Große Datenmengen ("Big Data") mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu interpretieren und zur Effizienzsteigerung einzusetzen, gilt als eine der disruptivsten Technologien für die nähere Zukunft. Um diese Vorteile optimal ausnutzen zu können, braucht es neben Forschung auch mehr Kooperationen und Plattformen, zeigten sich Experten beim "European Big Data Value Forum" in Wien überzeugt.
Noch kann von einem breiten Einsatz von KI in der Industrie keine Rede sein, aber erste Anwendungen zeigen bereits auf, wohin die Reise gehen könnte. Der Technologiekonzern Siemens, in dessen Österreich-Zentrale am 14. November der dritte und letzte Tag des "European Big Data Value Forum" stattfand, hat bereits einschlägige Erfahrungen mit KI gesammelt. "In Spanien konnten wir für den Bahnbetreiber Renfe mit KI-Methoden die Verfügbarkeit der Züge signifikant nach oben schrauben", sagte Thomas Hahn, Chief Expert Software bei Siemens und frisch gekürter Präsident der European Big Data Value Association, bei einem Hintergrundgespräch am Rande der Konferenz zur APA.
Per "Reinforcement Learning" konnte man auch den Betrieb von Windparks um ein bis drei Prozent effizienter machen oder bei Gasturbinen die Stickoxid-Emissionen um ein Viertel reduzieren, erklärte der globale KI-Chefexperte der Siemens Forschungsabteilung. Dabei werden laufend Daten aus dem Betrieb der Anlage mit zahlreichen anderen Informationen wie zum Beispiel Wetterprognosen kombiniert und wieder in die Steuerung rückgeführt. Die Anlage lernt dadurch ständig dazu und optimiert sich gewissermaßen selbst.
"Big Data ist die Basis und oben drauf sind die KI-Komponenten, die diese Hilfen bieten können", sagte Stefanie Lindstaedt, Leiterin des Instituts für Wissenschaftstechnologie und des Know-Centers der Technischen Universität (TU) Graz. In Österreich habe man allerdings noch zu wenig begriffen, dass man anfallende Daten im Betrieb eines Unternehmens als eigenen Wert begreifen könne und daher in die Dateninfrastruktur investieren müsse - "weil man damit ganz neue Dinge machen kann".
Stärkere Vernetzung von Unternehmen gefordert
Unternehmen müssten sich allerdings viel stärker über Plattformen miteinander vernetzen, so Lindstaedt, die auch dem wissenschaftlichen Beirat der unlängst von der Bundesregierung eingerichteten Digitalisierungsagentur vorsteht. Über die Interaktion mit einem großen Netzwerk an Akteuren, auch dem Wettbewerb, könne man völlig neue Arten der Wertschöpfung erschließen.
Assistenzsysteme mit automatischer Bilderkennung würden etwa Autolackierereien dabei helfen, Lackfehler zu finden und das Lackiersystem besser einzustellen. Aber auch beim Durchforsten und Analysieren von Textdaten könnten schon heute KI-Systeme helfen. In einem Projekt des Know-Centers habe man die Angebotslegung für das Grazer Siemens-Werk beschleunigt, das Drehgestelle für Straßenbahnen und Züge produziert. "Wenn Siemens ein Angebot für Drehgestelle legt, dann kommen von dem potenziellen Käufer 200.000 Anforderungen herein", sagte Lindstaedt. Gefüttert mit bisherigen Angeboten und den Expertenantworten darauf, hat ein KI-System gelernt, selbst Anforderungen abzuarbeiten und ein vorausgefülltes Angebot zu generieren. Nur wo sich das System unsicher ist, müssen noch Menschen zur Überprüfung hinzugezogen werden: "Dadurch reduzieren wir 200.000 Anforderungen auf 10.000, die sich tatsächlich noch ein Mensch anschauen muss."
Bleibt die oft gestellte Frage, ob durch solche Methoden sukzessive menschliche Arbeitskraft ersetzt wird. "Die Anforderungen an Menschen an solchen Arbeitsplätzen werden höher", so Lindstaedt. Andererseits könne auch mehr Zeit für kreative Arbeiten genutzt werden, wenn Software und Maschinen vermehrt Routinearbeiten übernehmen. Umso wichtiger sei es, verstärkt Datenwissenschafter und KI-Experten auszubilden. Die Ausbildungen müssten aber idealerweise mit anderen Disziplinen wie Sozialwissenschaften, Psychologie oder Wirtschaft verschränkt sein - wie etwa in einem aktuellen, gemeinsamen Studiengang der Universität Graz und der TU Graz. Ziel müsse es sein, IT-Ergebnisse besser interpretieren zu können und nicht einfach alles zu glauben, was Algorithmen als Lösungen präsentieren, betonte die Expertin.
Ebenso wichtig wie Kommunikationsplattformen seien Pilotprojekte, neue Technologien aktiv zu erproben, führte Harald Loos, Forschungschef von Siemens Österreich, ins Treffen. Mit Pilotfabriken zu den Themen Industrie 4.0 oder für Gebäude und Energie wie in der Smart City Aspern verfüge Österreich über spezifische Stärken, "Dinge auszuprobieren und für die Umsetzung zu lernen".
Am "European Big Data Value Forum" vom 12. bis 14. November in Wien nahmen mehr als 600 Personen aus 38 Ländern teil.
(APA/red, Foto: APA/Philipp Lipiarski)
