Machine Learning: Was ist das?
Wird über Künstliche Intelligenz (KI) gesprochen, ist oft auch von Machine Learning bzw. Maschinellem Lernen (ML) die Rede. Was hat es damit auf sich? Welche Rolle spielt ML in der Industrie 4.0, und wie wirkt das Internet der Dinge (IoT) in diese Prozesse hinein? Wir bringen Licht ins Dunkel.
Machine Learning ist längst zu einem festen Bestandteil unseres Alltags geworden. Mit dem Befragen intelligenter Sprachsysteme, dem Folgen personalisierter Werbung oder der Verwendung von Navigations-Apps nutzen und trainieren wir Machine Learning-Modelle tagtäglich. Oft, ohne es zu wissen.
In diesem Artikel zeigen wir dir, wie Machine Learning funktioniert, welche Typen von ML es gibt und wie Unternehmen vom Einsatz dieser Technologie profitieren können. Einen expliziten Blick werfen wir dabei auf den Zusammenhang von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz im Kontext der Industrie 4.0.
Key Takeaways:
- Selbstständige Mustererkennung und Vorhersagen: Anders als bei der traditionellen Programmierung, bei der Computer genaue Anweisungen zur Problemlösung oder -erkennung erhalten, kommen beim Machine Learning Algorithmen zum Einsatz, die selbstständig aus Daten lernen und auf dieser Grundlage Muster erkennen und Vorhersagen treffen können.
- Machine Learning in der Industrie 4.0: In der Industrie 4.0 optimiert Machine Learning Produktionsprozesse, ermöglicht vorausschauende Wartung und verbessert die Qualitätskontrolle. Diese Effizienzsteigerungen und die Reduktion von Ausfallzeiten sind zentral für den Erfolg moderner Industriebetriebe.
- Wichtige Vorteile für Unternehmen: Durch Maschinelles Lernen profitieren Unternehmen von Prozessoptimierung, Kostensenkung, fundierter Entscheidungsfindung, personalisierten Kundeninteraktionen und der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, was entscheidende Wettbewerbsvorteile sichert.
1. Was ist Machine Learning?
Machine Learning (oder: Maschinelles Lernen) ist eine KI-basierte Technologie, bei der Computerprogramme aus vorgegebenen Daten lernen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Anders als bei der traditionellen Programmierung, bei der Entwickler dem Computer genaue Anweisungen zur Problemlösung oder -erkennung geben, basiert Machine Learning dabei auf Algorithmen, die entwickelt bzw. trainiert werden.
Ein einfaches Beispiel
Stell dir vor, du willst einen Algorithmen entwickeln, der automatisch Katzen in Bildern erkennt. Beim traditionellen Programmieren würdest du dem Computer hier explizit vorschreiben, nach welchen Regeln eine Katze zu erkennen ist. Beim Machine Learning hingegen “fütterst” du den Algorithmus mit tausenden Bildern, auf denen Katzen, aber andere Tiere abgebildet sind, und markierst jedes Bild mit der Information, ob es sich um ein Katzenbild handelt oder nicht.
Der Algorithmus lernt nun auf Grundlage der Daten und Eingaben selbstständig, welche Merkmale (Formen, Farben, Muster) typisch für Katzen sind.
Wie funktioniert Machine Learning?
Im Kern geht es beim Machine Learning darum, ein Modell so zu trainieren, dass es im Anschluss selbstständig arbeiten, analysieren und schließlich Vorhersagen treffen kann. Dieser Prozess gliedert sich grob in vier Schritte:
- Daten sammeln: In einem ersten Schritt werden Daten gesammelt und vorbereitet. Bei diesen Daten kann es sich zum Beispiel um Texte, Bilder, Videos oder numerische Werten handeln.
