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30.01.2024 | Sesotec

Was ist Künstliche Intelligenz und welche Rolle spielt sie in der Industrie?



Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes und aufstrebendes Feld, das in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat und immer mehr Bereiche unseres Lebens beeinflusst. KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Computern, menschenähnliche Intelligenz zu imitieren oder sogar zu übertreffen.

In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf das Konzept der Künstlichen Intelligenz, ihre Geschichte, ihre Anwendungen, ihre Auswirkungen auf die Industrie mit ihren Vor- und Nachteilen und ihre Rolle in der Zukunft.

 

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Die Idee der Künstlichen Intelligenz ist nicht neu und reicht bis in die Antike zurück, als mythische Automaten und mechanische Figuren in Geschichten und Legenden vorkamen. Der eigentliche Durchbruch in der Entwicklung von KI fand jedoch im 20. Jahrhundert statt. Im Jahr 1956 wurde der Begriff "Künstliche Intelligenz" erstmals von John McCarthy geprägt, einem der Pioniere auf diesem Gebiet. McCarthy organisierte eine Konferenz am Dartmouth College, die den Grundstein für die Erforschung und Entwicklung der KI legte.

In den folgenden Jahrzehnten gab es immer wieder Fortschritte in der KI-Forschung, aber auch Rückschläge. In den 80er Jahren erlebte KI den sogenannten "AI (Artificial Intelligence)-Winter", in dem das Interesse und die Finanzierung stark abnahmen. Doch in den letzten Jahren hat die KI-Forschung einen erneuten Boom erlebt, dank Fortschritten in der Rechenleistung, der Verfügbarkeit großer Datenmengen und neuer Algorithmen.




Die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz

Die Funktionsweise der KI beruht auf dem Konzept des maschinellen Lernens, das es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich anzupassen, ohne explizit programmiert zu werden. Durch das Trainieren von Modellen mit großen Datenmengen können KI-Systeme Muster erkennen und Vorhersagen treffen.

Die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) werden oft synonym verwendet. Tatsächlich ist DL jedoch ein Teilbereich von ML und ML wiederum ein Teilbereich von KI.

KI ist ein Oberbegriff und beschreibt den Ansatz, mit Maschinen intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen, um Probleme zu lösen. KI sind Softwareanwendungen, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist.

ML ist die Technologie, die verwendet wird, um KI zu erreichen. ML sind Anwendungen, die in der Lage sind, selbstständig zu lernen und Aufgaben ohne vorprogrammierten Lösungsweg zu lösen.

DL ist die Weiterentwicklung von ML. Die Technologie basiert auf der Verwendung so genannter neuronaler Netze.   DL sind spezielle ML-Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind (künstliche neuronale Netze).

 

Anwendungen von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz beruht auf der Konzeption, dass Maschinen durch den Einsatz von Algorithmen und Daten in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, bei denen man üblicherweise davon ausgeht, dass es dazu menschlicher Intelligenz bedarf. Beispiele hierfür sind Spracherkennung (Alexa, Siri), Bilderkennung, Entscheidungsfindung und vieles mehr.

Es gibt zwei Hauptarten von Künstlicher Intelligenz: schwache KI (englisch: Narrow AI) und starke KI (englisch: General Artificial Intelligence). Schwache KI bezieht sich auf Systeme, die auf spezifische Aufgaben oder Anwendungen beschränkt sind, wie beispielsweise Chatbots, die den Kundenservice unterstützen. Starke KI hingegen bezieht sich auf Systeme, die eine allgemeine Intelligenz besitzen und in der Lage sind, eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen, vergleichbar mit der Intelligenz eines Menschen. Starke KI ist bisher noch in den Anfängen und bleibt ein Ziel der KI-Forschung.

 

Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Industrie

Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf die Industrie sind tiefgreifend und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen operieren, produzieren und interagieren. Hier sind einige der wichtigsten Auswirkungen:

1. Wirtschaftlichkeit: KI kann in der Industrie dazu beitragen, Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Dies führt zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz und Senkung der Produktionskosten, weil die Aufgaben präziser und schneller ausgeführt werden.

2. Qualitätskontrolle: KI-Systeme können in Echtzeit Qualitätskontrollen durchführen, indem sie Bilder und Daten analysieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, fehlerhafte Produkte frühzeitig zu erkennen und auszusortieren, was zu höherer Produktqualität und geringeren Ausschussraten führt.

3. Vorausschauende Wartung: KI kann verwendet werden, um den Zustand von Maschinen und Anlagen zu überwachen und vorzeitig auf potenzielle Ausfälle hinzuweisen. Dadurch können Unternehmen Wartungsarbeiten besser planen, Ausfallzeiten reduzieren und Kosten senken.

4. Kundenpersonalisierung: In der Fertigungsindustrie können KI-gesteuerte Systeme dazu verwendet werden, Produkte nach den individuellen Anforderungen und Präferenzen der Kunden anzupassen. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen, die die Kundenzufriedenheit steigern.

5. Logistik und Lieferkettenoptimierung: KI kann dazu beitragen, die Lieferkettenplanung und -optimierung zu verbessern. Dies ermöglicht eine bessere Lagerverwaltung, Routing-Optimierung und Nachverfolgung von Produkten während des Transports.

6. Entwicklung neuer Produkte: KI kann Unternehmen bei der Identifizierung von Markttrends und Kundenbedürfnissen unterstützen. Durch die Analyse von Daten und Feedback kann KI helfen, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die auf dem Markt erfolgreich sind.

7. Arbeitskräfte und Schulung: Mit der Einführung von KI in der Industrie ändern sich die Anforderungen an die Arbeitskräfte. Es entstehen neue Berufe im Bereich KI-Entwicklung und -Integration, während einige traditionelle Aufgaben durch Automatisierung ersetzt werden. Unternehmen müssen in die Schulung ihrer Mitarbeiter investieren, um sicherzustellen, dass sie die neuen Technologien effektiv nutzen können.

