Machine Learning kann zu Effizienzgewinnen in der Produktion verhelfen. Gerade bei KMU mangelt es jedoch an Einführungsstrategien.

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Effizienzstudie in der Produktion Machine Learning für KMU: Projekt entwickelt Roadmap

02.11.2022

Das automatisierte, algorithmusgesteuerte Erlernen von Strukturen findet in vielen industriellen Anwendungen bereits Anwendung. Ein bis Februar 2024 laufendes Projekt untersucht jetzt, wie maschinelles Lernen die Ressourceneffizienz besonders für KMU des Maschinenbaus steigern kann. Dabei steht die Entwicklung einer Einführungsstrategie im Fokus.

Bei „MLready“ handelt es sich um ein Kooperationsprojekt des International Performance Research Institute (IPRI) und des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH). Ziel ist es, KMU des Maschinenbaus dazu zu befähigen, Machine Learning gezielt zur Steigerung ihrer Ressourceneffizienz in Prozessen anhand der innerbetrieblichen Lieferkette einzusetzen. Dazu sollen die Herausforderungen, die sich aus den Anforderungen wie Daten und Infrastruktur ergeben, beleuchtet und Maßnahmen zur Bewältigung dieser abgeleitet werden.

Das Projekt umfasst unter anderem folgende Bausteine:

  • Identifikation von Anwendungsfällen, deren Anforderungen sowie Potenzialen

  • Identifikation und Bewertung der erforderlichen Datenquellen

  • Entwicklung einer KMU-spezifischen Einführungsstrategie für relevante Machine-Learning-Ansätze

  • Durchführung von Fallstudien zur Untersuchung der Mitarbeiterakzeptanz sowie Validierung der Einführungsstrategie

  • Ausgestaltung einer Roadmap für die Einführung von Machine Learning

Einführung von ML: Es mangelt an Strategien

Besonders KMU stehen bislang vor Herausforderungen bei der Einführung von Machine Learning. Mangelndes Know-how und eine fehlende technische Infrastruktur sowie Bedenken hinsichtlich des konkreten Mehrwerts behindern die Einführung. Darüber hinaus werden insbesondere bei Machine Learning hohe Ansprüche an die Datenqualität gestellt, für die spezielle Maßnahmen erforderlich sind. Für die Überwindung dieser Herausforderungen fehlt es bislang an einer konkreten Einführungsstrategie.

Ebendiese Einführungsstrategie steht im Fokus des Forschungsprojekts „MLready“. Es richtet sich speziell an kleine und mittlere Unternehmen des Maschinenbaus. Diese können über den Projektausschuss und durch Fallstudien in das Projekt eingebunden werden und so direkt von Forschungsergebnissen profitieren.

Das IGF-Vorhaben 22312 N „MLready – Befähigung von KMU zur Nutzung von Potenzialen von Machine Learning in der Produktion und Entwicklung einer Einführungsstrategie der Forschungsvereinigung Institut für Energie- und Umwelttechnik – IUTA“ wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestags gefördert.

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