(2/2) Innovationspotential durch künstliche Intelligenz in der Multiressourcenplanung – ein Interview mit Dr. Olaf Zwintzscher und Stefan Schumacher

Stefan Schumacher: Ja, auf jeden Fall. Datenqualität ist das A und O. Hier zählt aber nicht nur Masse, sondern auch Klasse.

Wie zu Beginn erwähnt, erhält die künstliche Intelligenz Einzug in die Produktionsplanung und somit auch in Tools zur Multiressourcenplanung. Ganz elementar gefragt: Was bedeutet KI im Kontext von MES-Lösungen?

Dr. Olaf Zwintzscher: KI kann in diversen Bausteinen eines MES einfließen. Gängiges Beispiel ist die Predictive Maintenance, also die vorausschauende Instandhaltung. Mit der Anwendung von KI-Modellen geht es hier um die optimale Instandhaltung, einfach gesagt: nicht zu viel, aber auch nicht zu wenig. Lässt man bei einer Störung die KI mit einfließen, kann das Wissen, wie lange eine Störung dauern wird, in der Planung berücksichtigt werden. Schließlich ist die KI hilfreich, um bei KPIs Trends für die Zukunft ableiten zu können.

Dr. Olaf Zwintzscher © GFOS mbH

Die GFOS mbH ist Experte mit jahrzehntelanger Erfahrung im Bereich der digitalen Produktionssteuerung. Welche Kooperationen und welche Synergien müssen angestoßen und genutzt werden, um das hochkomplexe Feld der künstlichen Intelligenz in Module der Softwarefamilie gfos einzubinden?

Dr. Olaf Zwintzscher: Die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von KI ist ein anspruchsvolles Thema. Aus diesem Grund hat sich GFOS mittels einer Kooperation mit den KI-Experten der Firma aiXbrain auf diesem Gebiet wesentlich verstärkt.

Lohnt sich die Implementierung von KI-basierter Produktionsplanung generell für jedes Fertigungsunternehmen oder können Sie hier aus Erfahrung ein Einstiegslevel definieren?

Stefan Schumacher: Das Thema Produktionsplanung ist komplex. Alleine schon einem System zu vertrauen und nicht mehr eigenständig die Planung zu erstellen, braucht seine Zeit. Die Einführung findet in der Regel nicht mit einem Big Bang statt, sondern erfolgt schrittweise. Im Vorfeld auf der theoretischen Wiese z. B. alle Constraints zu definieren, ist typischerweise nicht möglich. Erst mit dem Arbeiten und den Ergebnissen ergeben sich weitere Erkenntnisse, sodass die Einführung ein stufenweiser Prozess ist. Die KI kommt da sicherlich erst ab einem gewissen Zeitpunkt ins Spiel. Wichtig ist ja, dass mit jedem Teilschritt schon Nutzen aus dem System gezogen werden kann.

Für viele Entscheider in Unternehmen ist schon eine MES-Einführung ein Thema mit großen Hemmschwellen, weil hohe Kosten und umfangreiche IT-Netzwerkstrukturmaßnahmen befürchtet werden. Wie kann man hier Transparenz schaffen und Ängste abbauen? Und ist nicht zu befürchten, dass gegenüber der künstlichen Intelligenz noch größere Bedenken bestehen?

Stefan Schumacher: Wie schon erwähnt, man muss hier schrittweise herangehen. Hilfreich sind auch überschaubare Pilotbereiche, um die Ergebnisse transparenter zu machen. Wir gehen davon aus, dass sich das Thema KI am Markt relativ schnell etablieren wird. Das wird dazu beitragen, heutige Bedenken zu reduzieren. Es wird auch immer die Möglichkeit geben, abweichend von der KI-Entscheidungen zu treffen.

Abschließend bleibt nur die Frage nach dem Ausblick, den Sie als Experten für die nahe und ferne Zukunft der digitalen und KI-basierten Produktionssteuerung sehen.

Dr. Olaf Zwintzscher: Durch die steigende Vernetzung der Produktion wird die Datenqualität kontinuierlich steigen. Und Datenqualität ist das, was die KI benötigt, um die Prognosegenauigkeit weiter zu erhöhen. Zusätzlich werden weitere, branchen- bzw. fallspezifische Datenquellen die KI anreichern, wie z. B. die Nutzung von Klima- und Wetterdaten, deren Genauigkeit ja auch stetig steigt. Hier ist die Cloud mit zahlreichen hochskalierbaren Diensten ein wichtiger Treiber, der neue Möglichkeiten schafft.

Herr Schumacher, Herr Dr. Zwintzscher, vielen herzlichen Dank für Ihre Zeit und das spannende Interview.

Mit der Expertise der GFOS

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