Industrielle Karrieren im Zeitalter des maschinellen Lernens

Zwei Industriearbeiter an einem Computer

Die Menge an Daten, die der Industrie zur Verfügung steht, kann grenzwertig überwältigend sein. Vom Verbraucherverhalten über die Logistik in der Lieferkette bis hin zum Zustand von Maschinen und Anlagen stehen Daten zur Verfügung, die es Unternehmen ermöglichen, bessere und fundiertere Entscheidungen in Bezug auf die Logistik und den täglichen Betrieb zu treffen.

Die schiere Menge der gesammelten Daten ist nur dann sinnvoll, wenn automatisierte Ressourcen wie KI und maschinelles Lernen eingesetzt werden, die dabei helfen können, diese Daten auf intelligente, aufschlussreiche und letztlich hilfreiche Weise zu nutzen. Da diese Technologien immer stärker integriert werden, bestimmen ihre Auswirkungen im industriellen Sektor die Art und Weise, wie Abläufe verwaltet werden, wie sich die Beschäftigung verändert und wie die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Mitarbeitern und maschineller Lerntechnologie zunimmt.

Was ist maschinelles Lernen?

Der erste Schritt, um zu verstehen, wie maschinelles Lernen im Industriesektor eingesetzt werden kann, ist das Verständnis der Technologie selbst. Maschinelles Lernen bedeutet, dass künstliche Intelligenz und Algorithmen eingesetzt werden, um Daten zu analysieren und das Wissen der KI zu nutzen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Techniken des maschinellen Lernens

Beim maschinellen Lernen kommen verschiedene Techniken zum Einsatz. Welche Technik am nützlichsten ist, hängt von der Art und Menge der zu verarbeitenden Daten ab.

Überwachtes Lernen

Der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen ist die Verwendung von markierten Datensätzen. Beim überwachten Lernen werden markierte Datensätze verwendet, um Computeralgorithmen zu trainieren und zu „überwachen“. Auf diese Weise kann der Algorithmus lernen, Daten zu klassifizieren und Ergebnisse genauer vorherzusagen.

Das Trainieren von überwachten Lernmodellen ist sehr praxisnah und zeitintensiv. Es erfordert Dateneingabe, Entscheidungen über die Wahl des Algorithmus, Training und Datenvisualisierung. Wenn der Algorithmus mehr und mehr Daten aus einem Trainingsdatensatz erhält, lernt er aus seiner Fähigkeit, die vordefinierte Ausgabe mit Genauigkeit zu erreichen. Überwachtes Lernen stützt sich hauptsächlich auf zwei Ansätze:

Regression

Bei der Regression wird ein Algorithmus verwendet, um die Ergebnisse einer Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu analysieren und vorherzusagen. Wenn es nur eine unabhängige und eine abhängige Variable gibt, spricht man von einer einfachen linearen Regression. Bei einer Zunahme der Variablen wird eine multiple lineare Regression verwendet.

Wichtig zu wissen ist, dass Regressionsmodelle Herstellern helfen können, die verbleibende Nutzungsdauer einer Maschine oder die Wahrscheinlichkeit bestimmter Maschinenausfälle genau vorherzusagen und Unternehmen dabei helfen, Dinge wie den Umsatz zu prognostizieren.

Klassifizierung

Während bei der Regression zwei numerische Variablen betrachtet werden, werden bei der Klassifizierung Daten behandelt, für die es klare Kategorien gibt, in die die Daten einsortiert werden können, z.B. „Hunde“ und „Katzen“ oder „positiv“ und „negativ“. Einige Beispiele für Klassifizierungsprobleme sind Entscheidungsbäume, logistische Regression und künstliche neuronale Netze. Eines der besten Beispiele für die Klassifizierung in der Praxis ist der Algorithmus, der Spam-E-Mails aus dem ersten Posteingang herausfiltert.

Unüberwachtes Lernen

Überwachtes Lernen erfordert beschriftete Eingaben und Ausgaben, um das Modell zu trainieren und immer genauer zu werden. Im Gegensatz dazu erhalten unüberwachte Lernmodelle keine Kennzeichnungen und suchen stattdessen nach Mustern in großen Datensätzen.

