Zementmühlen sind gigantische Anlagen mit Antriebsleistungen im Megawatt-Bereich und großem Energiehunger. In einem gemeinsamen Projekt mit dem Mühlenhersteller Gebr. Pfeiffer SE aus Kaiserslautern hat das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ein KI-Modell entwickelt, das den optimalen Arbeitspunkt der Anlage ermittelt. Parameter wie Luftmenge oder Drehzahl werden so justiert, dass bei gleicher Qualität minimal Energie verbraucht wird. „So konnten wir Energiekosten im siebenstelligen Bereich pro Jahr einsparen“, berichtet Prof. Martin Ruskowski, Leiter des Forschungsbereiches Innovative Fabriksysteme am DFKI und zugleich Vorstandsvorsitzender der SmartFactory-KL, die vor 20 Jahren aus dem DFKI heraus als Verein zum Technologietransfer gegründet wurde.

Das Modell ist dabei überraschend schlank. Entscheidend war nicht die schiere Menge an Daten, sondern das tiefe Verständnis der Zusammenhänge – das Spezialwissen der Nutzer, übersetzt in KI-Modelle. Hier zeigt sich ein grundlegender Unterschied zum Consumer-Bereich: Dort werden Modelle mit dem gesamten Internet trainiert, während industrielle Systeme oft mit wenigen Datensätzen auskommen und dennoch präzise Entscheidungen treffen müssen.

Eine weitere KI-Anwendung erprobt der Werkzeugmaschinenbauer Trumpf: „Remote Operation as a Service“. Maschinen laufen in der Nachtschicht autonom. Tritt ein Fehler auf – etwa ein verkantetes 
Blech –, erkennt die KI das Problem, ruft einen Remote-Experten dazu und liefert diesem auf Basis von technischen Handbüchern sofort Handlungsempfehlungen. Ein einziger Operator kann so standortunabhängig zahlreiche Maschinen betreuen. „In Zeiten des Fachkräftemangels wird dadurch eine dritte Schicht oft erst möglich“, so Ruskowski.

Möglicherweise macht die Technik in Zukunft auch vieles ganz unter sich aus. Denn statt einer zentralen, allwissenden Steuerung könnten KI-Agenten Maschinen, Menschen und Produkte auf einem virtuellen Marktplatz vertreten und autonom miteinander verhandeln: Das Produkt kennt seinen Fertigungsplan und sucht sich in der Fabrik die passende Maschine. Fällt eine Anlage aus, findet der Schwarm automatisch eine Alternative.

Dass solche Anwendungen heute überhaupt umgesetzt werden können, ist auch den Vorarbeiten in den vergangenen Jahren zu verdanken. „Was wir aktuell erleben, ist das eigentliche Versprechen von Industrie 4.0“, so Ruskowski. Lange fehlte aber eine einheitliche Sprache, doch mit Manufacturing-X und der Verwaltungsschale sei nun eine Basis für den KI-Einsatz geschaffen. „Das ist der Gamechanger“, betont Ruskowski. Anstatt Schnittstellen für jede Maschine individuell und mühsam zu programmieren, dienen die Verwaltungsschalen als genormte Adapter. KI-Anwendungen nutzen diese standardisierten Datencontainer, was die Integration massiv vereinfacht.

Dennoch beobachtet Ruskowski eine Zweiteilung in der Industrie. Während Vorreiter mutig voranschreiten, zögern andere noch. „Dabei ist der Einstieg oft keine Raketentechnik“, ermutigt der Experte potenzielle Nutzer. „Die Modelle sind da, oft sogar vortrainiert.“ Wichtiger als die Technologie selbst sei der Mut, Prozesse neu zu denken.