KI für Industrie: Deutschland riskiert seine Führungsrolle

Mit ihrer Erfahrung und Kompetenz im Maschinenbau sichern sich deutsche Unternehmen bei der Künstlichen Intelligenz für industrielle Anwendungen weltweit eine Führungsposition. Um diese zu behalten, müssten sie die Technologie selbst jedoch noch mutiger nutzen.

Greta Tunberg wäre begeistert. Deutsche Maschinenbauer schützen mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) die Umwelt und das Klima. So hat Automobilzulieferer ZF den weltweit leistungsfähigsten Zentralrechner für Fahrzeuge entwickelt. Auf ihm laufen smarte Algorithmen, die Taxis in Zukunft autonom fahren lassen.

Sie nehmen Fahrgäste zu jeder Zeit am gewünschten Ort auf und lassen sie dort wieder aussteigen, wo die Passagiere hinwollen. Dadurch sinken die Zahl privater Pkw und die von ihnen verursachten Kohlendioxidemmissionen, so die Vision von ZF.

Im Bahnverkehr erreicht Siemens mit Künstlicher Intelligenz schon heute das gleiche Ziel. Die Münchner vernetzen Züge und Gleisanlagen mit einer Plattform, auf der smarte Algorithmen den Zustand der Infrastruktur, der Wagons und Lokomotiven überwachen.

Intelligente Instandhaltung dank KI

Sie erkennen dank KI-Strategie, wann Kugellager oder Kupplungen gewartet werden müssen und planen Reparaturen so, dass sie den Betrieb möglichst nicht stören. Dem Rhein-Ruhr-Express garantiert Siemens so eine Verfügbarkeit seiner Züge von 99 Prozent. Zugleich sinkt die Verspätungsquote der Bahnen auf 0,04 Prozent. Von 2.300 Zügen kommt nur noch einer zu spät.

Mit intelligenter Software hat Siemens außerdem den Stickoxidausstoß seiner Gasturbinen um 20 Prozent gesenkt. Auch Bosch, Festo, Trumpf oder der Landmaschinenbauer Claas optimieren ihre Produkte mit KI.

Der Preis ist heiß - 430 Milliarden Euro zusätzlicher Umsatz durch KI

„Bei smarten Algorithmen in industriellen Anwendungen, spielen deutsche Unternehmen weltweit ganz vorne mit“, erklärt Professor Martin Rukowski, Leiter des Forschungsbereichs „Innovative Fabriksysteme“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI).

Bis 2030 verdienen sie daher mit KI-Anwendungen 430 Milliarden Euro zusätzlich. Das Bruttoinlandsprodukt fällt deshalb am Ende des Jahrzehnts um 11,3 Prozent größer aus als ohne die Nutzung der Technologie, ergab eine Studie des Beratungsunternehmens PricewaterhouseCoopers.

Beeindruckende Zahlen. Doch im internationalen Vergleich enttäuscht das Potenzial, das KI für deutsche Maschinenbauer entfalten kann. Weltweit steigern Unternehmen ihre Umsätze bis 2022 dank smarter Algorithmen um ganze 38 Prozent, haben die Analysten des Beratungshauses Accenture berechnet.

China und die USA sind beim Thema Künstliche Intelligenz Jahrzehnte voraus...

„Vor allem China und die USA sind uns beim Einsatz und der Entwicklung von KI Jahre voraus“, wendet Johannes Koch, KI-Experte beim Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (VDE), ein.

Kein Wunder fließt dort doch weit mehr Kapital in die Zukunftstechnologie als hierzulande. So bekommen Startups in China laut einem Bericht des US-Marktforschungsunternehmens CB Insights 48 Prozent der weltweiten Fördergelder.

Junge Unternehmen in den USA greifen 38 Prozent davon ab. Die Bundesregierung will bis 2025 zwar drei Milliarden Euro in KI investieren. „Im internationalen Vergleich ist diese Summe aber wenig ambitioniert“, kritisiert Iris Plöger, Mitglied der Hauptgeschäftsführung des Bundesverbands der deutschen Industrie (BDI). Zu recht! Allein die chinesische Metropole Tianjin will 16 Milliarden US-Dollar in einem KI-Förderfonds bereitstellen.