- Modelltraining: Die gesammelten Daten werden anschließend genutzt, um ein Modell zu trainieren. Ziel hierbei ist es, den Algorithmus darauf zu konditionieren, bestimmte Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dies erfolgt durch wiederholte Durchläufe, wobei der Algorithmus seine internen Parameter fortwährend anpasst, um die Genauigkeit seiner Vorhersagen stetig zu verbessern.
- Validierung: Ist das Modelltraining abgeschlossen, wird es mit einem separaten Datensatz validiert, um sicherzustellen, dass es auch auf unbekannten Daten gut funktioniert.
- Anwendung: War die Validierung erfolgreich, kann das Modell anschließend verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen hinsichtlich neuer, bisher unbekannter Datensätze zu treffen.
Wichtig: Das Modelltraining ist ein Prozess, der wiederholte Durchläufe verlangt. Diese werden so lange wiederholt, bis das erwünschte Ergebnis eingetroffen ist.
Welche Arten von Machine Learning gibt es?
Es gibt unterschiedliche Herangehensweisen, um einen ML-Algorithmus zu trainieren. Am häufigsten kommt das “überwachte Lernen” zum Einsatz. Daneben existieren die Methoden des “unüberwachtes Lernen” und des “bestärkendes Lernens”. Wir erklären die Methodiken genauer.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen wird das Modell mit einem Datensatz trainiert, der sowohl Eingabe- als auch Ausgabedaten enthält. Eingabedaten sind die Merkmale oder Attribute, die das Modell verwendet, um Vorhersagen zu treffen; Ausgabedaten hingegen sind die Zielwerte oder Labels, die das Modell vorhersagen soll.
Zurück zum oben angeführten Katzenbeispiel, das ein gutes Beispiel für das Modell “überwachtes Lernen” bietet. Die Eingabedaten wären in diesem Fall alle Daten (also Bilder), die dem Algorithmus zur Verfügung gestellt werden. Die Ausgabedaten wären die Kennzeichnungen (Labels), die angeben, ob es sich bei den einzelnen Bildern um ein Katzenbild handelt oder nicht.
Unüberwachtes Lernen
Beim unüberwachten Lernen wird das Modell mit einem Datensatz trainiert, der zwar Eingabedaten, aber keine Ausgabedaten erhält. Ziel dieses Ansatzes ist es, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen, ohne das zuvor Kategorien oder Gruppen festgelegt werden.
Hier würde der Algorithmus also nicht Katzen- von Nicht-Katzen-Bildern separieren können, da keine Labels festgelegt wurden. Stattdessen ist denkbar, dass er ähnliche Farben, Formen und Texturen findet, die zu einer Cluster- oder Gruppenbildung führen.
Bestärkendes Lernen
Beim bestärkenden Lernen setzt das Modelltraining auf Versuch und Irrtum. Das Modell (der Agent) agiert dabei in einer - meist physischen - Umgebung, wobei er fortwährend Feedback in Form von “Belohnungen” oder “Strafen” basierend auf seinen Handlungen erhält. Da der Agent versucht ist, die “Belohnung” zu maximieren, erlernt der Algorithmus selbstständig eine Strategie, die beispielsweise zu einer Problemlösung führen kann.
Ein gutes Beispiel für bestärkendes Lernen ist ein Roboter, der durch die Interaktion mit der physischen Welt lernt, wie er sich bewegen, Gegenstände greifen oder navigieren können.
2. Wo wird Machine Learning eingesetzt?
Maschinelles Lernen ist längst zu einem festen Bestandteil unseres Alltags geworden und schlägt sich in diversen Prozessen und Branchen auf unterschiedliche Weise nieder. Im Folgenden gehen wir auf einige der wichtigsten Bereiche ein und zeigen, welche Potenziale Machine Learning dort freigesetzt hat.
- Sprachverarbeitung: Digitale Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verwenden Maschinelles Lernen, um gesprochene Sprache zu erkennen und darauf zu reagieren. Dies umfasst das Verstehen von Anfragen, das Ausführen von Befehlen und die Beantwortung von Fragen.
