten Ergebnisse des Tages können Sie bequem als PDF herunterladen.

Weiterführendes

Hier finden Sie ein Programmierungsbeispiel zur Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerks:

Download

 

Schauen Sie gerne für weiterführende Informationen zum Thema KI hier vorbei:

KI-Campus

KI-Landkarten: 

https://www.ki.nrw/ki-landkarte/#/ 

https://www.plattform-lernende-systeme.de/ki-landkarte.html

Oder stöbern Sie durch die folgenden Literaturen:

S. Stowasser: Einführung von KI-Systemen in Unternehmen. München. 2020.

A. Gerón: Praxiseinstieg Machine Learning. Heidelberg. 2020.

 
 

Ergebnisse und Ausblick

Der Workshop „Künstliche Intelligenz – Potenziale für die Funktions- und Produktentwicklung“ erhielt viel positives Feedback, insbesondere durch die Mischung aus einer beginnenden Bedarfsanalyse, einem qualitativem Grundlagenteil sowie einem Praxisteil mit klarem Ergebnis. Auch wurde die Annahme des Teams bestätigt, dass das weite und unübersichtliche Feld der Künstlichen Intelligenz zunächst für alle Teilnehmer vereinheitlicht dargestellt werden muss. Dabei wurde insbesondere dafür sensibilisiert, dass ein KI-Modell von den richtigen Daten lebt. Da Daten teilweise nur aufwändig oder gar nicht real zu erheben sind, kommen für den nächsten Workshop Simulationsdisziplinen in der Virtuellen Produktentwicklung in Betracht, die es ermöglichen, synthetische Daten zum Beispiel zur Entwicklung von KI-Modellen zu generieren. Zudem sucht das Team den Kontakt zu den Unternehmen des Netzwerkes für individuelle, bilaterale Gespräche zum Thema KI und Simulation.

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