Wir nutzen Handys wie selbstverständlich, fahren Auto, wann immer nötig und hilfreich, und gehen beim Bäcker Semmeln holen. An das Thema Künstliche Intelligenz denken wir dabei in der Regel nicht. Dabei spielt sie in all diesen Bereichen bereits eine wichtige Rolle für Kunden und Beschäftigte. Ebenso in der Gesundheitswirtschaft.
Nehmen wir ein Großkrankenhaus in Corona-Zeiten als Beispiel: Es gilt, die Dienstpläne zu machen und dabei alle nötigen Parameter zu beachten. Welcher Kollege kann wann welche Schicht übernehmen, welcher Arzt muss zeitgleich dringend anwesend sein und welche Schwester kann im Fall der Fälle ein Beatmungsgerät bedienen? Dazu kommen die Pausenzeiten und eventuelle Ausfälle wegen Krankheit oder Urlaub. „Schon bisher war die Erstellung solcher Dienstpläne eine komplizierte und zeitaufwendige Planung“, weiß Andreas Angerer, Leiter Research & Innovation beim Augsburger IT-Unternehmen Xitaso. Deshalb habe sich das Xitaso-Team schon vor Corona eine Lösung überlegt, wie die Technik helfen könnte. Ein intelligentes Computerprogramm ist das Ergebnis. Es kann aus eingegebenen Eckdaten und vorgegebenen Parametern solche Dienstpläne in Eigenregie erstellen.
Künstliche Intelligenz (KI) hilft beim Erstellen eines Dienstplans
Das Kern-Know-how steckt hier in einem mathematischen Modell. Dank weiterer KI-Methoden wird das Programm künftig sogar in der Lage sein, in die Zukunft zu denken und vorausschauend unvorhersehbare Ereignisse wie den krankheitsbedingten Ausfall eines Mitarbeiters einzubeziehen. Auf Knopfdruck liefert es dann im Fall der Fälle und dank KI eine neue Variante des Dienstplans.
Im Einsatz ist der KI-gestützte Dienstplan bereits in der Anästhesiologie und Intensivmedizin des Klinikums rechts der Isar in München sowie – im Rahmen eines Pilotprojekts – am Campus Mitte der Charité in Berlin. Doch nicht nur solche Programme entwickelt Xitaso. Auch in der Produktion von Unternehmen spielt KI eine immer wichtigere Rolle erzählt Andreas Angerer.
„Abläufe an Produktionsstraßen beispielsweise sind oft sehr komplex. Mitarbeiter brauchen viel Erfahrung, um alles im Blick zu haben und bei Problemen gegensteuern zu können“, weiß der Experte. Doch was, wenn mit einem dieser Mitarbeiter das Wissen in Rente geht oder das Unternehmen verlässt? Oft sei dann kaum Zeit, den neuen Kollegen einzuarbeiten. Auch hier kann künftig KI helfen. „Wir können Maschinen schon jetzt so aufbauen, dass sie sich Bedienschritte merken und beispielsweise erlernen, welches Vorgehen im Fall einer Störung angewandt wurde“, erzählt Angerer. Tritt dieses Problem noch einmal auf, kombiniert die intelligente Maschine Gelerntes und macht dem Mitarbeiter eigenständig Vorschläge, was getan werden kann. „Das kann Anlernzeiten verkürzen“, so der IT-Experte.
Maschinelles Lernen beim Automobilzulieferer Faurecia in Augsburg
Dass maschinelles Lernen derzeit die am häufigsten angewandte Form der KI in der Produktion ist, weiß man auch beim Automobilzulieferer Faurecia, der in Augsburg seine Europazentrale für den Bereich Clean Mobility (Saubere Mobilität) hat. „Der besondere Mehrwert des maschinellen Lernens liegt darin, dass man hochkomplexe Muster und Zusammenhänge in bestimmten Abläufen nicht mehr selbst programmieren muss. Stattdessen gibt man einer Software eine sehr große Menge an Beispielen dieses Ablaufs, und sie erkennt selbst die Muster und Zusammenhänge, um die richtigen Vorhersagen zu machen“, erläutert Klaus Spindler, der Leiter der Abteilung KI-Technologien bei Faurecia.
Hier kommt diese Technologie an verschiedenen Punkten zum Einsatz – unter anderem in der Qualitätskontrolle. Klaus Spindler nennt ein Beispiel: „Bei einem Abgasnachbehandlungssystem für Lkw, das wir produzieren, müssen insgesamt rund 80 Schrauben, Stecker, Kabel oder Verschlusshülsen angebracht werden. Ein Kamerasystem erfasst, ob die Teile korrekt angebracht wurden, ob Teile fehlen oder ob bei der Anbringung Fehler gemacht wurden.“ Die Kameras liefern die Bilder dann zu einer Software, die aufgrund vieler trainierter Zusammenhänge von solchen Bildern und den zugehörigen Informationen bewerten kann, ob alles korrekt ist oder nachjustiert werden muss.
Bäckerei Ihle setzt in einer neuen Filiale Künstliche Intelligenz ein
Bei der Herstellung von Autositzen am Faurecia-Standort in Stadthagen setzt man ebenfalls auf KI. Es geht um den korrekten Faltenwurf in den Sitzen, der nach genauen Kundenvorgaben gefertigt werden muss. Derzeit wird ein Kamerasystem implementiert, das mit maschinellem Lernen darauf trainiert wurde, den Faltenwurf zu klassifizieren und zu entscheiden, ob er den Kundenspezifikationen entspricht oder nicht. Sind die Werte nicht optimal, wird die Falte mittels Wärme und Dampf sowie mechanischer Glättung überarbeitet. Dafür führt das System mittels eines Roboters selbstständig das Dampfbügeleisen und überprüft die Wirksamkeit der Nachbearbeitung, erläutert Klaus Spindler weiter. Bislang müssen diese Arbeitsschritte per Blickprüfung und per Hand ausgeführt werden. „Das ist eine ermüdende Arbeit“, so der Experte.
Doch nicht nur in der Industrie auch in Handwerk und Handel kommt KI bereits zum Einsatz. Bei der Bäckerei Ihle wird es ab März eine neue Filiale in Mering geben, die Künstliche Intelligenz zur besseren Steuerung des Warenvorrats nutzt. „In dieser Filiale haben die Mitarbeiter ein I-Pad zur Verfügung, das intelligent vernetzt ist und so konkrete Arbeitsanweisungen geben kann“, erzählt Gastro-Fachberater Jürgen Schweier. So erkennt das System unter anderem, wenn die Nachfrage an einem Tag größer ist, als angenommen und steuert nach. „Dann erhalten die Mitarbeiter über das I-Pad den Auftrag, bestimmte Ware nachzubacken“, sagt Schweier weiter.
Die Systeme lernen selbstständig
Ebenso wird über einen Lernprozess erkannt, welche Produkte beispielsweise gegen Abend hin weniger nachgefragt werden und daher auch ausgehen dürfen.
Dazu können Wetterdaten oder kalendarische Effekte in die Berechnungen des Warenbestands einbezogen werden. So erkennt das System selbstständig, dass wegen des schönen Wetters am nächsten Tag und dem gleichzeitigen Feiertag bestimmte Produkte stärker gefragt sein werden. Entsprechend gibt es Anweisung, genau diese Waren in ausreichender Menge zur Verfügung zu haben.
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