... allerdings nur bei Anwendungen für Endkunden

Ist die deutsche Stellung in der industriellen Künstlichen Intelligenz also doch nicht so stark? „Doch, das ist sie“, beteuert DFKI-Experte Martin Ruskowski. Denn die Erfolge in der KI erzielen die USA und China nicht mit Algorithmen für industrielle Anwendungen sondern der Auswertung personenbezogener Daten zum Zwecke der Entwicklung von Konsumentenprodukten, des Onlinehandels und –marketings sowie der Überwachung ihrer Gesellschaft.

„Noch wichtiger ist jedoch, dass den KI-Giganten USA und China etwas fehlt, das sie auch mit noch so viel Geld nicht herbeizaubern können: Das Domänenwissen deutscher Ingenieure im Maschinenbau und die globale Führungsposition deutscher Unternehmen in der Industrie 4.0“, ergänzt VDE-Experte Koch.

In der Industrie lässt sich KI nur mit viel Maschinenbauwissen nutzen

„Mit Daten, die Sensoren aus einer Maschine senden, kann ich Algorithmen nur anlernen, wenn ich weiß, ob der Messwert zeigt, dass sich die Maschine gerade in einem guten oder schlechten Zustand befindet. Ich muss wissen, ob Daten belegen, dass ein Produktionsprozess optimal läuft oder verbessert werden muss“, erklärt Martin Ruskowski vom DFKI. Um Messwerte so aufzubereiten, dass sich damit KI-Algorithmen trainieren lassen, braucht es daher Experten mit langer Erfahrung und einer erstklassigen Ausbildung im Maschinenbau.

Die gibt es in Deutschland – in den USA und China dagegen eher nicht. „Bloß, weil KI in der deutschen Industrie noch nicht jede Maschine optimiert, heißt das nicht, dass Wettbewerber aus anderen Staaten deutschen Maschinenbauern bei der industriellen KI voraus sind. Im Gegenteil: Sie haben noch viel größere Probleme, weil ihnen das Maschinenbauwissen fehlt“, fasst Ruskowski zusammen.

Noch stehen deutsche Maschinenbauer bei industrieller KI in der Pole Position...

„Um ihre Führungsposition im Maschinenbau müssen deutsche Unternehmen also nicht fürchten. Vorausgesetzt, es gelingt ihnen, ihr Know-how in der Industrie 4.0 um ein tiefgreifendes Verständnis für KI zu erweitern“, bestätigt auch Johannes Koch vom VDE.

Noch hat die deutsche Industrie einen deutlichen Vorsprung vor Wettbewerbern aus anderen Ländern. Denn diese nützen intelligente Algorithmen bislang kaum, um sich durch die Analyse von Maschinendaten neue Umsätze zu erschließen, stellt auch der Bundesverband Künstliche Intelligenz in einem Positionspapier fest.

Diese Chance nutzen allerdings viel zu wenig deutsche Maschinenbauer, so das erschreckende Ergebnis einer Umfrage des Verbands Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) aus dem Sommer 2019. Nur jedes fünfte Unternehmen hat seine Maschinen bislang um Funktionen erweitert, die durch smarte Algorithmen möglich werden.

KI-basierte Dienstleistungen wie die Überwachung des Betriebszustands einer Maschine bieten nur 13 Prozent der Befragten an, Predictive Maintenance sogar nur sieben Prozent der Umfrageteilnehmer. Zugleich nutzen lediglich 13 Prozent der Maschinenbauer KI in ihrer eigenen Produktion. Nur 14 Prozent setzen sie in ihrer Entwicklungs- und Konstruktionsabteilung ein.

...doch Bequemlichkeit, Selbstgefälligkeit und fehlender Mut bremsen Deutschland aus

Das ist zu wenig, um den internationalen Maschinenbaumarkt mit KI-basierten Dienstleistungen und Produkten wirklich aufmischen zu können, befürchtet der Deutschland-Chef von Accenture, Frank Riemensperger. „Wer die Technologie nur einsetzt, um inkrementelle Verbesserungen zu erreichen, ein bisschen mehr Produktivität hier, etwas mehr Effizienz da, der verkennt ihr wahres Potenzial“, warnt Riemensperger und fordert: „Wir müssen unser Ambitionsniveau eins nach oben setzen.“

Das sieht auch der Vorstandsvorsitzende des VDE, Ansgar Hinz so. „Das Grundproblem ist, dass sich die deutsche Industrie lange auf ihrem Status Quo ausgeruht und damit schlichtweg in vielen Bereichen den Anschluss an die USA und China verpasst hat“, kritisiert Hinz. Allerdings gefährden nicht nur „Bequemlichkeit, Selbstgefälligkeit und fehlender Mut“ Deutschlands Stellung in der industriellen KI, wie es in einem Statement des VDE heißt.  

