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Sheet Metal Solutions
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Asier Ortiz, Chief Operating Officer (COO) of Lantek
Die jüngsten Neuerungen und technologischen Entwicklungen ermöglichen es immer mehr Unternehmen, Vorhersagen zu treffen, die auf industrielle Selbststeuerung hinarbeiten. Dennoch legen gewisse Faktoren nahe, dass wir von einer Zukunft, in der Maschinen anstelle von Menschen komplexeste Aufgaben bewältigen, noch weiter entfernt sind, als wir denken.
Der Prozess der Digitalisierung hat geradezu eine Explosion von Daten hervorgebracht, die wir analysieren und nutzen können. Wir hatten bereits großen Erfolg mit der Entwicklung von Algorithmen, durch die Maschinen lernen können. Aber wir haben darauf gewartet, das System mit großen Datenmengen füttern zu können, die sicherstellen, dass dieses Lernen richtig und wirksam erfolgt. Maschinen wurden mit Fähigkeiten ausgestattet, die auf Algorithmen für das maschinelle Maschinenlernen basieren – und dank ihrer geradezu unerschöpflichen Kapazitäten, unzählige Daten zu sammeln, eröffnet das völlig neue Möglichkeiten für die Gestaltung von Fabriken der Zukunft.
Maschinen, die bislang lediglich bei der Automatisierung von Abläufen geholfen haben, finden jetzt über die Datensammlung Anschluss zur digitalen Welt und können auf Situationen reagieren und sie auch voraussehen, können neue Voraussage- und Lernmöglichkeiten bieten – das sind sogenannte cyber-physische Systeme. Diese Systeme werden in der Lage sein, Situationen selbst und automatisch in Bezug auf die Arbeitsanforderungen, Warnhinweise hinsichtlich Vorhersagefehlern oder notwendigen Wartungen zu lösen, damit sich der Mensch auf die Klärung von Situationen oder komplexeren Problemen bezüglich des kontinuierlichen Fertigungsflusses konzentrieren kann. Diese Systeme werden mit der digitalen Welt verbunden sein, zum Ökosystem der in der Fabrik realisierten Softwarelösungen. Eine Verbindung der physischen und der digitalen Welt.
In unserer Vision ergänzen und unterstützen intelligente Maschinen die Arbeit von Individuen, indem sie ein umfangreicheres Wissen und Mehrwert liefern. Wir meinen jedoch, dass sie als Werkzeug und nicht als Selbstzweck und Ersatz für Menschen zu sehen sind. Als Beispiel könnte eine Geschichte von IBM dienen. 1997 haben Ingenieure von IBM eine Maschine namens DeepBlue entwickelt: Sie war in der Lage, einen der besten Schachspieler aller Zeiten zu schlagen, Garri Kasparow. Diese Maschine konnte eine riesige Menge an Informationen, Bewegungen und Positionen verarbeiten – weit mehr als jeder Mensch. 2005 aber schlug eine Gruppe Amateur-Schachspieler DeepBlue mehrfach – mit Unterstützung ihrer eigenen PCs.
Es gibt einzigartige menschliche Fähigkeiten, die einfach nicht von Maschinen reproduziert oder imitiert werden können. Eigenschaften wie Kreativität, Empathie, gesunder Menschenverstand, Gefühle oder die Fähigkeit zu argumentieren sind Charakteristika, die uns von Maschinen unterscheiden und Menschen noch immer eine privilegierte Stellung vor den Maschinen zuweisen.
