Es gibt zwei wichtige Gründe, weshalb sich die deutsche Industrie bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Produktion bisher weitgehend zurückhält. Erstens ist die Produktionstechnik vor allem darauf ausgerichtet, ihre Kernaufgabe zuverlässig zu erfüllen: Sie fertigt Ware. Das Sammeln von Daten geschieht dabei meist ohne zugehörigen Kontext. Die Produktionsdaten nachträglich einem maschinellen Lernverfahren zugänglich zu machen, wäre sehr aufwendig.
„Die Systemlandschaft in der Produktion ist aktuell immer noch sehr heterogen und unflexibel“, sagt Daniel Stock vom Kompetenzzentrum DigITools am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.
Zweitens ist die Furcht vieler Unternehmen, unbedacht Daten für KI-Anwendungen bereitzustellen, teilweise berechtigt: Anbieter von Cloud- oder KI-Dienstleistungen könnten die anfallenden Produktionsdaten für ihre eigenen Zwecke nutzen.
„Etablierte Plattform-Anbieter aus dem Ausland könnten sich so das einmalige Prozesswissen der deutschen produzierenden Unternehmen aneignen und dieses Alleinstellungsmerkmal angreifen“, warnt Stock. „Deutsche Unternehmen müssen ihre digitale, technologische Souveränität schützen und in die Lage gebracht werden, eine eigene Infrastruktur für KI zu entwickeln und zu nutzen.“
Vereinen getrennter Welten
Im Forschungsprojekt FabOS wollen deshalb 26 Projektpartner aus Forschungseinrichtungen, Hochschulen und Unternehmen, darunter das Fraunhofer IPA, die Produktions- und Automatisierungstechnik genauso flexibel gestalten wie Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) heute schon ist.
„Momentan sind das zwei getrennte Welten“, sagt Stock, „aber hochwertige Daten für KI-Anwendungen und die nötigen Synergieeffekte in der Anwendung erhalten wir nur, wenn wir beide zusammenbringen und harmonisieren.“ Den Forschern schwebt deshalb eine Plattform für Werker und Datenanalytiker gleichermaßen vor, die eine offene, verteilte, echtzeitfähige und sichere IT-Architektur besitzt.
Sie soll die wandlungsfähige Automatisierung von Fabriken ermöglichen und die Grundlage eines Ökosystems für datengetriebene Dienste und KI-Anwendungen bilden. Entsprechend den Prinzipien bekannter Betriebssysteme für Computer oder Smartphones, Hardware mit Apps und Programmen zu verknüpfen, soll FabOS eine Plattform für Maschinen, Infrastruktur und KI-Dienste einer kompletten Fabrik werden.
Um zu verhindern, dass sich Industrieunternehmen von einem Hersteller abhängig machen, wollen die Forscher teilweise Open-Source-Komponenten und Ansätze von Community- und Crowdsourcing in FabOS integrieren.
Vision verwirklichen
Mit ihrer Idee haben sich die Wissenschaftler, die am Forschungsprojekt FabOS beteiligt sind, beim Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) durchgesetzt.
Eine unabhängige Experten-Jury hat die Projekte der 35 Konsortien, die es in die zweite Phase des KI-Innovationswettbewerbs geschafft hatten, begutachtet. Die Sieger-Projekte hat das BMWi kürzlich öffentlich vorgestellt.
Am 1. Februar 2020 nehmen die Partner die Arbeit am Forschungsprojekt FabOS auf; drei Jahre später soll aus der Vision Wirklichkeit geworden sein. Das Projekt wird vom Projektträger Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) betreut.
