Machine Learning ist ein immer wichtigeres Thema im Maschinenbau

Machine Learning ist ein immer wichtigeres Thema im Maschinenbau. - Bild: Pixabay

Doch warum ist das Thema jetzt so aktuell? Was gestern nicht möglich war, ist heute schon Realität aufgrund einer bezahlbaren, hohen Rechenleistung in Kombination mit der Verfügbarkeit großer Datenmengen, aus denen man lernen kann.

Vielfältige Möglichkeiten für den Maschinenbau

Machine Learning kann ein wesentlicher Baustein im Maschinenbau werden, seine international führende Position zu erhalten und auszubauen. Ein Großteil der Anwendungen ist heute noch gar nicht absehbar. Doch es gibt bereits viele praktische Anwendungsgebiete und Lösungen, die Unternehmen im Maschinenbau einen schnellen Einstieg in das Thema Machine Learning ermöglichen. Ansätze liegen sowohl in der Optimierung der Prozesse als auch im Erhalt und in der Erweiterung der Produktinnovationsführerschaft. 

Kernthemen, die für eine gewisse Verunsicherung sorgen, sind das notwendige Wissen und die Erfahrungen mit der Auswahl, Entwicklung und Konfiguration von relevanten Algorithmen und der Datenbeschaffung sowie -bereitstellung. Hinzu kommen unklare rechtliche Aspekte und Implikationen, die Unternehmen von Investitionen in Machine Learning abhalten. Insbesondere tun sich viele Maschinenbauer mit der Erkundung und der Definition eines fachlichen Anwendungsfeldes bzw. Projektes schwer. So wird das Thema oft, wie auch bei anderen innovativen Technologien, an die IT oder die Produktentwicklung weitergegeben, wodurch der Fokus häufig auf technische Aspekte reduziert wird, anstatt auch betriebswirtschaftliche Mehrwerte gleichwertig zu betrachten.

Eingesetzt wird Machine Learning bereits heute, um kritische Entscheidungen in der medizinischen Diagnostik, an den Finanzmärkten oder in der Energiewirtschaft zu unterstützen oder gar automatisch zu treffen.

Quick Guide des VDMA

Der VDMA-Expertenkreis Machine Learning des Fachverbands Software und Digitalisierung hat einen Quick Guide verfasst. Der Leitfaden richtet sich vor allem an das Management von Maschinebauunternehmen, die sich mit dem Thema Machine Learning in ihrem Unternehmen beschäftigen oder in Zukunft beschäftigen möchten.

Ziel des Quick Guide ist es, dem Management erste Hilfestellungen zur betriebswirtschaftlichen Einschätzung und Relevanz von Machine Learning zu ermöglichen, um eine eigene Herangehensweise und Strategiedefinition daraus ableiten zu können. Der Leitfaden gibt dabei Hinweise zu den Chancen, Herausforderungen und möglichen Lösungen. Vor allem soll der Quick Guide dabei helfen, sich dem Thema Machine Learning mit den richtigen Fragen zu nähern und daraus eigene Schlüsse ziehen zu können.

Nutzen, Chancen und Risiken für den Maschinen- und Anlagenbau

In vielen Maschinenbauunternehmen herrscht allerdings noch Unsicherheit darüber, ob es sich bei Machine Learning um ein geschäftsrelevantes Thema handelt.

Die zunehmende Austauschbarkeit einzelner Maschinen wird in vielen Bereichen dazu führen, dass künftig nicht mehr nur die Maschine, sondern vor allem ergänzende Leistungen verkauft werden. Hiermit ändert sich die Geschäftsgrundlage für die Unternehmen gravierend. Dies erklärt, warum das Thema im Management und in vielen Fachbereichen von Maschinenbauunternehmen höchst präsent ist. 

Machine Learning im Maschinenbau - Viele Optionen

Machine Learning bringt dem deutschen Maschinen- und Anlagenbau ungeahnte Möglichkeiten, bestehende Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren und Maschinen zu intelligenten und beinahe autark arbeitenden Prozessdienstleistern reifen zu lassen. Grundsätzlich können Machine Learning-Nutzenpotentiale in der Optimierung von internen Prozessen angesiedelt werden, zum Beispiel in der Zahlungseingangsverarbeitung, Angebotserstellung oder auch Produktionsplanung, sowie im Kontext der Produkteigenschaften.

Solche Anwendungsfälle und Praxiserfahrungen haben die Experten im Quick Guide zusammengetragen. Viele Unternehmensprozesse lassen sich durch Machine Learning besser als bisher darstellen und bieten effizientere Lösungen. Die Beispiele sollen das Management im ersten Anlauf dabei unterstützen, sich mit Machine Learning auseinanderzusetzen und zu beschäftigen.

Über den Expertenkreis: 

Über 30 Experten haben im Schulterschluss aus Maschinenbau, Automatisierungshäuser und Softwareunternehmen an dem Leitfaden gearbeitet. Der Expertenkreis besteht weiterhin, die Mitarbeiter stehen für das Thema Machine Learning im VDMA zur Verfügung und werden die Materie weiterhin betreuen.

Forumsaktivitäten auf der Hannover Messe:

  • Montag, 23.04.2018 13 – 14 Uhr: Podiumsdiskussion, Forum Industrie 4.0, Halle 8, D17
  • Donnerstag, 26.04.2018 15 – 17 Uhr: Künstliche Intelligenz in der Supply Chain, Forum Logistics 4.0, Halle 19, D50