8. Wettbewerbsfähigkeit: Unternehmen, die KI frühzeitig in ihre Prozesse integrieren, können ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Effizienzsteigerungen und Produktinnovationen können dazu beitragen, Marktanteile zu gewinnen und die Rentabilität zu steigern.

9. Risiken und Herausforderungen: Trotz der Vorteile birgt die Einführung von KI auch Herausforderungen, wie Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, ethische Fragen im Zusammenhang mit autonomen Systemen und die Notwendigkeit, die Auswirkungen auf die Arbeitswelt zu bewältigen.

 

Insgesamt zeigt sich, dass Künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle in der Transformation der Industrie spielt. Unternehmen, die die Potenziale von KI erkennen und klug einsetzen, können ihre Effizienz steigern, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Es ist jedoch wichtig, die mit dieser Technologie verbundenen Herausforderungen sorgfältig anzugehen, um sicherzustellen, dass sie in einem ethisch vertretbaren und rechtssicheren Rahmen genutzt wird.

 



Die Rolle von KI in der Zukunft

Die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (KI) verspricht eine aufregende und transformative Entwicklung. Hier sind einige der wichtigsten Trends und Perspektiven:

1. Fortgeschrittene Anwendungen: KI wird in immer mehr Bereichen des täglichen Lebens und der Wirtschaft Einzug halten. Fortschritte in den Bereichen Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Robotik und autonomes Fahren werden die Entwicklung neuer Anwendungen vorantreiben. Wir werden mehr personalisierte Dienstleistungen und Produkte sehen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen der Menschen basieren.

2. Autonome Systeme: Die Entwicklung von autonomen Systemen, einschließlich selbstfahrender Autos, Drohnen und Robotern, wird voranschreiten. Diese Systeme werden in der Lage sein, komplexere Aufgaben zu bewältigen und die Automatisierung in verschiedenen Branchen voranzutreiben.

3. Kommunikation mit KI: Die Interaktion mit KI-Systemen wird natürlicher und menschenähnlicher werden. Fortschritte in der Sprachverarbeitung und der Mensch-Maschine-Kommunikation werden dazu beitragen, dass KI-Systeme besser verstehen, was Menschen sagen, und in der Lage sind, menschliche Emotionen und Absichten besser zu interpretieren.

4. Ethik und Regulierung: Mit dem wachsenden Einsatz von KI werden ethische und rechtliche Fragen in den Vordergrund rücken. Gesellschaft und Politik werden sich mit Fragen zur Privatsphäre, Verantwortlichkeit von KI-Entwicklern und -Nutzern, Fairness und Diskriminierung in KI-Systemen sowie mit der Frage nach der Kontrolle über autonome Systeme auseinandersetzen müssen.

5. Arbeitswelt: Die Automatisierung von Arbeitsplätzen wird weiterhin eine Herausforderung darstellen. Gleichzeitig werden neue Berufsfelder und Aufgaben im Zusammenhang mit KI entstehen. Weiterbildung und Umschulung von Arbeitskräften werden entscheidend sein, um die Auswirkungen auf die Arbeitswelt zu bewältigen.

6. Forschung und Innovation: Die Forschung im Bereich der KI wird sich beschleunigen, da immer mehr Unternehmen und Regierungen in diese Technologie investieren. Dies wird zu neuen Durchbrüchen und Innovationen führen und das Potenzial von KI weiter erschließen.

7. KI-Kontrolle: Die Entwicklung von Rahmenbedingungen und Kontrollmechanismen für KI wird an Bedeutung gewinnen. Internationale Standards, Gesetze und Vorschriften werden notwendig sein, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt wird.

 

Anwendungen von KI bei der Fremdkörperdetektion und Materialsortierung

Im Bereich der Fremdkörperinspektion und Materialsortierung, sind Anwendungsbeispiele die Anomalie Detektion, die Objekt Erkennung und Predictive Maintenance

  • Anomalie Detektion von Metallfremdkörpern:
    Verbesserung der Detektionsempfindlichkeit bei Produkten mit hohem Produkteffekt.
  • Anomalie Detektion Röntgentechnologie:
    Verbesserung der Detektionsempfindlichkeit insbesondere bei Verunreinigungen mit geringer Dichte.
  • Polymeridentifikation:
    Stärken bei Mischkunststoffen und Additiven
  • Objekterkennung:
    Gute Erkennung (auch bei Überlappung) mit hoher Trefferquote z.B. bei Food-Kunststoff (Saftflaschen) vs. Non-Food-Kunststoff (Silikonkartuschen)
  • Predictive Maintenance:
    Vorausschauende Wartung von Röntgenröhren & Detektorleisten

 

Fazit

Insgesamt zeigt sich, dass Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle in der Gestaltung der Zukunft spielen wird. Es wird sowohl Chancen als auch Herausforderungen geben, und die Art und Weise, wie KI entwickelt, eingesetzt und reguliert wird, wird einen großen Einfluss darauf haben, wie diese Zukunft aussieht. Es ist wichtig, dass Gesetzgeber, Gesellschaft und Akteure in der KI-Industrie diese Entwicklungen aufmerksam verfolgen und aktiv gestalten, um sicherzustellen, dass KI zum Wohl der Menschheit eingesetzt wird.


Mit diesem Artikel starten wir unsere Blog-Serie 2024 über Künstliche Intelligenz bei der Fremdkörperdetektion und Materialsortierung. Neugierig auf die spannenden Entwicklungen in diesem Bereich? Dann schauen Sie doch mal wieder auf
www.sesotec.com/emea/de/resources/blog vorbei!

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