Diese Modelle sind nützlich, um Muster zu entdecken, die Menschen möglicherweise nicht kennen oder nicht unabhängig vorhersagen können. Unüberwachtes Lernen wird hauptsächlich auf drei Arten verwendet.

Clustering

Eine Data-Mining-Technik, die zur Verarbeitung großer Mengen von unbeschrifteten Rohdaten verwendet wird. Diese Methode gruppiert Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten und Unterschieden in den verarbeiteten Informationen. Clustering kann besonders nützlich sein, um irrelevante Ausreißer in Datensätzen auszusondern.

Verein

Wenn Sie jemals auf ein neues Produkt, einen Song oder eine Fernsehsendung in der Rubrik „könnte Ihnen auch gefallen“ auf Ihren Lieblingswebsites und -applikationen hingewiesen wurden, dann sind Sie wahrscheinlich schon mit der Assoziationsmethode des unüberwachten Lernens in Berührung gekommen. Diese Technik findet Beziehungen zwischen nicht markierten Variablen.

Dimensionalitätsreduktion

Die Dimensionalitätsreduktion wird in erster Linie eingesetzt, bevor die Daten vollständig verarbeitet werden. Ihr Hauptzweck besteht darin, die Dimensionen (Menge) eines gegebenen Datensatzes zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit des Ergebnisses beizubehalten. Einige Techniken zur Dimensionalitätsreduzierung verwenden neuronale Netze, um Daten zu komprimieren und neue Darstellungen von ihnen zu erstellen (z.B. Kodierung oder Bildkomprimierung).

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist die Wissenschaft der Entscheidungsfindung. Anstatt maschinelle Lernmodelle auf vorher festgelegte Ergebnisse zu trainieren, wie es beim überwachten Lernen der Fall ist, ermöglicht das verstärkende Lernen einem „Agenten“ (der Maschine oder Software, die lernt), aus einem Versuch-und-Irrtum-Prozess zu lernen, der positives, negatives und neutrales Feedback liefert. Sein Ziel ist es, den optimalsten Weg oder die beste Wahl zu finden, die zu einer maximalen Belohnung führt. RL kann Datenanalyseprogramme und Roboter in der Fertigung trainieren und dabei helfen, groß angelegte Echtzeit-Parameter für Orte wie Fabriken anzupassen.

Tiefes Lernen

Wir haben zwar schon einige Male über neuronale Netze gesprochen, aber es ist wichtig zu verstehen, wie innovativ und wichtig sie sind. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der aus strukturierten Algorithmen künstliche neuronale Netzwerke erzeugt. Diese Lernmethode ermöglicht es diesen Systemen, von sich selbst zu lernen und anspruchsvolle und intelligente Entscheidungen zu treffen. Diese Netzwerke heißen so, weil sie das biologische neuronale Netzwerk in unserem Körper nachahmen. Das Ziel dieser Systeme ist es, Informationen zu analysieren und darauf zu reagieren, ähnlich wie ein Mensch es tun würde (ein sehr, sehr intelligenter Mensch).

Deep Learning ist eine der innovativsten und technologisch fortschrittlichsten Anwendungen des maschinellen Lernens, die es derzeit gibt. Deep Learning ist die Grundlage für fortschrittliches maschinelles Sehen. Von selbstfahrenden Autos über Gesichtserkennung bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache – Deep Learning treibt den Bereich des maschinellen Lernens und der KI zu neuen Höhen.

Beispiele für maschinelles Lernen im Industriesektor

Nachdem wir nun die Prozesse verstanden haben, die das maschinelle Lernen ausmachen, lassen Sie uns einen Blick auf seine Auswirkungen auf Software und Maschinen im Industriesektor werfen. Maschinelles Lernen hat Auswirkungen auf fast jede Branche. Besonders wichtig ist das rasante Tempo, mit dem es die Bereiche Fertigung, Energie, Technologie und Landwirtschaft verändert.

Software

Software für maschinelles Lernen wird tagtäglich von Unternehmen im Industriesektor eingesetzt und hat weitreichende Anwendungen, die die Arbeit in diesen Bereichen unterstützen.

