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CeBIT 2017: Wie sich KI-Einsatz in konkretes Geschäft umwandeln lässt

Foto: IBM

Frage: „Alexa, was ist künstliche Intelligenz?“ Darauf die digitale Assistentin: „Das weiß ich leider nicht.“ Dabei ist sie Teil von jener Kraft, bei der die Wetten laufen, wann die Maschine intelligenter sein wird als der Mensch. Fest steht: Die digitalen Anwendungen werden komplexer und können immer mehr. Die CeBIT 2017 zeigt, wie sich die grenzenlosen Chancen und Möglichkeiten in konkretes Geschäft umsetzen lassen.

KI wird als langfristige strategische Priorität für Innovation angesehen. Unternehmen, die in den letzten drei Jahren ein größeres Umsatzwachstum vorweisen konnten, hatten in der Regel auch einen höheren KI-Reifegrad, so die Ergebnisse einer Studie von Infosys. Für 76 Prozent der Befragten ist KI grundlegend für den Erfolg ihrer Unternehmensstrategie; 64 Prozent sind davon überzeugt, dass die Zukunft ihres Unternehmens von einer großflächigen Adaption der KI-Technologie abhängt.

In Zahlen ausgedrückt: Organisationen, die KI-Technologien bereits anwenden oder eine Implementierung planen, erwarten bis 2020 ein durchschnittliches Umsatzwachstum von 39 Prozent. Parallel dazu sollen die Kosten um 37 Prozent sinken. 76 Prozent der Entscheidungsträger aus IT und Management sehen KI als Kernkomponente für den Unternehmenserfolg.

Quelle: Infosys

Die Einsatzbereiche: Big Data, Machine Learning und Analyse

Die drei wichtigsten Formen von KI-Technologien, die Organisationen in Deutschland einsetzen oder planen sind:
1. Automatisierung von Big-Data-Prozessen: 68 %
2. Machine Learning (Smart Technology): 58%
3. Predictive/Prescriptive Analytics: 58%

Durchschnittlich verwenden die befragten Unternehmen KI-Technologie bereits seit zwei Jahren und haben im letzten Jahr 6,7 Millionen US-Dollar in KI investiert. Dabei melden die Mitglieder der Pharma- und Life-Science-Industrie die höchste Nutzungsrate von KI-Technologien, die den Erwartungen entsprechend arbeitet. Damit weist sie den höchsten KI-Reifegrad nach Industriesegmenten auf.

Wo bleibt der Business Value?

Die maschinelle Erkennung komplexer Muster, die Verarbeitung von natürlicher Sprache und maschinelles Sehen gehören zu den Kerntechnologien. Aber sind KI und „Cognitive Computing“ inzwischen in den IT-Projekten angekommen?

Den „Business Value“ erkannt und realisiert beispielsweise die Lufthansa Industry Solutions (LHIND), eine prozessorientierte IT-Unternehmensberatung im Lufthansa-Konzern, die sowohl innerhalb des Konzerns als auch im externen Markt erfolgreich Digitalisierungsprojekte durchführt. Im Technology Innovation Center der LHIND arbeiten Experten für Big Data, Analytics, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

So beschäftigt sich der 32-jährige Ingenieur Dr. Tilo Westermann derzeit intensiv mit der HoloLens von Microsoft. Datenbrillen, die Arbeitsprozesse digital unterstützen und notwendige Informationen oder Instruktionen über interaktive 3D-Projektionen im Sichtfeld des Nutzers anzeigen, sind bereits seit einiger Zeit in aller Munde. Sie sollen die Arbeitsprozesse effizienter und einfacher gestalten, indem der Zugang zum Internet oder firmeneigenen Systemen direkt über die Brille und per Spracherkennung möglich wird. Durch Virtual Reality entstanden neue Möglichkeiten der räumlichen, interaktiven Darstellung.

