KÜNSTLICHE INTELLIGENZ – „Wir sollten den Stecker in der Hand behalten“

 (Tim Reckmann / www.pixelio.de)
Künstliche Intelligenz: Bei aller Euphorie bleibt die Sicherheit oft auf der Strecke. (Tim Reckmann / www.pixelio.de)

Während man künstliche Intelligenz (KI) jetzt bei ThyssenKrupp für die Optimierung der weltweiten Supply Chains nutzt, experimentieren Forscher des Fraunhofer IML in Dortmund mit sich selbst steuernden Schwärmen. Die Begeisterung für die technischen Möglichkeiten der Jetztzeit auf der einen Seite, darf jedoch nicht den Blick auf die Risiken verstellen. Wissenschaftler wie der Fraunhofer IML-Professor Michael ten Hompel fordern daher den Einbau einer Sicherheits-Architektur, die dem Menschen den Zugriff erlaubt, wenn die Sache aus dem Ruder zu laufen droht, etwa bei Hacker-Angriffen.  (Ein Bericht von CR Klaus Koch und CR HaJo Schlobach)

Künstliche Intelligenz (KI) versetzt Maschinen in die Lage, aus Erfahrung zu lernen, sich auf neu eingehende Information einzustellen und Aufgaben zu bewältigen, die menschenähnliches Denkvermögen erfordern. Mit neuen Informationstechnologien können heute Computer für ganz bestimmte Aufgaben trainiert werden, indem sie große Datenmengen verarbeiten und in diesen Daten Muster erkennen. Damit lassen sich dann Wertschöpfungsketten effizienter steuern als je zuvor.

Industrie treibt KI. Deswegen treiben Industriegiganten wie etwa der Stahlkonzern ThyssenKrupp die Nutzung von KI voran. So ist seit Anfang 2019 eine künstliche Intelligenz (KI) in die Prozesse des größten Werkstoff- Händlers und -Dienstleisters der westlichen Welt, ThyssenKrupp Materials Services, eingebunden. „alfred“ heißt das System. Bei der Namensgebung nehmen die verantwortlichen Entwickler dabei durchaus Anlehnung an den Stahl-Tycoon Alfred Krupp, auf dessen Schreibtisch damals auch sämtliche Informationen seines Konzerns zusammen liefen. alfred soll die Anwender bei Materials Services unterstützen, das globale Logistiknetzwerk mit 271 Lagerstandorten sowie mehr als 150.000 Produkten und Services dynamisch zu managen.

Mit alfred die Supply Chain unter Kontrolle

(Foto: thyssenkrupp / RS Media World Archiv)
Künstliche Intelligenz: „albert“ steuert künftig die Supply Chain bei ThyssenKrupp (Foto: thyssenkrupp / RS Media World Archiv)

Das neue System soll im ersten Schritt dazu beitragen, die Transportwege zu optimieren. Das Ziel ist, den Transport von tausenden Tonnen Material pro Jahr einzusparen. Zudem sollen Werkstoffe künftig schneller an den richtigen Standorten verfügbar sein. Bei den Stahlkochern geht man davon aus, dass ThyssenKrupp Materials Services mittelfristig in der Lage sein wird, sämtliche Prozesse entlang der Supply Chain flexibler zu gestalten. Auf diese Weise will man beispielsweise spezifische Kundenanforderungen an die Liefergeschwindigkeit, die Preisgestaltung oder die Materialqualität besser berücksichtigen, so der Plan.

alfred transformiert. Klaus Keysberg, Vorstandvorsitzender von ThyssenKrupp Materials Services, ist daher davon überzeugt, dass die künstliche Intelligenz ein wichtiger Meilenstein bei der Transformation des Unternehmens ist: „Künstliche Intelligenz ist eine der Technologien, die im Werkstoffhandel künftig entscheidend zur Wettbewerbsfähigkeit beitragen wird. Mittelfristig eröffnet uns dieser holistische Ansatz somit auch neue Geschäftsfelder.“

Big Data systematisch nutzen

(Foto: thyssenkrupp / RS Media World Archiv)
Künstliche Intelligenz: ThyssenKrupp erwartet sich enorme Effizienzsteigerungen. (Foto: thyssenkrupp / RS Media World Archiv)

