Künstliche Intelligenz – auch für KMU interessant?

Ist künstliche Intelligenz (KI) nur etwas für grosse Konzerne mit viel Geld? Nein. Immer mehr KMU beschäftigen sich mit diesem Thema, wie am diesjährigen Trend- und Konjunkturforum der SGKB klar wurde. 

Bild: Christof Stürm von der Steinemann Technology AG.

Auch die St.Galler Steinemann Technology AG setzt seit Kurzem auf maschinelles Lernen, um Daten ihrer weltweit eingesetzten Schleifmaschinen zu analysieren.

Der digitale Fortschritt ist nicht aufzuhalten. Künstliche Intelligenz (KI) kommt bereits in 40 % der Ostschweizer Unternehmen zum Einsatz, wie eine nicht repräsentative Umfrage unter den Teilnehmenden des Trend- und Konjunkturforums «Horizonte» ergeben hat. Bei 12 % ist der Einsatz in Planung. Allerdings haben auch 48 % angegeben, dass bei ihnen die KI nicht zum Einsatz kommt.

KI soll die Fähigkeiten menschlichen Denkens imitieren. Mit dem Begriff werden sämtliche Technologien und Theorien bezeichnet, welche die menschliche Intelligenz simulieren können. So kann die KI im Gegensatz zu klassischen IT-Programmen riesige Datenmengen (= Big Data) verarbeiten und analysieren. Ein Aspekt der KI ist das maschinelle Lernen. Dabei handelt es sich um Maschinen, die aus der Verarbeitung von Daten lernen. Sobald das Gelernte in einer Software implementiert ist, können damit Entscheidungen getroffen werden. Der Unterschied zu einer normalen Software ist, dass hierbei nicht jeder einzelne Schritt von Menschen programmiert werden muss. 

1600 Jahre Schachgeschichte pulverisiert

Dr. Thomas Krabichler ist KI-Spezialist an der Fachhochschule OST. Er forscht zu maschinellem Lernen und KI besonders im Bereich finanzmathematischer Anwendungen. Wenn es um schnelle und komplexe Rechenleistungen gehe, sei die KI gegenüber dem Menschen im Vorteil, sagt er. Krabichlers Ziel ist es, das abstrakte Thema für alle greifbar zu machen und mit Beispielen und seinen zehn Thesen zur KI Licht ins Dunkel zu bringen.

Ein anschauliches Beispiel bietet die Geschichte der Schachcomputer. Bereits 1997 gewann der Computer «Deep Blue» von IBM gegen den damals amtierenden Schachweltmeister Kasparow. Diese Maschine konnte jedoch noch nicht lernen. Mit «Alpha Zero» von Google trat im Jahr 2017 ein Programm an, das nur mit den Schachregeln gefüttert wurde und sich dann innerhalb von 24 Stunden selbstständig das Spielen beigebracht hatte. Die Maschine hatte so innerhalb eines Tages 1600 Jahre Schachgeschichte pulverisiert.

KI kann vieles, und vieles unglaublich viel schneller als der Mensch. Aber zaubern kann die Maschine trotzdem nicht. Bei kontextabhängigen Lernvorgängen wird es für KI schwierig. «Die Verantwortung bleibt beim Menschen, auch wenn die Maschine viel Arbeit abnehmen kann», so Krabichler.

Unternehmen setzen vermehrt auf KI

Krabichler ging auch auf den aktuellen Einsatz von KI in der Wirtschaft ein. Dieser werde immer interessanter – sei es in der Materialprüfung, um Fehler zu erkennen, sei es bei der Automation in der Produktion oder bei der Prozesskontrolle von Maschinen. Sinnvoll für den Start in die Welt der künstlichen Intelligenz sei es, in jedem Fall ein Vorprojekt zu machen, bevor viel Geld investiert werde. Im Vordergrund sollen die folgenden Fragen stehen:

  • Was möchte ich mit KI erreichen oder lösen? (Konkretisierung)
  • Wie viel Geld kann der Einsatz bringen oder einsparen? (Wirtschaftliche Potenzialanalyse)
  • Mit welchen Prototypen oder welchem Pilotprojekt kann ich anfangen? (Machbarkeitsanalyse)

Zur Aufzeichnung und Präsentation von «Horizonte»

Steinemann Technology mit Pionierprojekt

Erste Schritte in Sachen KI hat die Steinemann Technology AG bereits unternommen. «Wir stehen erst am Anfang. Es geht zuerst einmal darum, wichtige Daten unserer Schleifmaschinen im weltweiten Kundeneinsatz zu sammeln, zu analysieren und dann mithilfe von Algorithmen Voraussagen zu treffen – zum Beispiel, wann es zu Störungen kommen könnte im Schleifprozess», erklärt Christof Stürm, CEO des Unternehmens. Die Herausforderung liegt bei den unterschiedlichen Voraussetzungen und Rahmenbedingungen auf Seiten der Kundschaft. «Jede Platte, die von unseren Kunden geschliffen werden soll, ist anders. Das liegt an der jeweiligen Technologie aber auch an den eingesetzten Rohmaterialien wie Holzart und Leimrezeptur. Das macht eine weltweite Vereinheitlichung des Schleifprozesses komplex», so Stürm.

Wahrscheinlichkeit von Störfällen voraussagen

Eine grosse Chance für KI sieht er im Vereinfachen des Schleifprozesses durch das Sammeln von Erfahrungen. Wenn es gelingt, verschiedene Schleifparameter miteinander zu verknüpfen und zu analysieren, können neue Erkenntnisse gewonnen werden. Aktuell versucht man bei Steinemann Technology vor allem die zwei wichtigsten Störfälle (= Bandabriss und Bandablauf) im Schleifprozess zu analysieren. Diese Störfälle sind bei einem vollautomatisierten und integrierten Schleifprozess heikel, da sie eine Maschine zum Stillstand zwingen und wertvolle Zeit kosten, weil die gesamte Produktion dadurch gebremst wird. Es gilt also herauszufinden, wann und unter welchen Voraussetzungen ein Bandabriss oder ein Bandablauf passieren. «Das ist sozusagen Grundlagenforschung im Schleifprozess», erklärt Stürm und fügt hinzu: «Am Ende möchten wir den Menschen an der Maschine entlasten und gleichzeitig dafür sorgen, dass die Schleifqualität unserer Kundschaft weiter steigt», erklärt Stürm.

Auf dem Titelbild sehen Sie Christof Stürm von der Steinemann Technology AG.