Herr Beinhofer, was genau versteht man unter Machine Learning?
Dr. Maximilian Beinhofer: Mit Machine Learning lassen sich rund 95 Prozent aller Anwendungen von Künstlicher Intelligenz zusammenfassen. Maschinelles Lernen ist ein Überbegriff für die Generierung von Wissen aus Erfahrung. Basis sind Algorithmen, die nicht nach einer fest einprogrammierten Regel vorgehen, sondern bei denen nur die grundlegende Struktur vorgegeben ist. Die Algorithmen werden trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen treffen zu können.
Machine Learning setzt also auf Erfahrungswerte. Basierend auf historischen Daten lernt das System mit neuen – noch unbekannten – Daten eigenständig umzugehen. Der Algorithmus wird kontinuierlich verfeinert, lernt dazu und kann sich selbstständig und dynamisch auf neue Situationen einstellen. Darin liegt der Schlüssel zu gesteigerter Effizienz in der Intralogistik – etwa beim automatischen Kommissionieren. Im Zuge einer Smart-Factory-Potenzialanalyse für ihren Kunden KSB identifizierte die Managementberatung NEONEX Opti mierungschancen bei der Beschaffung der Lieferantendokumentation sowie der Erstellung von Unterlagen zur Qualitätsprüfung entlang der Supply-Chain. ‣ weiterlesen
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Was sind die Vorteile der Technologie?
Dr. Beinhofer: Künstliche Intelligenz und ihre Teilbereiche sind Wachstumstreiber in vielen Branchen. In der Supply Chain schlummern an vielen Stellen Informationen, die großes Potenzial mitbringen, um Prozesse effizienter zu gestalten. Das betrifft die Performance einer gesamten Anlage ebenso wie von einzelnen Elementen. Durch den Einsatz von Machine Learning profitieren Unternehmen von effizienteren Abläufen. Bestellungen können beispielsweise fehlerfrei und mit maximaler Geschwindigkeit kommissioniert und an Kunden versendet werden.
In welchen Bereichen beschäftigt sich TGW mit Künstlicher Intelligenz?
Dr. Beinhofer: Das Einsatzspektrum von Künstlicher Intelligenz ist breit gefächert. Wir wollen Machine Learning gezielt dort einsetzen, wo Unternehmen und deren Kunden den größten Nutzen daraus ziehen können. Das ist überall dort der Fall, wo es darum geht, Muster in großen Datenbeständen zu erkennen und Prozesse und Abläufe zu optimieren. Daher betrachten wir bei TGW Machine Learning aus drei Perspektiven: auf Objekt-Ebene, auf Materialflussebene und auf Maschinen-Ebene.
