Künstliche Intelligenz

Die Integration von KI in die Industrie 4.0 nimmt stetig zu. Zu den Anwendungen gehören sowohl Single Purpose Anwendungen als auch generative KI-Systeme für die betriebliche Praxis sowie in Lernanwendungen. Neben dem Umgang mit den technischen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, müssen Unternehmen die mit der Technologieintegration verbundenen organisatorischen Veränderungen bewerten, planen und Unterstützungsangebote bereithalten.

Assistenzsysteme verbessern Arbeitsprozesse, verkürzen Lernzeiten und erhöhen die Flexibilität am Arbeitsplatz. In der digitalisierten Industrie 5.0 spielen menschzentrierte, resiliente und nachhaltige Ansätze eine wichtige Rolle, wobei die Nutzerakzeptanz von zentraler Bedeutung ist. Wie gebrauchsfähig die Unterstützung mittels Technologien wie Augmented Reality und KI-Chatbots wirklich ist, kann anhand zweier Nutzerstudien ermittelt werden.

Der globale Wettbewerbsdruck zwingt Unternehmen insbesondere in Hochlohnländern zu einer effizienten Ressourcennutzung. Dies wird durchden Markt- und Gesetzgebungsdruck auf nachhaltige Produkte und Prozesse noch verstärkt. Angesichts des digitalen und ökologischen Wandels sindganzheitliche Ansätze zur Optimierung manueller Arbeitsprozesse unerlässlich. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem zur Arbeitsplanerstellung soll Abhilfe schaffenund so eine effizientere Prozessgestaltung ermöglichen.

EU-Regelungen fordern von Unternehmen intensivere und transparentere Nachhaltigkeitspraktiken. Damit die Industrie ihre Verantwortung wahrnehmenkann, muss sie viele ihrer Prozesse und Produkte anpassen. Besonders Künstliche Intelligenz (KI) bietet hierbei innovatives Potenzial. Zunächst muss die Technologie jedoch evaluiert werden, wobei der Fokus auf schwacher KI liegt – marktreife Systeme, die spezifische Aufgaben durch Algorithmen und datengestützte Modelle effizient ausführen.

Das Konzept visualisiert eine nachhaltige Lebensmittellieferkette durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz am Beispiel von Puten zur Förderung von Tierwohl und Lebensmittelqualität. Als Treiber wird der „Technology Push“ durch Künstliche Intelligenz entlang der Lebensmittellieferkette identifiziert. Im „Market Pull“ wird deutlich, dass Stakeholder Transparenz und Vermeidung von Lebensmittelverschwendung fordern.

Wegen der immer stärker fortschreitenden Durchdringung von KI in Unternehmen [1] scheint ein Ordnungsrahmen für Begrifflichkeiten und Betrachtungsaspekte der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Industrie 4.0-Kontext wünschenswert. Methoden der Künstlichen Intelligenz lassen sich nach verschiedenen Aspekten strukturieren. Auch Anwendungen innerhalb von Industrie 4.0 können mithilfe des RAMI-Frameworks oder mithilfe des ISA95-Standards in Ebenen und Prozessgruppen eingeordnet werden. Allerdings fehlt eine Taxonomie, welche die Klassifikation der Anwendungsbereiche mit den durch Machine-Learning-Methoden verbesserten Prozessen in Beziehung setzt, sie verortet und bewertet. Ein solcher Ordnungsrahmen hilft, neue Prozesse und Lösungen einzuordnen und unterstützt im Finden passender Machine-Learning-Verfahren für konkrete Problemstellungen im Industrie 4.0-Kontext.

Beschaffung hat grundsätzlich die Aufgabe, einer Organisation ihre benötigten, aber nicht selbst hergestellten Güter zur Verfügung zu stellen. Verträge sind dabei das zentrale Instrument zur Vereinbarung lieferantenseitiger Leistungen. In Verträgen ist der Leistungs-Gegenleistungsmechanismus festgeschrieben und zahlreiche rechtliche Fragestellungen wie Haftung, Gewährleistung usw. sind darin geregelt. Schon seit längerem werden Verträge digital mithilfe von Computerprotokollen abgebildet. Solche „elektronischen Verträge“ oder auch „Smart Contracts“ bilden die Logik der vertraglichen Regelungen technisch ab und erleichtern so die Überwachung des Leistungsaustauschs. Dies wird sich noch weiterentwickeln. Denn verbesserte Algorithmen und künstliche Intelligenz werden zukünftig in der Lage sein, Verträge nicht nur zu administrieren, sondern auch zu gestalten. Dieser Beitrag stellt den Status Quo dar und stellt vor, wie künstliche Intelligenz in der Beschaffung zur ...