- Personalisierung: Diese Assistenten nutzen Machine Learning, um personalisierte Empfehlungen und Dienste bereitzustellen. Die Modellierung basiert dabei auf den Vorlieben und dem Verhalten der Benutzer.
- Sprachgenerierung: Machine Learning hilft dabei, möglichst natürlich klingende Antworten zu generieren, die für den Benutzer sinnvoll sind.
Wartung (Predictive Maintenance)
- Vorhersage von Ausfällen: In der Industrie wird Maschinelles Lernen eingesetzt, um Maschinendaten zu analysieren und potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung, verhindert ungeplante Stillstände und sorgt so für einen reibungslosen Betrieb.
- Anomalieerkennung: Durch den Einsatz von Machine Learning können Anomalien erkannt werden, die auf mögliche Probleme hinweisen. Diese frühzeitige Erkennung hilft, Wartungsmaßnahmen rechtzeitig durchzuführen.
- Optimierung von Wartungsplänen: Durch die Analyse historischer Daten können Wartungspläne optimiert, und Wartungsintervalle basierend auf der tatsächlichen Maschinenleistung und -nutzung geplant werden.
Mobilität
- Autonomes Fahren: In selbstfahrenden Autos kommt Maschinelles Lernen zur Anwendung, um ihre Umgebung zu erkennen und darauf zu reagieren. Dies umfasst das Erkennen von Straßenschildern, Fußgängern und anderen Fahrzeugen sowie das Navigieren durch komplexe Verkehrssituationen.
- Routenoptimierung: Navigationssysteme verwenden Machine Learning, um die besten Routen basierend auf Echtzeit-Verkehrsdaten, historischen Daten und Benutzerpräferenzen zu berechnen.
- Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation: Auch wenn es um die Kommunikation und Kooperation von Fahrzeugen untereinander geht, kommt Machine Learning zum Einsatz. Dies kann den Verkehrsfluss optimieren und Unfälle verhindern.
Gesundheitswesen
- Diagnose und Prognose: Überwachtes Lernen hilft bei der Analyse medizinischer Bilder zur Diagnose von Krankheiten wie Krebs und bei der Vorhersage des Krankheitsverlaufs.
- Personalisierte Medizin: Durch die Analyse von Patientendaten können personalisierte Behandlungspläne mit überwachtem Lernen entwickelt werden.
3. Machine Learning in der Industrie 4.0
Machine Learning spielt eine wesentliche Rolle, wenn es um die Digitalisierung des Industriesektors (Industrie 4.0) geht. Insbesondere auf den Gebieten Wartung und Instandhaltung, in der Anlagenüberwachung sowie bei der Kontrolle von Produkten und Produktion konnten hier gewaltige Fortschritte gemacht werden.
Im Folgenden schauen wir uns genauer an, wie sich die Vorteile von Machine Learning auf den industriellen Sektor auswirken. Außerdem beleuchten wir, was IoT-Daten und digitale Zwillinge damit zu tun haben und welche Chancen sich daraus für Unternehmen ergeben.
- Predictive Maintenance: Eine der größten Errungenschaften, die mit Maschinellem Lernen einhergeht, betrifft das Feld Wartung und Instandhaltung. Hier können dank ML-Algorithmen Maschinenausfälle vorhergesagt werden, bevor sie auftreten. Dies reduziert Ausfallzeiten und Wartungskosten erheblich.
- Qualitätskontrolle: Außerdem wird Machine Learning genutzt, um die Qualität von Produkten in Echtzeit zu überwachen. Anomalien können so frühzeitig erkannt, und Maßnahmen zur Qualitätssicherung eingeleitet werden.
- Produktionsoptimierung: ML-Modelle analysieren darüber hinaus Produktionsprozesse und identifizieren ineffiziente Bereiche, um Arbeitsabläufe und die Ressourcennutzung fortlaufend zu optimieren.
