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TechnikSelbstlernende Computer

Menschen in der Entschei­dungs­fin­dung unter­stützen

Lesezeit ca.: 3 Minuten
Bernd Seidel

Bernd Seidel

freier Journalist

IBM beansprucht für sich eine Führungs­rolle bei kognitiven Technolo­gien. Mit dem Watson-IoT-Center wurde in München 2016 das globale Headquarter dieser IBM-Unit mit rund 1000 Mitarbeiten gegründet. Niklaus Waser, der Leiter dieses Centers und gleichzeitig Head of Watson IoT Europe ist, erläutert die Hintergründe.

16. September 2016

„München wurde ganz bewusst gewählt, weil man hier die Nähe zum Kunden und zum Thema Industrie 4.0 hat“, erklärt der Manager. München sei weltweit einer der größten Versiche­rungs­stand­orte und auch die Elektronik­in­dus­trie und der Automobilbau seien im Großraum München stark vertreten. Ein weiterer Grund für diesen Standort sind die verfügbaren Fachkräfte sowie die Universi­täten und Forschungs­in­sti­tute gewesen. „Das sind Standort­vor­teile für uns, da das Watson-IoT-Center als Zentrum eines weltweiten Netzwerks von acht weiteren global verteilten eigenstän­digen IoT-Client Experience-Zentren agieren wird“, erklärt Waser. 

Das Datenvolumen reduzieren

In diesen Zentren bekommen Kunden und Partner direkten Zugriff auf Technolo­gien, Werkzeuge und Know-how mit denen neue Produkte und Services auf Basis kognitiver Systeme sowie der Watson IoT Cloud Plattform entwickelt werden können. Da immer mehr Geräte Daten über das Internet austauschen, und damit das Datenvolumen schneller als die Übertragungs­ka­pa­zität wächst, sei es wichtig, immer mehr Intelligenz an die Datenquelle zu bringen, damit die zu transpor­tie­renden Daten bereits vorselek­tiert seien, um das Volumen zu reduzieren. Dafür eigne sich die lernende Technologie Watson, die man nutzt, um Informationen aus riesigen Datenmengen zu suchen, zu korrelieren und damit dann Empfehlungen zu geben bzw. Entschei­dungen zu unterstützen. 

Neue Geschäfts­mo­delle generieren

„Mit Waston-IoT hat man im Prinzip drei Möglichkei­ten“, erklärt Waser. Erstens könne man die Effizienz des eigenen Unterneh­mens durch verbesserte Analyse von  Informationen aus relevanten Daten steigern. Zweitens ließen sich die gewonnenen Informationen nutzen, um einen Mehrwert für den Kunden zu generieren, der über den reinen Kauf eines Produktes hinausgehe. Und drittens sei es möglich, damit vollkommen neue Geschäfts­mo­delle zu generieren. 

Ein Beispiel dafür sind Roboter. Künftig verkauft ein Hersteller nicht mehr die Maschine, sondern bietet dem Kunden an, eine garantierte Anzahl Schweißpunkte zu liefern. „Wichtig ist bei diesem Geschäfts­mo­dell natürlich, dass der Roboter nicht ausfällt“, erklärt Waser. Hier kommt die vorausschau­ende Wartung zum Zuge. Mit Hilfe lernender Systeme ließen sich auch Erkenntnisse aus unstruktu­rierten Daten gewinnen, die bisher nicht zu gebrauchen waren. Waser dazu: „Nur etwa 12 Prozent der erzeugten Informationen  werden heute sinnvoll genutzt. Das wird sich mit kognitiven Systemen ändern, denn mit ihnen lassen sich auch unstruktu­rierte Daten auswerten, die zum Beispiel in Form von Sensordaten oder als Text, Bild oder Ton vorliegen können.“

Hochzeit oder die Stunde der Wahrheit

Ein Beispiel kennte er aus der Montage im Fahrzeugbau: Die „Stunde der Wahrheit“ schlägt bei der „Hochzeit“ von Chassis und Karosserie. Bei dieser – meist noch überwiegend manuellen – Endmontage müssen die Maschinen-Fehler, die in den hochauto­ma­ti­sierten Produkti­ons­pro­zessen zuvor aufgetreten sind, identifi­ziert, korrigiert und dokumentiert werden. Dabei treffen strukturierte Daten in Form von Fehlercodes auf unstruktu­rierte Daten etwa als Dokumenta­ti­ons­be­richte über die Nachbear­bei­tung. Mit Watson, so der IBM-Mann, kann ein Zusammen­hang zwischen Fehlercodes und Nachbear­bei­tung identifi­ziert werden. Das lernende System kann zum Beispiel Korrelati­ons­ana­lysen zwischen Fehlercodes und Dokumenta­ti­ons­be­richten erstellen. 

Ausgabe 2016/02

Ausgabe 2016/02

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