Artificial intelligence in production

/de/seite/ueber-bayern-innovativThe areas of application for AI methods in production are diverse, results-oriented and promising. From solutions for product development to process optimization. The method combines all of this - and can do much more besides! An exciting project is currently taking place in Augsburg with numerous partners from politics, science and business: the Augsburg AI Production Network. In the following interview, Prof. Dr. Markus Sause, Professor of Mechanical Engineering and Director of the AI Production Network at the University of Augsburg, explains how the network is structured and what its areas of activity include.

Setzen Unternehmen KI in ausreichendem Maße ein, oder gibt es Steigerungspotenzial?

Prof. Dr. Markus Sause: Es steckt natürlich an vielen Stellen noch in den Kinderschuhen und es gibt einige ausgezeichnete Unternehmen, die in die Vorreiterrolle gehen und das schon auch sehr konsequent einsetzen. Hier merkt man durchaus die starken Stellhebel. Es gibt aber in der Breite noch sehr viele Unternehmen, die noch aus verschiedenen Gründen sehr zögerlich sind, KI für sich einzusetzen. Oder es gibt Unternehmen, die sich gerade aktiv auf den Weg machen – und das sind jetzt natürlich genau auch die Unternehmen, mit denen wir die ersten Projekte gestartet haben. Aber es ist sicherlich noch Luft nach oben.

Für viele scheint Künstliche Intelligenz eine Art Blackbox zu sein. Ist das der Grund, dass gerade KMU noch mit Skepsis reagieren?

Prof. Dr. Markus Sause: Das ist sicherlich bei den kleinen und mittelständischen Unternehmen noch stärker verbreitet. Aber es treibt nicht nur die um. Dieses Thema, dass man nicht versteht oder weiß, was die KI macht, ist schon ein zentrales Thema. In den komplexeren Ausprägungen der Algorithmen mag das auch durchaus zutreffen, aber es gibt als starken Kontrast dazu eigentlich schon auch sehr überschaubare Probleme und Lösungsansätze mit KI. Wenn man sich jetzt mal auf den Ast des maschinellen Lernens begibt, ist es letztlich so, dass man natürlich klassische Steuerungs- und Regelungs-Algorithmen täglich einsetzt – in der Automatisierung. Hier ist jetzt der Ansatz mit maschinellem Lernen eigentlich nur der konsequente nächste Schritt. Aber es ist sehr überschaubar, was dort an Daten reingeht und es ist auch sehr klar, was für Entscheidungen getroffen werden. Deswegen ist dieses Blackbox-Denken an der Stelle nicht hilfreich, sondern man muss KI eigentlich nur als Handwerkszeug verstehen, mit dem man die etwas komplizierteren Fragestellungen bewältigen kann.

Sie versuchen mit Ihrem KI-Produktionsnetzwerk diese Blackbox aufzusperren. Wie gehen Sie das an?

Prof. Dr. Markus Sause: Wir wollen KI für eine nachhaltigere Produktion nutzen. Die Nachhaltigkeit ist, denke ich, etwas, das mittlerweile auch viele Unternehmen für sich entdeckt haben. Und es bedeutet natürlich, dass Produktionsprozesse in der Zukunft entsprechend anders ablaufen müssen. Wenn man sich das im Einzelnen anschaut und sich die Fertigung heute vor Augen führt, dann ist es ganz oft eine Kette an Dingen, die hintereinander gereiht werden – im physischen wie im organisatorischen Sinne. Wir möchten das umbauen zu einem Netzwerk, das in sich dann entsprechend auch ausfallssicherer und dynamischer wird, das aber auch individualisierte Produktion zulässt und eben insbesondere unter Energie- oder Ressourcen-Optimierung sich entsprechend adaptieren kann. Das ist natürlich eine sehr große Vision, die wir vor uns hertragen. Aber letztlich wollen wir mit den verschiedenen Spielarten, wie man mit uns zusammenarbeiten kann, die Unternehmen dazu befähigen, diese Vision dann auch für sich umsetzen zu können. Das bedeutet, wir haben einerseits den Antrieb, unser Wissen, unsere Lösungen zu transferieren in die Unternehmen, sodass diese nutzbar werden. Aber wir bieten andererseits auch zahlreiche Möglichkeiten, wie die Unternehmen vom KI-Produktionsnetzwerk profitieren können. Sie können sich in Projekten engagieren, indem wir sie mit den Ausbildungsprogrammen, die wir zusammen mit regionalen Partnern IHK und HWK initiieren, dann auch entsprechend für die aktuellen Belegschaften weiter qualifizieren können.