Machine Learning und das Internet der Dinge (IoT)
Das Internet der Dinge (IoT) spielt eine tragende Rolle bei dem Einsatz von Machine Learning im Industriesektor. Durch die Analyse und Verarbeitung von IoT-Daten wird unter anderem eine Echtzeitüberwachung von Anlagen möglich.
- Datenerfassung und -integration: IoT-Geräte erfassen kontinuierlich Echtzeitdaten (z.B. Temperatur, Druck, Vibrationen) aus Anlagen und Maschinen und übertragen diese an zentrale Datenbanken oder Cloud-Services.
- Vorverarbeitung der Daten: Dort werden die Daten zunächst bereinigt, d.h., Rauschen und Fehler werden entfernt und relevante Merkmale extrahiert, um die Daten für Machine Learning nutzbar zu machen.
- Anwendung von Machine Learning: Das Maschinelle Lernmodell analysiert die Daten, um Muster zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und zukünftige Probleme vorherzusagen. Hierdurch werden prädiktive Wartung, Echtzeit-Überwachung und Optimierung von Betriebsparametern möglich.
Machine Learning und Digitale Zwillinge
Digitale Zwillinge sind virtuelle Repräsentationen physischer Anlagen, die Echtzeitdaten aus der realen Welt verwenden, um den Zustand und die Leistung der physischen Anlagen zu simulieren. Machine Learning ist hierbei ein wichtiger Bestandteil. Die Prozesse im Einzelnen:
- Datenintegration: IoT-Sensoren an physischen Anlagen sammeln kontinuierlich Daten über Temperatur, Druck, Vibrationen, Stromverbrauch und andere Betriebsparameter.
- Modellbildung: Diese Daten werden in Echtzeit an den digitalen Zwilling übertragen, der ein maschinelles Lernmodell verwendet, um den aktuellen Zustand der Anlage zu überwachen und vorherzusagen.
- Anomalieerkennung: Durch Machine Learning kann der digitale Zwilling Muster in den Betriebsdaten erkennen und Abweichungen von normalen Betriebsbedingungen identifizieren. So können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden, bevor es zu Ausfällen kommt.
Machine Learning und Big Data
Big Data bezeichnet riesige Datenmengen, die in der Industrie 4.0 aus verschiedenen Quellen - meist von IoT-Sensoren - gesammelt werden. Die Kombination von Machine Learning und Big Data ist entscheidend für die Analyse und Nutzung dieser Daten.
- Datenanalyse: Durch Machine Learning können große Datenmengen effizient analysiert werden, um Muster zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies hilft bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und verbessert die Entscheidungsfindung.
- Personalisierung: Machine Learning ermöglicht die Erstellung personalisierter Empfehlungen und Dienstleistungen basierend auf umfangreichen Datenanalysen, was die Kundenzufriedenheit steigert.
Machine Learning im Asset-Management
Wenn von Asset-Management im industriellen Kontext die Rede ist, bezieht sich dies auf die Verwaltung und Wartung von physischen Vermögenswerten wie Anlagen, Maschinen und andere Betriebsmittel). Ziel ist es, die Lebensdauer der Assets zu maximieren und die Betriebskosten zu minimieren. Machine Learning verbessert das Asset-Management durch prädiktive Wartung und die Optimierung von Betriebsabläufen.
- Prädiktive Wartung: Anstatt regelmäßige, zeitbasierte Wartungsintervalle zu verwenden, analysiert Machine Learning historische sowie Echtzeitdaten, um vorherzusagen, wann ein Vermögenswert wahrscheinlich ausfällt. So wird eine bedarfsorientierte Wartung möglich, was sowohl Kosten als auch Ausfallzeiten reduziert.
- Optimierung der Ressourcen: Machine Learning kann die Nutzung und Verteilung von Ressourcen optimieren, indem es Muster in den Betriebsdaten erkennt und vorschlägt, wie Ressourcen am besten eingesetzt werden können.
