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Dienstag, 14. November 2017 10:14

Machine Learning wird den Maschinenbau verändern

Die Zukunftsthemen der Industrie waren selten so klar definiert: Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Digitalisierung. Wie die daraus resultierenden Entwicklungen und Umbrüche die wichtigsten Exportmärkte der Branche verändern und welches Potenzial sie in sich bergen, beleuchten wir gemeinsam mit VDMA-Hauptgeschäftsführer Thilo Brodtmann und Achim Baier, Geschäftsführer von Arconsis IT Solutions.  Als Händler für TRUMPF Gebrauchtmaschinen, z. B. Stanzmaschinen, Abkantpressen und Laserschneidanlagen, haben wir stets den Anspruch, brancherelevante Informationen am Puls der Zeit an Sie heranzutragen – heute widmen wir uns dem Potenzial des ML.

 

Anwendungsbandbreite eröffnet Chancen für Machine Learning

Thilo Brodtmann berichtet über eine enorme Anwendungsbandbreite des Maschinen- und Anlagenbaus, welche naturgemäß eine Hauptrolle für viele verschiedene Technologien bedeutet. „Sicherlich herausragend sind Technologien im Kontext der Digitalisierung. Hier sind die Maschinenbauer als Anbieter und Anwender von Industrie 4.0-Technologien in einer Schlüsselrolle. Vielversprechend ist zudem Machine Learning als ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Hier wurden in letzter Zeit spektakuläre Durchbrüche erzielt und die Umsetzung von Machine Learning im Maschinen- und Anlagenbau ist eine Disruption, die mit umfangreichen Veränderungen einhergehen kann", so Brodtmann. Das Resultat: Machine Learning beflügelt die Zukunft der Unternehmenserträge – Grund genug für Maschinenbauer, sich damit auseinanderzusetzen.

Machine Learning als Katalysator für Innovation

Nachdem Industrie 4.0 nun schon seit geraumer Zeit einen Platz in unseren Köpfen eingenommen hat, stellt sich nun die Frage, warum es gerade jetzt mit verstärktem Fokus betrachtet werden muss.

Fakt ist, die Forschung im Bereich ML und die dazugehörige Algorithmik hat eine Reife erreicht, die es möglich macht, selbst sehr komplexe KI-Probleme auf bestehender Hardware laufen zu lassen. „Der technische Fortschritt in der Entwicklung von CPUs und GPUs, der immense Grad an Vernetzung von Systemen sowie die Verfügbarkeit von Rechenleistung an allen Orten und zu jeder Zeit, sei es in der Cloud, auf mobilen Endgeräten oder in IoT-Umgebungen mit eingebetteten Systemen, macht den Einsatz von Machine Learning erst möglich“ berichtet Achim Baier, Geschäftsführer von Arconsis IT Solutions. Laut Baier tun Konzepte, Standards und Best Practice Cases – geschaffen von IT-Riesen und Universitäten -  nun ihr Übriges und erlauben ihre Einbindung in eigene Lösungsketten. Hinzukommend werden die Erkenntnisse immer weiter durch im Rahmen von Big-Data-Initiativen gesammelte Informationen angereichert.

Als Katalysator für Innovation birgt ML besonders hohes Potenzial. Kontinuierlich sammeln Maschinen unüberschaubare Datenmengen, die oft bislang ungehobene Schätze an Wissen offenbaren. Maschinelle Analysen und Lernverfahren sorgen dann für die Aufbereitung der Informationen, die letztendlich zu einer Verbesserung bestehender und zukünftiger Werkzeuge, Prozesse und Verfahren führen.

 

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