Blick durch Zerspanungswerkzeuge auf einen Arbeiter an der Steuerung einer Werkzeugmaschine

Nicht nur die Jobs der Werker an der Maschine verändern sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, auch die der Teamleiter und Geschäftsführer. PRODUKTION erklärt die neuen Aufgaben. - Bild: Kzenon - stock.adobe.com

| von Julia Dusold

Künstliche Intelligenz (KI) ist sehr vielfältig und findet immer mehr Anwendung, auch in der Zerspanung. Dabei verändern KI-Anwendungen nicht nur Prozesse, sondern auch die Arbeit für die Menschen in der Branche. Doch wie sehen diese neuen Arbeitsformen aus?

Die kurze Antwort: Führungskräfte müssen viel kommunizieren und Ängste nehmen, Fachkräfte müssen lernen, sich assistieren zu lassen und ihr Wissen an den richtigen Stellen einzubringen.

Die lange Antwort zeigt, wie viel hinter diesen Aufgaben steckt. Im Zuge der Industrie-4.0-Initiative und der damit fortschreitenden Digitalisierung, tauchen auch in der Zerspanung immer mehr Anwendungen auf, die Künstliche Intelligenz nutzen. Vor allem geht es dabei um die Optimierung von Prozessen in der Produktion durch Simulation und intelligente Steuerung.

Bei den Menschen, die in der Branche arbeiten, wirft das Thema Künstliche Intelligenz immer häufiger die Frage auf: Braucht‘s mich noch? Diese Frage diskutierten auch Vorstände von in der Zerspanung tätigen Unternehmen sowie Forscher im Rahmen eines 'Director‘s Exchange' bei der Onlinekonferenz Dimap.

Anforderungen an Mitarbeitende der zerspanenden Fertigung verändern sich

Bei einem Punkt sind sich die Experten einig: Die Anforderungsprofile in der zerspanenden Fertigung werden sich verändern. Zusätzlich zu dem bisherigen Wissen, das in den Betrieben vorhanden ist, ist neues Wissen zu neuen Themen gefragt. "Das bedeutet aber nicht, dass die alten Themen nicht mehr nötig sind", erläutert Hubertus von Zastrow, CEO von Sensorsysteme-Hersteller Pro Micron. "Wenn Sie nicht verstehen wie Zerspanung funktioniert, wenn Sie nicht wissen wie sich Metall verhält, dann werden Sie auch keine Kriterien für KI-Anwendungen definieren können. Aber es kommen jetzt eben plötzlich neue Aufgaben dazu."

Dazu gehören laut von Zastrow Tätigkeiten im Bereich der Technologie-Implementierung, der Produktionslogistik, dem Prozess Controlling, dem Projekt Management und der Kommunikation. Die Aufgaben der Fach- und Führungskräfte werden sich stärker vermischen als bisher, da die Einführung neuer Technologien sowohl den Mann an der Werkzeugmaschine betreffen als auch die Techniker, Ingenieure und das Management. "Es geht nicht nur um die Jobs der Zerspaner an der Maschine, es geht um alle Jobs der Branche und die Initiierung von Begeisterung für neue Schritte", betont von Zastrow.

Die Antwort auf die Frage "Braucht's mich noch?", lautet also: Ja, es braucht Alle - nur eben zunehmend anders.

Sie wollen ihr KI-Wissen auffrischen?

Künstliche Intelligenz ist eines der ganz großen Zukunftsthemen unserer Gesellschaft. - Bild: Pixabay

Dann haben wir da was für Sie. Auf unserer Seite 'Künstliche Intelligenz - verständlich erklärt' erfahren Sie unter anderem

- wie intelligent KI wirklich ist,

- wofür wir Künstliche Intelligenz brauchen,

- wie man KI-Anwendungen programmiert,

- und wie Künstliche Intelligenz unsere Gesellschaft verändert.

Werden Sie hier zum KI-Experten.

Management muss den Wandel aktiv vorantreiben und gut kommunizieren

Damit Mitarbeitende die Technologie als Chance sehen und nicht als Bedrohung, sei das Management der Unternehmen daher in der Pflicht, das Personal auf die Arbeit mit KI-Lösungen vorzubereiten. Das Management muss diese Veränderung initiieren. Dazu setzen Führungskräfte neue Schwerpunkte und müssen gleichzeitig ihren Mitarbeitenden die Veränderungsangst nehmen.

"Es muss uns gelingen, den Mitarbeitern zu vermitteln, dass wir sie weiterhin brauchen, dass wir den Prozess sicherer und stabiler machen und ihre Arbeit ein Stück weit sogar spannender machen", sagt Andreas Kordwig, Geschäftsführer Produktmanagement beim Werkzeughersteller Ceratizit. Denn was junge Menschen heute noch motiviere, an der Werkzeugmaschine zu stehen, seien vor allem die Themen Programmierung, computergesteuerte Maschinen und die eigentliche Technologie.

Dass vor allem Studierende großes Interesse an neuen Technologien haben, bestätigt Prof. Dr. Matthias Weigold, Leiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen an der TU Darmstadt: "Die Begeisterung Studierender, sich mit dieser neuen Technologie und den neuen Methoden wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen auseinanderzusetzen, ist immens groß." Doch Begeisterung allein reicht nicht aus. Jetzt sei es nötig, diese an Hochschulen und Forschungsinstituten ausgearbeiteten Theorien für die Zerspanungstechnik auch zu nutzen.