What are the reasons why more and more companies are currently turning to artificial intelligence?

Prof. Dr. Markus Sause: Manufacturing companies are indeed always on the lookout for ways to optimize their processes so that they can remain competitive both nationally and internationally. There are currently a number of key challenges, particularly with regard to the use of energy. But of course the use of sustainable raw materials is also a key issue that many companies are addressing. Beyond the traditional approaches, artificial intelligence and all the possibilities it offers is certainly a very important area that is driving many companies. With the AI production network, we are stepping in to help companies on their way there.

Are companies using AI to a sufficient extent, or is there room for improvement?

Prof. Dr. Markus Sause: Of course, it is still in its infancy in many areas and there are some excellent companies that are taking on a pioneering role and are already using it very consistently. You can definitely see the strong levers here. However, there are still many companies across the board that are still very hesitant to use AI for various reasons. Or there are companies that are just actively getting started - and these are of course the very companies with which we have launched the first projects. But there is certainly still room for improvement.

For many, artificial intelligence seems to be a kind of black box. Is that the reason why SMEs in particular still react with skepticism?

Prof. Dr. Markus Sause: This is certainly more widespread among small and medium-sized enterprises. But it's not just them that are concerned. This issue of not understanding or knowing what AI does is already a key issue. In the more complex forms of algorithms, this may well be true, but in stark contrast, there are actually also very straightforward problems and solutions with AI. If we take the machine learning branch, it is ultimately the case that classic control and regulation algorithms are of course used on a daily basis - in automation. Here, the machine learning approach is actually just the logical next step. But it is very clear what data goes into it and it is also very clear what decisions are made. That's why this black box thinking isn't helpful at this point; instead, you really only need to understand AI as a tool that can be used to tackle the more complicated issues.

You are trying to unlock this black box with your AI production network. How are you going about this?

Prof. Dr. Markus Sause: We want to use AI for more sustainable production. Sustainability is, I think, something that many companies have now also discovered for themselves. And of course it means that production processes will have to run differently in the future. If you look at this in detail and think about production today, it is often a chain of things that are strung together - in both a physical and organizational sense. We want to transform this into a network that is more fail-safe and dynamic, but that also allows for individualized production and can adapt accordingly, especially when it comes to optimizing energy and resources. This is, of course, a very big vision that we have before us. But ultimately, we want to enable companies to implement this vision for themselves with the various ways in which they can work with us. This means that, on the one hand, we have the drive to transfer our knowledge and solutions to companies so that they can be put to use. But on the other hand, we also offer numerous opportunities for companies to benefit from the AI production network. They can get involved in projects in which we can provide them with the training programs that we are initiating together with regional partners IHK and HWK, and then further qualify the current workforce accordingly.

Kann man das Netzwerk als „Spielwiese“ verstehen, wo ausprobiert wird und man von- und miteinander lernt? Sie haben ja tatsächlich eine Halle im Aufbau, wo das physisch stattfindet.

Prof. Dr. Markus Sause: Ganz genau. Es wäre auch unser Antrieb, dass diese eben dann genauso genutzt wird, dass dort auch die Start-ups und Spin offs bzw. kleinen und mittelständischen Unternehmen dann den großen Konzernen begegnen, weil dort in dieser Halle dann wirklich Forschung stattfindet, die dann auch zu einer Vernetzung führt. Wir denken dieses KI-Produktionsnetzwerk im doppelten Sinne – natürlich als Netzwerk aus Personen und Einrichtungen, die sich da miteinander vernetzen, aber eben auch ganz real ein Netzwerk für die Produktion, dass sich dort in dieser Halle widerspiegelt.