Prädiktive Wartung

Branchen, die stark von Maschinen abhängig sind, wie das Baugewerbe, die Landwirtschaft und Raffinerien, haben Schwierigkeiten, die zeit- und kostenintensive Wartung mit einem ununterbrochenen Betrieb in Einklang zu bringen. Die raue, unvorhersehbare Natur dieser Umgebungen bedeutet oft, dass es schwierig ist, vorherzusagen, wann in Reparaturen und Wartung investiert werden muss, bevor schwerwiegendere Probleme auftreten.

Als Antwort auf dieses zentrale Problem setzen Unternehmen heute maschinelles Lernen ein, um die historischen Daten ihrer Maschinen und die von den Maschinen gelieferten Daten zu analysieren, um den Zeitpunkt für die Wartung ihrer Geräte genauer vorherzusagen. Auf diese Weise können Unternehmen Maschinenausfälle vermeiden, die den Betrieb zum Erliegen bringen könnten, und gleichzeitig kostspielige, unnötige Wartungsarbeiten einsparen.

Vorhersagbare Qualität und Ausbeute für Bestands- und Lieferkettenmanagement

Predictive Quality ist eine Anwendung des maschinellen Lernens, die es Unternehmen ermöglicht, die Ursachen von Verlusten in ihren Fertigungs- oder Lieferkettenprozessen zu ermitteln oder die Quelle von Qualitätsmängeln vorherzusagen.

Die prädiktive Qualität eignet sich hervorragend zur Identifizierung versteckter oder zugrunde liegender Probleme, die der Mensch selbst nicht so gut erkennen kann. Der Einsatz dieser Analysemethode kann Ihnen helfen, Probleme in Ihrem Produktions- und Inventarisierungsprozess zu beheben.

Mitarbeiterschulung

Software für maschinelles Lernen kann besonders nützlich sein, wenn es um die Schulung von Mitarbeitern geht. Maschinelles Lernen unterstützt adaptives Lernen, d.h. die Personalisierung von Lernerfahrungen durch Software. Adaptives Lernen ermöglicht es Computern, aus den bisherigen Erfahrungen der Mitarbeiter zu lernen und Schulungsprogramme auf ihre speziellen Bedürfnisse und Fähigkeiten zuzuschneiden.

Diese Algorithmen analysieren die bisherige Leistung und den Lernverlauf eines Mitarbeiters und erstellen einen maßgeschneiderten Lernpfad mit Echtzeit-Feedback und dynamischen Anpassungen der Schulungsinhalte. Die Software kann auch den zukünftigen Bedarf an Fähigkeiten vorhersagen, was ein proaktives Training ermöglicht, und kann immersive, simulierte Trainingsumgebungen für praktische Erfahrungen schaffen.

Erneuerbare Energie

Da erneuerbare Energien für unsere Gemeinden immer wichtiger werden, müssen Energieversorger maschinelles Lernen und KI einsetzen, um diese Energiequellen zu nutzen.

Erneuerbare Energien stammen in der Regel aus Quellen wie Sonnenlicht, Wasser und Wind, die von den Wetterbedingungen und dem Zeitpunkt ihrer Nutzung abhängen. Energieversorger nutzen maschinelles Lernen, um die Verfügbarkeit dieser erneuerbaren Ressourcen vorherzusagen und die Energieversorgung entsprechend zu steuern.

Das maschinelle Lernen spielt auch eine wichtige Rolle beim Netzmanagement und nutzt Daten, um vorherzusagen, wann und wo die Energieerzeugung konzentriert werden sollte.

Hardware

Das maschinelle Lernen wird zunehmend mit den Geräten und Industriemaschinen integriert, die es verwaltet und von denen es lernt.

Maschinenlernende Geräte

Geräte mit maschinellem Lernen wie Computer, die für maschinelles Sehen, Edge Computing und Qualitätskontrolle ausgestattet sind, sind ein zunehmend wichtiger Aspekt der Datenanalyse und -vorhersage im industriellen Sektor. Diese Geräte, einschließlich Computern und Sensoren, können Anomalien erkennen, Maschinen optimieren und Einblicke in die Arbeitsabläufe, Prozesse und Lieferketten des Unternehmens geben.