Übrigens, welche Forschungsthemen in der Zerspanung dringend umgesetzt werden müssten und wie so neue Geschäftsmodelle entstehen können, verrät Fraunhofer-Forscher Prof. Christian Brecher in diesem Interview auf unserem Schwesterportal FERTIGUNG:

Kooperative KI: Systeme sollen assistieren, nicht ersetzen

Die größte Herausforderung sei es dabei, kooperative künstliche Intelligenz zu erschaffen, sodass diese mit den jeweiligen Menschen ideal zusammenarbeitet. Nötig sei dies dafür, "dass der Werker an der Maschine - also die Mitarbeiter, die nichts von künstlicher Intelligenz verstehen - in Zukunft solche Systeme, die künstliche Intelligenz im Hintergrund laufen haben, trotzdem bedienen können", erklärt Weigold.

Ziel sei es daher, bereits in der Ausbildung zu vermitteln, dass es alle Arten von Mitarbeitern braucht, um KI-Projekte erfolgreich zu machen. "Wir dürfen nicht in eine Sackgasse rennen und sagen wir brauchen jetzt nur noch Datenauswerter - also die Data Scientists - sondern wir brauchen ebenso den Werker und den Arbeitsvorbereiter", erläutert der Institutsleiter. "Die Künstliche-Intelligenz-Systeme müssen sich anpassen an den Menschen, der mit ihnen interagiert." Dies sei eine Herausforderung, die mit der vorhandenen Kreativität und dem Wissensstand in allen Bereichen der Zerspanungstechnik gemeistert werden könne. Und zwar so, dass bisherige und neue Künstliche-Intelligenz-Lösungen wirklich assistierend sein werden.

"Es geht bei dem Thema KI ganz bewusst nicht darum, vollständig zu automatisieren, sondern darum, zu assistieren", betont Dr. Frank Müller, Bereichsleiter Konstruktion und Entwicklung bei der Stama Maschinenfabrik. "Wir wollen nicht einen Roboter, der menschenähnlich ist, vor die Maschine stellen und die Maschine macht dann alles, was der Mensch tun würde. Vielmehr geht es ganz explizit um das Assistieren und das Optimieren von Prozessen."

Wie eine solche assistierende Lösung aussehen kann zeigt dieses Video, indem ein Sensorsystem dem Maschinenbediener die Arbeit erleichtert:

Quelle: Pro Micron

Kompetenz der Menschen liegt im Wissen über Zusammenhänge

Der Mensch bleibt also weiterhin wichtig, besonders in der Prozessoptimierung. "Prozesse optimieren wir im Moment durch Menschen", berichtet Müller. "Wir haben eine  Mannschaft, die einfach weiß, an welcher Stellschraube sie drehen muss - Vorschub, Spindeldrehzahl, Werkzeugwechsel, Schneidenkorrektur oder Winkel - um den Prozess für den Kunden zu optimieren." Das Ziel sei es nun, dieses Wissen durch ein Maschinen-System an den Kunden weiterzugeben.

Dabei gehe es nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern Prozesse und Maschine effizienter und effektiver zu nutzen. Und zwar mittels des Einsatzes von KI beziehungsweise Machine Learning. "Wir vertreten die Meinung, dass reines Maschine Learning nicht zielführend sein wird", begründet dies Müller. "Sondern wir brauchen auf der einen Seite Machine Learning und auf der anderen Seite das Wissen. Und diese zwei Komponenten in Symbiose führen zum Ziel."

Mehr zur Symbiose von Domainwissen und Machine Learning erfahren Sie in unserem Beitrag "Wie Künstliche Intelligenz die Laserbearbeitung optimiert". Darin wird anhand von Beispielen aus der Lasertechnik aufgezeigt, wie eng das menschliche Wissen und KI-Lösungen zusammenhängen.

Lernen Sie, wie sie die passende Machine-Learning-Lösung zu ihrem vorhandenen Wissen auswählen.

Ängste der Mitarbeiter müssen abgebaut werden

Der Mensch wird an der Maschine also weiterhin gebraucht. Das kann dabei helfen, Ängste gegenüber der noch neuen Technologie abzubauen. Auch der Nutzen der Systeme sollte erklärt werden. "Es muss mehr über den Nutzen der Systeme gesprochen werden", postuliert von Zastrow. "Und zwar nicht nur über den Nutzen für den Betreiber der Maschine, sondern auch für den Menschen an der Maschine. Es ist verdammt schwer, die Dinge alle zu sehen, zu hören und für mehrere Maschinen gleichzeitig verantwortlich zu sein. Wenn ich da Assistenzsysteme habe, die mir meine Arbeit leichter, interessanter und abwechslungsreicher machen, dann werden solche neuen Technologien gewollt werden."

Außerdem müsse eines klar sein: "Wer keine Risiken eingeht, der macht auch keine Veränderung mit", so von Zastrow. Den Mitarbeitern muss die Möglichkeit gegeben werden, die neue Technologie auszuprobieren, sie selbst zu erleben und dabei auch mal Fehler zu machen. Das führe dazu, dass neue Arbeitsweisen mit einer höheren Geschwindigkeit eingeführt werden können.

Neue Technologie bringt neue Aufgaben für Mitarbeitende

Dies alles zu kommunizieren und damit die Ängste der Mitarbeitenden abzubauen, ist Aufgabe der Führungspersonen. Aber auch Teamleiter, Prozessplaner sowie Maschinenbediener sind gefragt, die neuen Aufgaben anzugehen.

Teamleiter müssen Vorbild sein und die Teammitglieder befähigen, indem sie Schulungen für neue Technologien afanbieten, Eigeninitiative zulassen und Mitarbeiter groß machen. Die Prozessplaner und Maschinenbediener müssen Eigenverantwortung suchen und bereit sein, Neues zu lernen.

Und eines gilt grundsätzlich: "Vorbild sein müssen wir Alle", sagt von Zastrow. "Und zwar auf allen Ebenen, um die anderen mit der Begeisterung für Neues anzustecken."