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Künstliche Intelligenz im Anlagenbau

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Künstliche Intelligenz im Anlagenbau

Eine Chance für deutsche Ingenieure

Dr. Wolfgang Büchele

„Künstliche Intelligenz“ ist das Buzzword vieler Branchen und wird für viele Veränderungen sorgen, auch dafür, dass hochqualifizierte Ingenieure insbesondere in Deutschland über Jahre genügend zu tun haben werden. Oder ist diese Prognose zu optimistisch? 

DER ALLTAGSTRAUM 

Der Traum lässt sich in zwei Buchstaben packen. In ein K und ein I, das gängige Kürzel für „Künstliche Intelligenz“. Sie soll alles schneller und gleichzeitig besser und fehlerfreier machen. KI weckt Hoffnung auf rationalere, effektivere und kostengünstigere Arbeitsprozesse, die zu wesentlichen Wettbewerbsvorteilen für den Nutzer führen werden. Sie erzeugt aber auch Angst, dass menschliche Arbeitskraft überflüssig werden könnte. Sie ist u.a. die Grundlage für autonomes Fahren. Wir können uns in absehbarer Zeit in unseren Wagen setzen und das Fahrziel eingeben, danach erledigt das Auto alles selbstständig. Das Fahren, das Abstandhalten, das Überholen, das Navigieren, das Einparken – während wir derweil im Auto sitzen, lesen, E-Mails checken oder an Videokonferenzen teilnehmen. KI macht das Autofahren so einfach wie eine Bahnfahrt und sorgt dafür, dass unser Wagen wie auf Schienen ans Ziel kommt. Soweit der Alltagstraum von der Künstlichen Intelligenz. Doch auch im Geschäftskundenumfeld, wie z.B. im Anlagenbau, setzen Unternehmen auf die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz

KI FÜR DEN ANLAGENBAU 

Als ein Teilgebiet der Informatik befasst sich KI mit der Automatik intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen. Klingt abstrakt, hat für Anlagenbauer aber ganz konkret ein unglaubliches Potenzial beim Design und Bau von Hightech-Anlagen. Hier kommt es unter anderem darauf an, dass die individuellen Systeme, Subsysteme und Teile einer Anlage möglichst optimal zueinanderstehen. Verbindungsleitungen und -rohre müssen die ideale Länge haben, die am besten geeigneten Materialien für die entsprechenden Maschinen sollten genutzt werden und schließlich sollten die für den lebenslangen Betrieb der Anlage erforderliche Gesamtenergie und -verbrauchsmaterialien reduziert werden – so kann möglichst optimal und möglichst kostengünstig produziert werden.  Ingenieure, die eine solche Anlage designen, müssen die Wechselwirkungen und Auswirkungen einer Vielzahl von Variablen aufeinander genauestens beachten. Unter solchen Bedingungen können sie trotz ausgeklügelter Unterstützungssysteme wie Tools und Datenbanken, die aus historischen Daten und empirischen Berechnungen bestehen, an ihre Grenzen stoßen. Menschen können in der Regel nur eine begrenzte Anzahl solcher Parameter gleichzeitig überwachen. Künstliche Intelligenz hingegen kann vier, fünf oder mehr dieser Fragen gleichzeitig beantworten, und das schneller und präziser als ein Mensch. Das ist keine Science-Fiction, sondern absehbare Realität im Anlagenbau. Die Forschung, etwa an der Technischen Universität München, hat Prototypen entwickelt und in Kürze folgen erste marktfähige Systeme. Exyte wird beispielsweise in spätestens fünf Jahren Systeme zur Verfügung haben, die für unseren Geschäftszweck – den Reinanlagenbau – adaptiert werden können. Wir konzentrieren uns deshalb auf digitalisierte Projektabwicklung und haben dafür gezielt eine Digitalisierungs-Roadmap entwickelt. Die Digitalisierung und Integration von Prozessen und Arbeitsabläufen ist der erste wichtige Schritt. Im Anschluss folgt die Automatisierung miteinander verbundener Prozesse. Abgeschlossen wird der Prozess durch die intelligente Analyse und Vorhersage mithilfe von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, die alle auf einem Cloud-System basieren. Projektbeteiligte wie Prozessingenieure planen eine Fabrik und die Prozesse heute schon vollständig digital, mit einem Building Information Modeling (BIM) System. BIM zentralisiert und verbindet alle Projektdaten in einer einzigen Datenbank. Während des Lebenszyklus eines Projekts wächst das BIM-Modell ständig mit mehr Details, mehr Daten und mehr Informationen. Exyte verwendet bereits Systeme und Komponenten mit Benchmarking-Ergebnissen. Ein BIM-Modell kann auch später noch im Rahmen des für den Betrieb einer Hightech-Anlage eingerichteten Systems erweitert werden. So verändert und verbessert die Digitalisierung die Art und Weise der Bereitstellung von Hightech bereits erheblich.

