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Wirtschaft und Wissenschaft

4 Fragen, 2 Perspektiven - Maschinelles Lernen


4 Fragen, 2 Perspektiven – Wirtschaft und Wissenschaft.
Zwei Sichtweisen auf Maschinelles Lernen.

 

Maschinelles Lernen (ML) ist ein schillerndes und breitgefächertes Themenfeld. Neueste Forschungsergebnisse, technologische Möglichkeiten, hohe Gewinnversprechen beherrschen den sozio-ökonomischen Diskurs. Uns interessiert: Wie lässt sich das Thema beschreiben, welchen Nutzen hat es und welche Perspektiven haben Wissenschaft und Wirtschaft darauf?

 

Daher haben wir zwei Netzwerker um Ihre Einschätzung und Meinung gebeten.

 

Aus der Wirtschaft beantwortet uns die Fragen Dr. Michael Euler, Geschäftsführer von WP Kemper GmbH, einem weltweit führenden Herstellern von Bäckereitechnik, insbesondere Knetern sowie Donut- und Brötchenanlagen.

Wissenschaftliche Antworten liefert uns Prof. Dr. Ulrich Rückert. Er ist Leiter der Arbeitsgruppe Kognitronik und Sensorik an der Universität Bielefeld und forscht zu ressourceneffizienten Realisierungen kognitiver Interaktionstechnologien.

 

 

Was bedeutet maschinelles Lernen überhaupt?

 

Prof. Dr. Ulrich Rückert: „Maschinelles Lernen ist die Eigenschaft von Maschinen sich auf neue Gegebenheiten bedarfsgerecht einzustellen. Zum Beispiel um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern.“

 

Dr. Michael Euler: „In unserer täglichen Arbeit ist Maschinelles Lernen noch nicht gegenwärtig. KI ist noch nicht verankert und ich sehe den Bereich noch bei der Wissenschaft. Nichts desto trotz gibt es auch in unserem Hause erste praktische Ansätze Methoden des maschinellen Lernens in neue Produkte zu implementieren, wie z.B. in unseren intelligenten Kneter namens KRONOS digital.”

 

Wofür kann man das nutzen?

 

Dr. Michael Euler: “Produkte, wie der KRONOS digital erleichtern dem Bediener seine Anwendung. Die Verantwortung zur optimalen Regelung des Knetprozesses liegt nicht mehr beim bedienenden Bäcker, sondern wird von der Steuerung übernommen.”

 

Prof. Dr. Ulrich Rückert: „Die Nutzbarkeit von technischen Geräten wird verbessert und optimale Betriebsbereiche der Maschinen können automatisch eingehalten werden. Das erhöht die Verfügbarkeit und die Betriebseffizienz, wobei die Sicherheit des Menschen immer im Vordergrund stehen muss.“

 

Was hat der „typische“ Maschinenbauer davon?

 

Dr. Michael Euler: „In industriellen Backbetrieben  sind immer noch starr verkettete Prozesse vorherrschend. Die Produktion von großen Mengen mit wenig Flexibilität ist eine unmittelbare Folge davon. Durch den ökologischen Umbruch werden Transporte teurer und das dezentrale Produzieren wird somit wichtig. Autonome Backsysteme, die flexibel und bedarfsgerecht den gewünschten Produktmix in einer vergleichbaren Produktivität wie bisher produzieren, würden einen echten Mehrwert darstellen. Dies lässt sich u.E. nur mit smarten Produkten erreichen.”

 

Prof. Dr. Ulrich Rückert: „Die Produktqualität wird sich verbessern. Entwicklungsprozesse werden unterstützt durch clevere und bessere Maschinen. Das wird in Zukunft in allen Maschinen präsent werden, durch mehr Sensoren, effiziente Antriebe und leistungsfähigere Informationsverarbeitung. Es wird sich in den Bereichen des Entwurfes, der Herstellung, dem Betrieb oder auch der Entsorgung etablieren und zum einen Effizienz, zum anderen Qualitäten steigern.“

 

Wird es dann zukünftig nur noch menschenleere Hallen geben?
Wenn Sie fünf Jahre vorausdenken, welche Trends haben sich wohl Ihrer Meinung nach durchgesetzt?

 

Prof. Dr. Ulrich Rückert: „Nein! Es geht um das Zusammenwirken zwischen Mensch und Maschine. Es wird unterstützend sein und die Interaktion verbessern. Menschenleere Hallen wird es auch geben, aber vorrangig für Prozesse in denen Menschen ohnehin nicht arbeiten wollen. Der Mensch steht im Zentrum, die Maschinen unterstützen. Maschinelles Lernen ist nur ein Teilaspekt der zu erwartenden zukünftigen Entwicklung.“

 

Dr. Michael Euler: „Künstliche Intelligenz wird sich denke ich weiterentwickeln und mein Wunsch wäre wie gesagt, dass wir in den nächsten 5-10 hin zu autonomen Produktionsprozessen kommen.“

 

Prof. Dr. Ulrich Rückert: „Ich kenne nur ein Beispiel, bei dem in den letzten 50 Jahren die Trendvorhersage gut funktioniert hat, in der Mikroelektronik. Grundlage war eine gut durchdachte Technologieentwicklungsstrategie („Technology-Roadmap“). Eine solche gibt es im Bereich des Maschinellen Lernens nicht. Der Bereich hat sich in den letzten 10 Jahren stürmisch entwickelt. Diese Entwicklungsdynamik wird sich abkühlen. Es ist weiterhin Grundlagenarbeit und eine engere Kooperation mit den Anwendungsbereichen notwendig, insbesondere im Maschinenbau. Wie bereits gesagt, wird das Maschinelle Lernen alle Bereiche des Maschinenbaus durchdringen. Die damit verbundenen Potentiale sollten wir gemeinsam in OWL nutzen.”

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