Mixed Reality mit der HoloLens

Die HoloLens geht noch einen Schritt weiter. Sie verspricht „mixed reality“ – eine Kombination aus Realität und Virtualität: „In der Mixed Reality verschmelzen die Objekte der virtuellen und realen Welt miteinander zu einer gemischten Umgebung“ sagt Westermann. Die HoloLens ist über Gesten, Sprache und Kopfbewegung zu steuern. Sie zeigt das reale Bild des Raumes und der sich darin befindenden Gegenstände und projiziert weitere Informationen hinzu.

HoloLens im Einsatz bei thyssenkrupp. Foto: Microsoft

Man steht beispielsweise mit einem Wartungs- oder Reparaturauftrag vor einem Drucker und die HoloLens assistiert und unterstützt bei dieser Aufgabe. Im kurzen Testszenario startet Tilo Westermann den Prozess per Spracherkennung „How to turn on the device?“ Die HoloLens öffnet das Handbuch, Westermann befiehlt: „next!“. So lange bis die richtige Seite erscheint und erklärt, wie der Drucker anzuschalten ist. Ein triviales Beispiel, das jedoch auch auf komplexe Arbeitsprozesse zu übertragen ist. Die Hände bleiben frei und man sieht die virtuelle Welt durch die Brille ebenso, wie die echte Umgebung. „Gewöhnungsbedürftig ist, dass das aktuelle Brillenmodell noch recht schwer ist. Einen achtstündigen Arbeitstag in einer Wartungshalle möchte ich mit der Brille nicht bestreiten. Doch das wird sicher in der nächsten Generation der HoloLens bereits behoben sein“, hofft Tilo Westermann.

LHIND gehört zu den ersten Unternehmen in Deutschland, die sich mit den neuen Möglichkeiten durch die HoloLens auseinandersetzen. „Zunächst entwickeln wir für die Brille einfache Apps, die den Umgang und die neuen Möglichkeiten mit der HoloLens veranschaulichen. Im Austausch mit unseren Kunden ermitteln wir dann mögliche Use Cases. Denkbar wäre etwa ein Szenario zur Beladung von Schiffscontainern mit Stückgut, welches bislang nicht vollautomatisiert abläuft. So könnte vor der tatsächlichen Beladung geprüft werden, ob und wie das Stückgut tatsächlich in den Container passt. Zwar könnte man dies auch direkt am Computer simulieren, diese neue Technologie macht es aber für den Anwender „begreifbar“.

Predictive Maintenance bei DB Cargo

DB Cargo AG hat in Europa über 4.200 Lokomotiven im Gebrauch, die derzeit nach einem festen Regelwerk gewartet werden. Trotzdem können Ausfälle nicht komplett vermieden werden. Eines der Hauptprobleme sind Motor-Totalschäden, verursacht durch Zentralschraubenbruch. Pro Schaden belaufen sich die Kosten auf ca. 200.000 Euro.

Foto: Deutsche Bahn AG / Volker Emersleben

Diese Kosten können vermieden werden, wenn frühzeitig das Ermüden der Zentralschraube erkannt wird und somit die Zerstörung des gesamten Motors vermieden wird. Bisherige analytische Verfahren hatten es nicht ermöglicht, frühzeitig Indikationen auf einen zukünftigen Schaden der Zentralschraube zu prognostizieren.

Das Softwareunternehmen IS Predict (CeBIT: Halle 5, Stand F46) hat ihre unsupervised, self-learning Predictive Intelligence-Verfahren genutzt, um Anomalien aufzudecken, die zu dem Schaden führen. So konnten Ausfälle bis zu drei Wochen vor dem Eintreten verlässlich prognostiziert werden. Außerdem konnten die Ursachen erkannt werden: Aus den über 150 ermittelten Datenpunkten sind nur 8 für den Schaden verantwortlich.

Diese Erkenntnisse bedeuten einerseits, dass die frühzeitigen Prognosen genug Zeit erlauben, die gefährdeten Lokomotiven aus dem Verkehr zu ziehen und zu reparieren, bevor der Motor einen Totalschaden erleidet. Andererseits können die mechanischen Ursachen und deren Konstellationen erkannt werden, die zu dem Schaden führen, so dass diese zukünftig vermieden werden.