GESUCHT: INGENIEURE MIT KI-ERFAHRUNG

Aber KI nimmt Menschen nicht nur Arbeit ab, sondern macht manche Berufe obsolet – wenn man sich nicht anpasst. Das deutsche Ingenieurwesen nimmt in unseren Köpfen zwar noch einen breiten Raum ein, aber die Praxis sieht längst anders aus. Anpassung heißt also, auch Ingenieure müssen sich aktuellste IT-Kenntnisse erarbeiten. Arbeitgeber und Bildungsträger müssen hier unterstützen. Je mehr sich KI im deutschen Anlagenbau durchsetzt, desto mehr werden wir hochqualifizierte Ingenieure brauchen, hier in Deutschland. Die Anlagen werden künftig zwar mithilfe Künstlicher Intelligenz designt, aber bis die Maschinen sich genügend selbst beigebracht haben, werden wir für die Qualitätskontrolle und die Entwicklung anspruchsvoller Algorithmen und Netzwerke eine hohe Zahl von sehr gut ausgebildeten Ingenieuren benötigen. Insbesondere neue Technologien tendieren bekanntermaßen zu Kinderkrankheiten. Um diese auszumerzen, bedarf es menschlicher Hirne und Hände. Das schafft Arbeitsplätze und ist gleichzeitig notwendiger Wettbewerbsfaktor. Deutschlands Universitäten sind gut darauf vorbereitet, diesen Bedarf mit Absolventen zu decken. Sowohl in der Lehre, als auch in der Forschung laufen faszinierende Projekte. So lässt man beispielsweise Baustellen oder den Installationsfortschritt kontinuierlich mit Kameras vor Ort überwachen, um dann mit Hilfe von KI den Status quo mit den digitalisierten Konstruktionszeichnungen oder virtuellen Modellen abzugleichen und so die Baufortschritte festzustellen, Abweichungen von den Anforderungen zu erkennen und die erforderlichen Korrekturmaßnahmen festzulegen. Dass sich so der Einsatz von Personal- und Material sowie die Logistik aufs Genaueste planen lässt, liegt auf der Hand. 

DATEN ZUM LERNEN

Zur Abrundung des Bildes gehört aber auch ein anderer Aspekt. Künstliche Intelligenz braucht Daten, Daten und nochmals Daten. Sie sind das Grundnahrungsmittel dieser Technologie. Doch dabei drohen wir in Deutschland und Europa an unsere Grenzen zu stoßen. Wenn wir bei KI vorne dran sein wollen, brauchen wir Daten und Datenschutz, die sich sinnvoll ausgleichen. Es braucht eine verantwortungsvolle Moderation seitens Politik und Gesellschaft. Denn es gibt Wettbewerber, in deren Heimat der Datenschutz eine eher sekundäre Rolle spielt. Für die Qualitätskontrolle der Ergebnisse der intelligent arbeitenden Systeme werden Ingenieure hier vor Ort in Deutschland gebraucht. Für diese Berufsgruppe wird Künstliche Intelligenz eine Jobmaschine sein.

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