Machine Learning, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, wird die digitale Transformation der Wirtschaft prägen und damit auch für den Maschinenbau von großer Bedeutung sein. Die Zukunftstechnologie Machine Learning bedeutet, dass große Datenströme in vernetzten, autonomen Systemen beherrschbar werden – auch in der Produktion. „Selbstlernende Systeme können aus riesigen Datenströmen verwertbares Wissen machen. Neue datenbasierte Geschäftsmodelle der Industrie 4.0, wie zum Beispiel ,Predictive Maintenance‘ werden so ermöglicht. Softwarekompetenz und Machine Learning sind die Werkzeuge, diesen Schatz zu heben und unserer Maschinenbauindustrie einen weiteren Wettbewerbsvorsprung zu verschaffen“, erläutert Hartmut Rauen, stellvertretender VDMA-Hauptgeschäftsführer, anlässlich des ersten Future Business Summit des Verbands am 24.-25.11.2016 im Stuttgarter Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.

Vorgestellt wird auf diesem Summit die Studie „Machine Learning 2030“, die in unterschiedlichen Szenarien aufzeigt, welche Geschäftschancen und Herausforderungen sich für den Maschinen- und Anlagenbau auftun. „Die Digitalisierung hat unsere Industrie wettbewerbsfähiger gemacht und ist dabei, die Arbeitswelt zu revolutionieren,“ sagt Rauen, der im VDMA auch zuständig für Forschungsthemen ist. „Die Produktion wird durch Industrie 4.0 kosteneffizienter, energie- und ressourcenschonender, flexibler und individualisierbarer. Daten, die hier generiert werden, sind für den Maschinen- und Anlagenbau eine große Ressource, die heute noch viel zu wenig genutzt wird“, betont er.

Aus Big Data und Big Thinking wird Big Business. Es gilt, Daten auszuwerten, Zusammenhänge herzustellen, Schlüsse zu ziehen – und das am besten in Echtzeit. „Die datenbasierte Optimierung der Produktion ist ein Hauptziel von Industrie 4.0. Machine Learning ist ein wirkungsvolles Instrument für die automatisierte Analyse von Big Data auf Basis von smarten Algorithmen und damit ein wichtiges Kernelement von Industrie 4.0“, betont Prof. Thomas Bauernhansl, Leiter des Fraunhofer IPA.„Für Unternehmer ist es wichtig, die Potenziale von Machine Learning für ihr eigenes Geschäft und das ihrer Kunden herauszufinden. Wichtig ist, einen Dreiklang an Aktivitäten zu starten und zu koordinieren. Neben Sensortechnik und Datenhoheit gehört dazu insbesondere der Kompetenzaufbau im Bereich der professionellen Softwareentwicklung und des Machine Learnings“, betont Dr. Eric Maiser, Leiter von VDMA Future Business. „Handlungsfelder für Politik, Gesellschaft und Forschung liegen in der Förderung der Ausbildung von Data Scientists und der Start-up-Kultur in Deutschland, aber auch in regulatorischen und ethischen Fragen. Wir stehen erst am Anfang einer umfassenden Diskussion.“

Machine Learning 2030 ist das erste weitreichende Trendthema, das VDMA Future Business im Rahmen der Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISI umfassend bearbeitet hat. Die Reihe wird fortgesetzt.