Künstliche Intelligenz in der Medizin

da Vinci Xi. Quelle: Intuitive Surgical, Inc.

Das heute am häufigsten eingesetzte chirurgische System mit Robotertechnologie ist „DaVinci“, mit dem Ärzte minimalinvasive Operationen quasi am Bildschirm ausführen können. Unwillkürliche Bewegungen, etwa zitternde Hände des Operateurs, gleicht DaVinci aus. Programmieren lässt sich der Operationsroboter allerdings nicht, er kann keine eigenständigen Bewegungen ausführen – vom selbständigen Denken ganz zu schweigen.

Das könnte sich aber in Zukunft ändern. Vor allem im Zusammenspiel mit computergenerierten Animationen und 3D-Bildern sind in der Theorie schon Roboter möglich, die nahezu eigenständig verschiedene Eingriffe vornehmen können oder den Chirurgen unterstützen. Beispiel: Ein Computertomograph vermisst ein Organ, das von einem Tumor attackiert wird. Das errechnete dreidimensionale Bild dient als Orientierung während des Eingriffs, aber auch als Kontrollvorlage. Kameras im OP überwachen anschließend die genaue Position der Operationsinstrumente, Sensoren an den Instrumenten liefern ununterbrochen Informationen an einen Zentralrechner. Setzt der Arzt einen Schnitt mit dem Roboterarm nicht richtig an, stoppt das System sofort. So werden Patienten automatisiert vor Fehlern geschützt.

Werden Roboter die besseren Ärzte?

Foto: IBM

Künstliche Intelligenz im Zusammenspiel mit Big Data ist in der Lage, riesige Datenmengen miteinander zu vergleichen und daraus Schlüsse zu ziehen. So konnte der Supercomputer Watson etwa einen seltenen Fall von Blutkrebs bei einer Frau diagnostizieren, den Ärzte zuvor nicht erkannt haben. Watson kam zu dem Ergebnis, nachdem er die genetischen Informationen der Frau mit den Datensätzen aus 20 Millionen klinischen Krebs-Studien verglichen hatte.

Watson wird inzwischen auch an einer Marburger Klinik eingesetzt, um die Mediziner bei der Diagnose seltener oder unbekannter Erkrankungen zu unterstützen. Der Hintergrund: Pro Monat erscheinen weltweit mehr als 3.000 wissenschaftliche Studien im Bereich der Medizin. Kein Arzt kann sie alle kennen – Watson schon. Daraus ermittelt das System eine Liste möglicher Diagnosen und einen Wert, der angibt, wie sicher jede Hypothese ist. Die letzte Entscheidung hat dann also wieder der Arzt.

Wie wirkt sich die Digitalisierung auf die Gesundheitsbranche aus? Wie entscheidet die Politik? Kann die weltweite Vernetzung es möglich machen, auf das Know-how von Spezialisten aus der ganzen Welt zuzugreifen? Welche Voraussetzungen müssen Mediziner erfüllen, um die neuen Technologien einzusetzen? Auf dem CeBIT Digital Summit „d!conomy Healthcare“ am 22. März 2017 geht es unter anderem um diese Fragen. Neben Keynote-Vorträgen werden auch in Workshops Chancen, Ideen, Herausforderungen, Wissenstransfer, sowie Best Practices in kleinen Gruppen besprochen.

Sandeep Dadlani, President & Head of Americas von Infosys, jedenfalls ist sich sicher: “Die Adaption von KI nimmt zu. Wir sind beeindruckt über die Investitionen, die Unternehmen nach und nach in KI tätigen, um einen sinnvollen und kreativen Wandel zu ermöglichen. Die Ergebnisse sind bemerkenswert und die Möglichkeiten, die KI eröffnet sind riesig. Es ist nicht zu übersehen, wie sich KI entwickelt und an Momentum gewinnt. Generell herrscht Optimismus, dass mit KI-Technologien eine erhebliche Wertsteigerung und ein großer Nutzen erreicht werden kann.“

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