Edge Computing

Anstatt Daten an eine externe Cloud oder eine Rechenquelle zu senden, bezieht sich Edge Computing auf die Analyse der Daten vor Ort, wo sie gesammelt werden. Edge Computing ist für den Industriesektor in mehrfacher Hinsicht von Vorteil: Es reduziert die Bandbreitennutzung, erhöht die Sicherheit und ermöglicht die Entscheidungsfindung in Echtzeit. Diese Echtzeitanalyse ist vor allem in Fertigungsbetrieben wichtig, wo die Betreiber auf die Daten reagieren können, die über den gesamten Betrieb hinweg gezogen werden, um Entscheidungen zur Überwachung und vorausschauenden Wartung zu treffen.

Industrielles IoT (IIoT)

Das industrielle Internet der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT) bezieht sich auf die größeren Systeme von Geräten, Sensoren, Apps und Anlagen, die zur Überwachung und Analyse von Daten aus großen Industriebetrieben eingesetzt werden. Sowohl Geräte mit maschinellem Lernen als auch Edge Computing sind ein Teil des größeren industriellen IoT, zusätzlich zu intelligenten Sensoren, die maschinelle Lerngeräte mit Echtzeitdaten versorgen können.

Robotik

Mithilfe von maschinellem Lernen werden Roboter darauf trainiert, sich wiederholende oder gefährliche Aufgaben zu übernehmen. Dadurch werden menschliche Arbeitskräfte für Aufgaben frei, die komplexere Entscheidungen oder Strategien erfordern.

Autonome und kollaborative Roboter

Der Hauptunterschied zwischen autonomen (auch als Industrieroboter bezeichnet) und kollaborativen Robotern (Cobots) besteht darin, dass autonome Roboter Aufgaben unabhängig von Menschen ausführen können, aber beide Roboter profitieren von erweiterten maschinellen Lernmodellen.

Autonome Roboter sind in der Lage, in dynamischen Umgebungen zu navigieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Sensoreingaben zu treffen. Dadurch eignen sie sich hervorragend für den Umgang mit gefährlichen Materialien und die Verwaltung von Lagerhäusern und Beständen. Cobots sind so konzipiert, dass sie sicher an der Seite von Menschen arbeiten. Dank maschinellem Lernen können sie schnell auf Veränderungen und die Menschen um sie herum reagieren.

Computer Vision in Robotern

Auf maschinellem Lernen basierende Computer Vision ermöglicht es Robotern, intelligenter und anpassungsfähiger zu werden. Wenn Roboter mit diesen maschinellen Lernfähigkeiten ausgestattet werden, können sie auf visuelle Eingaben in Echtzeit reagieren, Hindernissen genauer ausweichen und mit Menschen oder Materialien interagieren.

Auswirkung auf Job-Rollen und Qualifikationen

Die weit verbreitete Einführung des maschinellen Lernens in der Industrie hat erhebliche Auswirkungen auf den Stellenmarkt und die erforderlichen Qualifikationen gehabt. Einige Funktionen entwickeln sich weiter, andere werden abgeschafft, während neue Stellen geschaffen werden.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Geräten und Robotern, die Automatisierung von Routineaufgaben wie Dateneingabe, Datenanalyse und die Überwachung von Maschinen zu übernehmen. Dies sind die Fähigkeiten und Aufgaben, die am ehesten von Maschinen übernommen werden können, und dieser technologische Wandel führt zur Verdrängung einiger Mitarbeiter, die normalerweise diese Positionen einnehmen.

Im Gegensatz dazu gibt es einen wachsenden Markt für qualifizierte Daten- und KI-Spezialisten. Obwohl maschinelles Lernen eine unglaubliche Bereicherung für den Industriesektor ist, braucht es immer noch Menschen, um die Algorithmen zu entwerfen, zu implementieren und zu pflegen, auf denen die maschinelle Lerntechnologie basiert, und um differenziertere Entscheidungen bezüglich der Daten zu treffen, die das maschinelle Lernen liefert.