Und in der Tat: mit der KI können die rund 14 Millionen Auftragspositionen, die bei Materials Services jährlich eingehen, deutlich effizienter verarbeitet und analysiert werden. Erstmals führen die Materialexperten dabei auch sämtliche Unternehmensdaten auf einer Plattform zusammen. Mithilfe selbstlernender Algorithmen, die auf Microsoft Azure Machine Learning basieren, analysiert alfred alle relevanten Informationen, generiert wichtige Erkenntnisse und unterstützt die Mitarbeiter mit entsprechenden Empfehlungen. Dabei beantwortet die KI Fragen wie etwa: Welche Materialien müssen welcher Branche zugeordnet werden? Wo werden Materialien verarbeitet? Was wäre der intelligenteste Transportweg, um unsere Kunden bestmöglich mit Material zu versorgen? Welche Bedürfnisse haben die einzelnen Standorte? „Die Intention ist ganz klar: Mit alfred verbessern wir unsere eigenen Abläufe, sodass wir unsere Kunden auf der ganzen Welt effizienter bedienen können.“, so Axel Berger, Head of Digital Transformation Office bei ThyssenKrupp Materials Services.

Lebenslanges Lernen ist Pflicht

In dem firmeneigenen Digital Transformation Office in Essen fließen alle Stränge der Digitalisierung zusammen. Hier arbeiten integrierte Teams aus IT-Experten, Ingenieuren und Business-Koordinatoren unter der Leitung von Axel Berger an verschiedenen Digitalisierungsprojekten, die bei Materials Services direkt aus dem Kerngeschäft erwachsen – so auch an alfred. Unterstützt wurden die Materialexperten dabei von Microsoft und dessen globaler Cloud-Plattform Azure. „Die Zusammenarbeit mit Microsoft erlaubt es uns, fortschrittliche Technologien des Marktes für unsere hauseigenen Entwicklungen einzusetzen. So stellen wir sicher, dass die Projekte einerseits sehr eng an unser Kerngeschäft geknüpft sind, und andererseits technologisch auf dem neuesten Stand sind“, so A. Berger.

Neue Geschäftsmodelle. Thorsten Herrmann, General Manager Enterprise Commercial bei Microsoft Deutschland ergänzt: „Jedes Unternehmen entwickelt sich heute zum Anbieter von digitalen Technologien.“ Aber ThyssenKrupp macht noch mehr: die Essener bauen eine eigene digitale Kompetenzen auf, um sein Logistikgeschäft auf ein neues Level zu heben. Mit künstlicher Intelligenz und dem Einsatz von Machine Learning dürften sich dem Unternehmen künftig ganz neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.

Künstliche Intelligenz: Die Risiken wachsen

Schöne, heile Welt der Digitalisierung also? – Mitnichten, denn durch alfred werden sich die die gesamten Prozesse innerhalb der Supply Chain anpassen müssen. Und das führt zwangsläufig auch zu Veränderungen am Arbeitsplatz der Mitarbeiter, die vorher mit den Arbeiten betraut waren, welche die künstliche Intelligenz bei ThyssenKrupp übernehmen soll. Das Veränderungsspektrum dürfte dabei von Umschulungen bis hin zu Entlassungen reichen.

Verantwortung nicht blind übertragen. Gleichzeitig überträgt ThyssenKrupp einen großen Teil der Verantwortung seiner Supply Chain an Bits & Bytes ab, also an Algorithmen. Das senkt dann zwar die Fehlerquote, welche durch Menschen verursacht ist. Sie tun aber auch immer wieder nicht immer das, was sie eigentlich sollen. Gerade in großen Supply Chain-Netzwerken wie bei ThyssenKrupp kann das dann durchaus zu Verwerfungen führen. Zudem wird das Thema Cyber-Crime mit groß angelegten Hacker-Angriffen bei der Euphorie um Effizienzsteigerungen und damit verbundenen Möglichkeiten gerne beiseite geschoben. Dabei könnten Hacker über „alfred“ die gesamte Supply Chain von ThyssenKrupp lahm legen. Die Schäden, die dadurch entstünden, könnten selbst für so einen Stahlgiganten ruinös werden. Unternehmen sollten sich also nicht ganz aus ihrer Verantwortung für ihre Abläufe drücken.           