4. Wie können Unternehmen von Machine Learning profitieren?
Unternehmen, die Machine Learning einsetzen, können ihre Prozesse optimieren, ihre Kosten senken und sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern. Außerdem ermöglicht ML die Implementierung neuer Geschäftsmodelle. Hier die wichtigsten Vorteile für für Unternehmen:
Prozesse optimieren
Durch den Einsatz von Machine Learning können Routineaufgaben automatisiert, dadurch Mitarbeiter entlastet und die Effizienz der Produktion insgesamt gesteigert werden. Darüber hinaus kann die Qualität produzierter Produkte stetig überwacht und verbessert werden.
Senkung der Kosten
Durch vorausschauende Wartung können Unternehmen ihre Wartungsmaßnahmen proaktiv planen und teurer Ausfälle sowie Notfallreparaturen vermeiden. Des Weiteren können Produktionsprozesse stetig analysiert und der Materialverbrauch optimal gesteuert werden, was zu Energieeinsparungen führt.
Bessere Entscheidungsfindung
Mit Hilfe von Machine Learning können große Datenmengen ausgewertet werden, was dem Unternehmen wertvolle Einblicke in die eigenen Prozesse liefert. Auf Grundlage dieser Auswertungen können Geschäftsentscheidungen fundierter getroffen werden. Darüber hinaus können Markttrends und Kundendaten analysiert werden, was enorme strategische Vorteile bringt.
Kundenbindung durch Personalisierung
Da mittels ML die individuellen Vorlieben und Verhaltensmuster der Kunden ermittelbar werden, können Unternehmen ihre Empfehlungen und Dienstleistungen dementsprechend personalisieren. Darüber hinaus können Chatbots und auf ML basierende virtuelle Assistenten eingesetzt werden, um die Kundenzufriedenheit weiter zu erhöhen.
Neue Geschäftsfelder erkunden
Machine Learning kann Unternehmen bei der Entwicklung neuer Produktideen unterstützen, indem - auch hier - Markttrends analysiert werden. Außerdem können durch die Kombination von ML, IoT und Big Data innovative, serviceorientierte Geschäftsmodelle wie Asset-as-a-Service implementiert werden.
-
Was ist Machine Leearning?
Machine Learning ist eine durch Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichte Technologie, bei der Computerprogramme aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Anders als bei traditionellen Programmierungen, bei denen Entwickler dem Computer genaue Anweisungen geben, nutzt Maschinelles Lernen Algorithmen, die selbstständig aus Daten lernen und Muster erkennen können.
-
Wie funktioniert Machine Learning?
Machine Learning ist ein mehrstufiger Prozess. Zunächst werden Daten gesammelt und für die Verarbeitung vorbereitet. Diese Daten werden dann genutzt, um den Algorithmus zu trainieren. Nach dem Training wird das Modell mit einem separaten Datensatz validiert, um sicherzustellen, dass es auch auf unbekannten Daten gut funktioniert. Abschließend wird das trainierte Modell verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf neuen Daten zu treffen.
-
Wo wird Machine Learning eingesetzt?
Machine Learning kommt in diversen Bereichen zum Einsatz, beispielsweise bei der Modellierung von Sprachassistenten wie Alexa oder Siri oder im Gesundheitswesen. Eine wichtige Rolle spielt ML zudem in der Industrie 4.0., wo es für Predictive Maintenance eingesetzt wird und Maschinenausfälle vorherzusagen und Wartungspläne zu optimieren.
-
Wie können Unternehmen von Machine Learning profitieren?
Unternehmen können durch den Einsatz von Machine Learning ihre Prozesse optimieren, Kosten senken und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen. Außerdem ermöglicht ML die Automatisierung von Routineaufgaben und die Verbesserung der Produktqualität, was zur Prozessoptimierung beiträgt.