Schulung & Ausbildung

Fabrikarbeiter arbeitet an seinem Laptop im Lager

Roboter und maschinelle Lernsysteme werden in absehbarer Zeit nicht die gesamte Belegschaft ersetzen, aber die Nachfrage nach Personen, die mit diesen maschinellen Lernplattformen zusammenarbeiten können, steigt. Von denjenigen, die die Algorithmen entwickeln, auf denen sie basieren, über diejenigen, die sie nutzen können, um Aufgaben schnell und effizient zu erledigen, bis hin zu denjenigen, die mit der Reparatur und Wartung von maschinellen Lernplattformen betraut sind – viele werden aufgrund ihrer Fähigkeit, mit dieser Technologie zusammenzuarbeiten, gefragt sein.

Beschäftigte in der Industrie sollten sich auf Schulungen und Umschulungen konzentrieren, um sich an die Veränderungen anzupassen, die das maschinelle Lernen in ihrer Branche mit sich bringt. Datenkompetenz wird für jeden, der im IIoT arbeitet, eine entscheidende Fähigkeit sein, da er darauf vorbereitet sein muss, die von intelligenten Sensoren gelieferten Daten zu lesen und darauf zu reagieren. Da Automatisierung und maschinelles Lernen die repetitiveren und weniger nuancierten Aspekte der Arbeit übernehmen, müssen Menschen komplexe analytische, kommunikative und kreative Fähigkeiten entwickeln, die es ihnen ermöglichen, mit ihren maschinengesteuerten Kollegen zusammenzuarbeiten.

Ethische Implikationen

Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen in der Industrie fördert zwar Sicherheit, Effizienz und Innovation, wirft aber auch wichtige ethische Überlegungen auf, wie z.B. die Verdrängung von Arbeitsplätzen und Voreingenommenheit.

Da die Automatisierung durch Maschinen zunimmt, wird der Markt die Arbeitgeber zwingen, neue Stellen zu schaffen oder Umschulungsmöglichkeiten für menschliche Mitarbeiter anzubieten. Außerdem müssen die Grenzen zwischen menschlichen Entscheidungen und maschineller Autonomie sorgfältig gezogen werden, um die Verantwortlichkeit am Arbeitsplatz zu gewährleisten und potenziellen Schaden zu verhindern.

Darüber hinaus werden maschinelle Lernsysteme in der Regel auf historischen Datensätzen trainiert. Diese Datensätze enthalten oft Verzerrungen aus der Vergangenheit. Wenn sie dazu verwendet werden, Maschinen bei der Entscheidungsfindung in Bereichen wie der Ressourcenzuweisung zu helfen, können sie diese bereits bestehenden Verzerrungen verewigen.

Bei der Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen muss auch auf Transparenz geachtet werden. Die Menschen, die sich auf diese Technologie verlassen, müssen klar verstehen, wie und warum ein maschinelles Lernmodell zu einer bestimmten Schlussfolgerung kommt oder eine bestimmte Entscheidung trifft. Dieses Verständnis und diese Transparenz tragen dazu bei, das Vertrauen und die Verantwortlichkeit zwischen Menschen und maschinellen Lernmodellen zu erhalten.

Maschinelles Lernen und KI in der Industrie bedeuten einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie diese Branchen arbeiten und Entscheidungen treffen. Die leistungsstarken Werkzeuge, die sie großen Unternehmen bieten, verbessern schnell die Effizienz und Effektivität ihrer Arbeit, erhöhen die Sicherheit und senken die Kosten. Während sich maschinelles Lernen und KI weiterentwickeln, müssen sich die Hauptakteure im Industriesektor mit ethischen Erwägungen auseinandersetzen und ein Umfeld für Weiterbildung und Umschulung schaffen, um die Zusammenarbeit zwischen maschinellen Lernplattformen und den Menschen, die die Belegschaft bilden, zu verbessern.

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About the Authors:

Emily Vrettos, Teguar's Digital Marketing Coordinator, merges her creativity with marketing skills to craft engaging content. When she isn’t writing, she loves to read, cook lots of different cuisines, and travel home to her family in New England.