KI - Risiken

Neben den vielen guten Möglichkeiten und hohen Nutzenpotenzialen der künstlichen Intelligenz in der Produktionstechnik, bestehen ebenso Risiken, die es bei der Implementierung derartiger Fähigkeitswerkzeuge zu beachten gibt.

Es existieren einerseits Risiken im Hinblick auf eine mögliche Fehlfunktion der „künstlichen Intelligenz“ und daraus resultierenden Produktivitäts- und Profitabilitätseinbußen. Fehlfunktionen wiederum haben Ihren Ursprung sowohl  in einer unsachgemäßen mathematischen Modellierung (Algorithmen), einer fehlerhaften Parametrierung (Produktionskoeffizienten) dieser Algorithmen sowie einer nicht genügend hohen Anzahl von anforderungsgerechten Daten (Gutdaten), zur Gewährleistung einer sich stets selbst und in korrekter Weise optimierenden mathematischen Abbildung, siehe auch Kapitel zuvor.

Dem Anwender der Digitalisierungs-Technologie stellen sich im Verlauf der Anwendung einer künstlich intelligent gesteuerten Produktionsumgebung definitiv folgende Fragen, denen man bestenfalls bereits präventiv, innerhalb der Planungsphase derartiger Projekte, begegnen sollte:

• Wurde das Optimierungsziel richtig gewählt und ist es nach wir vor gültig?
• Mit welcher Güte wird das Optimierungsziel erreicht (Zielbewertung)?
• Wer bewertet die Optimierungsgüte?
• Welche im Hinblick auf das Optimierungsziel relevanten Randbedingungen im Produktionssystem haben sich geändert?
• Wie exakt erfolgte die Plausibilitätsprüfung der mathematischen Abbildung (Validierung)?
• Wann erfolgte die letzte gültige Validierung des mathematischen Modells?
• Ist die Aussage der Plausibilitätsprüfer vergleichbar?
• Besteht eine klare Dokumentation der Plausibilitätsprüfung / Validierung (Audit)?
• Wurden die richtigen Algorithmen für das maschinelle Lernen gewählt?
• Sind diese Algorithmen (Art & Typ) nach wie vor optimierungszielbezogen geeignet?

• Sind die darin vorhandene Stellgrößen (Produktionskoeffizienten) korrekt gewählt oder müssen diese auf geänderte Produktionsbedingungen des Anwenders neu adjustiert werden?
• Existieren Programmierfehler innerhalb des mathematischen Modells?
• Funktionieren die eingesetzten Sensorlösungen nachhaltig und mit welcher Fehlerquote? -> Wie entwickelt sich die Informationsgüte über die Zeit?

• Wer bewertet die Entwicklung der Informationsgüte?
• Woher beziehe ich die KI-Hardware, das Datenerfassungssystem?
• Handelt es sich um eine Eigenbaulösung oder der Lösung eines Serviceanbieters?
• Wer passt die Hardware an - wie hoch ist das Potenzial mögl. Fehlerquellen aufgrund veralteter oder verschlissener Hardware zu bewerten?
• Wer gewährleistet die nachhaltige Funktion des Datenerfassungssystems sowie deren softwaretechnische Updates?
• Wie will man die Verfügbarkeit des Datenerfassungssystems gewährleisten – Über Eigenbau oder externe Service-Dienstleistung?
• Werden die Algorithmen in zeitlichen Abständen kontrolliert, überwacht, deren Optimierungsgüte und -fähigkeit geprüft und verbessert?
• Werden bereits Methoden des deduktiven - oder des rein induktiven Lernens eingesetzt?
• Worauf basiert der Deduktionsansatz - liegen hier Fehlerquellen im Hinblick auf das verwendete Expertenwissen vor?
• Wurde dieses Fachwissen inhaltlich geprüft?
• Besitzt die fachliche Theorie als Wissensbasis des deduktiven Lernansatzes Ihrer künstlichen Intelligent ihre uneingeschränkte Gültigkeit? Müssen geänderte Produktionsrandbedingungen regelmäßiggeprüft und deren Einfluss als Fehlerursache ausgeschlossen werden?
• Wer bewertet diese Digitalisierungshemen in Ihrem Unternehmen - Wie sicher ist die Aussage der Mitarbeiter - Wie kann es kontrolliert werden?
• Besteht ein genügend hohes Fachwissen beim Aufbau der Digitalisierungs-Infrastruktur?
• Ist das Thema nachhaltig kontrollierbar? Oder kommt es zu einer unbeabsichtigten Verselbstständigung des Produktions-Steuerungs-Systems?

Sollten derartige Fragen unbeantwortet bleiben, zeigen sie einen ersten Rahmen dessen auf, wie man die Risiken des Einsatzes einer solchen Optimierungsassistenz bewerten sollte. Es gilt einen gesunden Kompromiss im Hinblick auf die Fähigkeit der Eigenleistung im Kontext und gleichzeitig der Akzeptanz externer Dienstleistungsunternehmen (bspw. der Hardware von Datenerfassungssystemen) zu finden, ohne sich dabei von einzelnen Mitarbeitern oder betriebsexternen Dritten abhängig zu machen und ohne Produktionsinformationen (Ihr Produktions-Know-How) an Dritte zu verlieren.