Auf einer ganz anderen Ebene

Künstliche Intelligenz: Künftig werden sich Drohnenschwärme selbst steuern. (Foto: Thomas Max Müller / www.pixelio.de)

Das weiß man ganz genau beim Fraunhofer IML in Dortmund.  Dort arbeitet man auf einem ganz anderen Gebiet der KI in der Logistik: der Schwarmintelligenz und der „zellulären Logistik“. Ihr weltweit bekannter Verfechter, Michael ten Hompel,bestückt dabei autonome Fahrzeuge, Geräte und Maschinen mit KI. Sein Ziel: Die Geräte sollen in der Supply Chain mehr leisten als dies der Fall ist, wenn sie von einzelnen Großrechnern aus gesteuert würden.

Autonome Drohnenschwärme

Derzeit testen die Forscher die Schwarmintelligenz mit Drohnenschwärmen. Die handteller großen Fluggeräte absolvieren ihre Testflüge durch die IML-Versuchshallen in Dortmund bereits weitgehend autonom. Dabei tauschen sie, wie Vögel in einem Schwarm, Zieldaten und Bewegungsrichtungsdaten miteinander aus. Sie bestimmen Ausweichkurse und verhandeln untereinander, welches Gerät im nächsten Augenblick welche Aufgabe übernimmt. Mit Hilfe der Teststellungen wollen die Forscher des IML wichtige Fragen beantworten, wie etwa, auf welchen Kanälen künftig die Kommunikation stattfinden soll, wie lange der Akku eines Gerätes hält usw. Zu Versuchszwecken werden hierfür momentan auf schmalen Frequenzbändern, genannt Narrow Band IoT, SMS-ähnliche Datenpakete getestet. Im nächsten Schritt werden 5G-Anwendung getestet. Die Drohnen sollen dabei in einem dichten Netz mit relativ wenig Energie in der Lage sein, in Echtzeit mit großen Clouds und Mega-Rechenzentren zu kommunizieren, die im Hintergrund arbeiten. 

Der „Terminator“ kommt nicht

Doch M. ten Hompel stellen sich im Zusammenhang mit der KI auch andere Fragen. So wollen die Wissenschaftler nicht nur wissen, wie sich die Systeme untereinander verhalten, sondern auch, wie der Mensch bei immer intelligenter werdenden Systemen immer die Oberhand behalten kann. Sie schließen nämlich nicht aus, dass sich die dezentrale Intelligenz von Millionen einzelner Rechner irgendwann selbständig machen und der Mensch den Maschinen dann vielleicht als „hinderlich“ erscheinen könnte.

Security by Design. Obgleich die Wahrscheinlichkeit dafür sehr unwahrscheinlich ist und eher Stoff für Hollywood-Schinken à là „Der Terminator“ mit Arnold Schwarzenegger ist, sagt dazu M. ten Hompel: „Wir sollten den Stecker immer in der Hand behalten.“ Er denkt dabei jedoch eher an Hacker-Angriffe und bösartige Einflussnahmen durch Menschen. Ein wesentlicher Fokus seiner KI-Forschung sei daher, bereits im Design der Selbststeuerung der Systeme Sicherheitsmaßnahmen einzubauen. Genau dies werde aus seiner Sicht gegenwärtig zum Teil noch sträflich vernachlässigt, warnt M. ten Hompel: „Wir müssen von Anfang an Security by Design betreiben, um eben in dem Moment, wo jemand in das System eingedrungen ist, oder die Sache aus dem Ruder zu laufen droht, ein Software-Update einspielen zu können. Die Systeme müssen also in sich sicher sein, fordert M. ten Hompel. Dazu gehören zum Beispiel getrennte Speicherbereiche für die unterschiedlichen Aktionsebenen. „Das alles kann man schon auf kleinen Systemen testen und die dazugehörigen Verfahren praktizieren“, sagt der Fraunhofer-Experte gegenüber blogistic.net abschließend und weiter: „Man muss es nur tun“.

thyssenkrupp.com/

iml.fraunhofer.de/

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