Der schlechteste Breitbandausbau in Europa behindert KI-Unternehmen  in Deutschland

Unternehmen stoßen bei der Nutzung und Weiterentwicklung der Technologie hierzulande auch auf Grenzen, die Wettbewerber in anderen Staaten nicht kennen. „So fehlt bis heute ein flächendeckendes schnelles Internet“, kritisiert BDI-Präsident, Dieter Kempf. Nur zwei Prozent der Unternehmen und Haushalte gehen in Deutschland über Glasfaseranschlüsse ins Internet.

Das ist die schlechteste Breitbandabdeckung in ganz Europa und entwertet einen Standortfaktor, der Maschinenbauern hierzulande eigentlich gewaltige Vorteile bei der Künstlichen Intelligenz für industrielle Anwendungen bringen könnte. Deutschland könnte binnen kürzester Zeit einen größeren Bestand an vernetzten Maschinen aufbauen als jedes andere Land.

Künstliche Intelligenz auf dem Land undenkbar

Nirgendwo sonst könnten Maschinenbauer damit mehr Daten sammeln und auswerten, um Algorithmen anzulernen als in der Bundesrepublik, stellen die Bundesregierung und die Akademie der Technikwissenschaften in einem gemeinsamen Bericht fest.

Weil sich Maschinen von Unternehmen in ländlichen Gebieten durch den miserablen Breitbandausbau jedoch oft nicht vernetzen lassen, sind die Möglichkeiten begrenzt, wirklich große Datenmengen aus der Produktion für die Entwicklung von KI zu nutzen, kritisiert der Bundesverband Künstliche Intelligenz.

Auch in China und den USA fehlen KI-Spezialisten

Zugleich findet jeder zweite Teilnehmer der VDMA-Umfrage nicht genug Ingenieure, Datenanalysten und Softwareentwickler, die sich mit KI auskennen. Über Mangel an Spezialisten für das Thema Künstliche Intelligenz klagen in einer Umfrage der Unternehmensberatung Deloitte auch zwei von drei Unternehmen in anderen Ländern.

„Allerdings ist uns China bei der Ausbildung des Nachwuchses in den mathematischen sowie natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fächern weit voraus“, warnt Professor Martin Ruskowski vom DFKI. „Die Volksrepublik vermittelt Grundprinzipien der KI bereits im Kindergarten.“

Daher möge der Mangel an Fachkräften für Künstliche Intelligenz in Deutschland heute zwar nicht größer sein als anderswo. „Die Frage ist jedoch, was passiert, wenn die heutigen Kindergartenkinder in der Volksrepublik in 20 Jahren als gut ausgebildete Spezialisten ins Berufsleben eintreten“, sorgt sich Ruskowski.

Total abhängig – Deutschland muss Hardware für KI-Anwendungen im Ausland kaufen

Johannes Koch vom VDE sieht noch ein weiteres Problem, das Deutschlands Pole Position in der industriellen KI gefährden könnte. „Bei der Beschaffung von Prozessoren und Chips für KI-Anwendungen sind wir vollständig vom Ausland abhängig“, so Koch. „Selbst entwickeln können wir solche Komponenten nicht mehr. Dazu fehlt die Zeit. China und die USA würden uns überholen, bis der erste deutsche KI-Chip marktreif ist“, befürchtet Koch.

Da viele deutsche KI-Forscher und –Entwickler zudem mit Open-Source-Software US-amerikanischer Technologiekonzerne arbeiten, laufen sie Gefahr, sich auch bei Entwicklungstools von Alphabet oder Microsoft abhängig zu machen. 

So lange diese Standortnachteile fortbestehen, könnte es sein, dass deutsche Maschinenbauer ihre Vorrangstellung in der industriellen Künstlichen Intelligenz eines Tages preisgeben müssen und sich Greta Tunberg über smarte Lösungen für den Klimaschutz aus anderen Staaten freut.