Wo soll das KI-Produktionsnetzwerk in den nächsten zehn Jahren stehen? Welche Ziele verfolgen Sie?

Prof. Dr. Markus Sause: Ich habe natürlich einerseits die große Vision schon kurz geschildert, dass wir dieses flexible, modular aufgebaute physische Netzwerk dann in unserem KI-Werk stehen haben werden. Es ist aber so, dass das ein lebendiges Konstrukt ist und vom Austausch lebt. Wir hoffen natürlich, dass wir in den nächsten zehn Jahren viele Unternehmen auf ihrem Weg zur Nutzung von KI in ihrer Produktion begleiten können und diese auch entsprechend hebeln können mit unseren Forschungsergebnissen. Wir denken aber auch als Forscher immer weit voraus. Deswegen bin ich mir sicher, dass wir in zehn Jahren damit noch nicht fertig sein werden, sondern dass wir dann hier am Standort Augsburg eine doch sehr einmalige und ausgewiesene Einrichtung haben werden. Diese hilft den Unternehmen weiter auf ihrem Weg und kann vielleicht auch in zehn Jahren noch entsprechend die neuesten Technologien dort implementieren.

Das Interview führte Christoph Raithel, Teamleiter Event bei der Bayern Innovativ GmbH.

Hören Sie sich das vollständige Interview als Podcast an:

How exactly is the AI production network structured, who are the players and who are the stakeholders?

Prof. Dr. Markus Sause: There are currently four research partners in the AI Production Network. In addition to the University of Augsburg, these are the Augsburg University of Applied Sciences, the Fraunhofer IGCV and the DLR ZLP - all represented in Augsburg. Together, we are promoting this research landscape and the aforementioned vision and want companies to be able to network with these institutions in the best possible way. There are also many industry associations that support us here, in particular Bayern Innovativ with technology transfer managers, so that this bridging between the research institutions and the companies can take place as effectively as possible. The aim is to initiate new projects in this context so that the companies have something in their hands at the end of the day. But it is also the case that we at the University of Augsburg are currently setting up the KI -Werk. This is a large research facility with 5,300 square meters of space where production facilities are being set up on a real industrial scale. And this space will also be used in particular for collaboration with industrial companies. This means that you can set up your own systems there, both physically and networked with other systems on the software side. Here you can try out new automation approaches, participate in a 5G test operation and thus ultimately offer companies in particular, which may not have their own possibilities with large research departments, the opportunity to enter this setting and play through the latest approaches.

Can the network be seen as a "playground" where people can try things out and learn from and with each other? You actually have a hall under construction where this physically takes place.

Prof. Dr. Markus Sause: Exactly. We would also like this hall to be used in the same way, so that start-ups and spin-offs or small and medium-sized enterprises can meet large corporations there, because research really does take place in this hall, which then also leads to networking. We think of this AI production network in two senses - naturally as a network of people and institutions that network with each other, but also as a very real network for production that is reflected in this hall.

Where do you want the AI production network to be in the next ten years? What goals are you pursuing?

Prof. Dr. Markus Sause: On the one hand, I have of course already briefly described the grand vision that we will have this flexible, modular physical network in our AI plant. However, it is a living construct that thrives on exchange. Of course, we hope that over the next ten years we will be able to support many companies on their way to using AI in their production and leverage this accordingly with our research results. But as researchers, we are also always thinking far ahead. That is why I am certain that we will not be finished in ten years' time, but that we will have a very unique and proven facility here in Augsburg. It will help companies on their way and may still be able to implement the latest technologies there in ten years' time.

The interview was conducted by Christoph Raithel, Team Leader Events at Bayern Innovativ GmbH.

Listen to the full interview as a podcast: