Von Handarbeit zur Automatisierung:Auf dem Weg in eine arbeitslose Zukunft

Der Weg zur vollautomatischen Herstellung von Gütern macht menschliche Arbeit schließlich überflüssig, was ich gerne „die arbeitslose Woche“ nenne.  Der Fortschritt in Richtung dieses „Ziels“ ist eng mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und der Robotik verbunden. In dieser Erzählung werden die wichtigsten Meilensteine ​​und die Rolle der KI bei der Verwirklichung dieser ehrgeizigen Vision untersucht. Seit über einem Jahrzehnt pflege ich auf unserer Unternehmenswebsite eine historische Zeitleiste der Robotik und Automatisierung. Es wird jährlich aktualisiert:https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. Vorindustrielle Revolution (vor dem 18. Jahrhundert)

Vor der Industriellen Revolution waren Herstellungsprozesse größtenteils manuell und arbeitsintensiv. Schon vor dem ersten Auftreten des „homo erectus“ im prähistorischen Zentralafrika vor etwa 2 Millionen Jahren verließen sich antike Handwerker und Kunsthandwerker auf Handwerkzeuge und mühsame manuelle Techniken, um Waren herzustellen (sogar Höhlenzeichnungen zählen dazu). Allerdings zeichneten sich bereits in diesem frühen Stadium rudimentäre Formen der Automatisierung ab. Beispielsweise wurden Hebel, Räder, Wasserräder, Zahnräder und Riemenscheiben verwendet, um einfache Maschinen anzutreiben und bestimmte Aspekte der Textilproduktion und des Getreidemahlens zu automatisieren.

Automaten, im Wesentlichen mechanische, durch Federn, Wasser oder Wind angetriebene komplexe Maschinen, die einen Aspekt des Lebens nachahmen, entstanden vor mehreren tausend Jahren im ägyptischen Reich. Ein neueres Beispiel ist die astronomische Uhr aus dem 14. Jahrhundert im Straßburger Münster (die ich persönlich besichtigt habe und von der ich begeistert war!). Aufgrund der Komplexität und der begrenzten Werkzeuge und Materialien konnten es sich vor dem 19. Jahrhundert nur Könige, Kaiser und Päpste leisten, komplexe Automaten in Auftrag zu geben. Hier, im folgenden Video, sind einige Beispiele früher Automaten.

2. Frühe industrielle Revolution (spätes 18. bis frühes 19. Jahrhundert).

Die Industrielle Revolution markierte einen bedeutenden Wendepunkt in der Fertigung. Innovationen wie die Spinnerei, der Wasserrahmen und die Dampfmaschine revolutionierten die Textilherstellung, steigerten die Produktivität und verringerten die Abhängigkeit von mühsamer Handarbeit. Im Jahr 1799 automatisierte Eli Whitneys Erfindung der Baumwoll-Entkörnungsanlage die Trennung von Baumwollfasern von den Samen und rationalisierte so den Produktionsprozess.

Eli Whitneys Cotton Gin um 1790

3. Massenproduktion (Ende des 19. bis Anfang des 20. Jahrhunderts).

Im späten 19. und frühen 20. Jahrhundert kamen Massenproduktionstechniken auf, die von Visionären wie Henry Ford entwickelt wurden. Durch die Einführung des Fließbandes in der Automobilfertigung durch Ford wurden die Produktionszeiten und -kosten drastisch reduziert und die Voraussetzungen für eine weitere Automatisierung geschaffen. Durch die Zerlegung komplexer Aufgaben in einfachere, sich wiederholende Vorgänge ermöglichte das Fließband die Beschäftigung von angelernten Arbeitskräften für die Ausführung spezieller Aufgaben.

Frühe Automobilproduktionslinie von Henry Ford

4. Automatisierung und Robotik (Mitte bis Ende des 20. Jahrhunderts).

Mitte des 20. Jahrhunderts gab es bedeutende Fortschritte in der Automatisierung und Robotik. Die Einführung von CNC-Maschinen (Computer Numerical Control) revolutionierte Bearbeitungsprozesse und ermöglichte eine präzise und automatisierte Steuerung von Werkzeugmaschinen. Die CNC-Maschine legte den Grundstein für Industrieroboter in Bezug auf die erforderlichen Präzisionskomponenten (Servomotoren mit geschlossenem Regelkreis und Positionsrückmeldungs-Encoder) und die Steuerungssoftware (G- und M-Codes). Roboter drangen in Fabriken ein und führten Aufgaben wie Schweißen, Lackieren und Zusammenbauen schnell und präzise aus. Die Installation des ersten Industrieroboters, des hydraulisch betriebenen Unimate, durch General Motors im Jahr 1961 markierte einen entscheidenden Moment in der Geschichte der Automatisierung.

Ein früher hydraulischer Unimate-Roboter

5. Computerisierung und CAD/CAM (1970er bis 1980er Jahre).

1971 stellte Intel den ersten Mikroprozessor vor, den 4004. In den 1970er und 1980er Jahren wurde die Computerisierung in der Fertigung weit verbreitet. Die Entwicklung von Systemen für computergestütztes Design (CAD) und computergestützte Fertigung (CAM) revolutionierte das Produktdesign und die Produktionsplanung. CAD/CAM-Systeme ermöglichten es Designern, digitale Produktmodelle zu erstellen, die direkt in Anweisungen für automatisierte Herstellungsprozesse übersetzt werden konnten. Durch die Integration der Computertechnologie wurde die Produktion weiter rationalisiert und die Effizienz gesteigert.

Der erste Mikroprozessor, der Intel 4004

6. Aufstieg speicherprogrammierbarer Steuerungen (SPS) (1980er Jahre)

Mit der Entwicklung des Mikroprozessors und kostengünstigen/allgegenwärtigen Computer- und Steuerungssprachen wie Fortran und „C“ entstand ein industrialisierter und spezialisierter Automatisierungscomputer. In den 1980er Jahren kamen speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) auf den Markt, die die industrielle Automatisierung revolutionierten. SPS ersetzten herkömmliche elektromechanische Relaissysteme durch digitale Steuerung und ermöglichten so eine flexiblere und zuverlässigere Automatisierung von Fertigungsprozessen. Es wurde eine Software entwickelt, die eine Relaislogik emuliert, die als „Leiterdiagramme“ bekannt ist. SPS könnten so programmiert werden, dass sie Maschinen und Geräte steuern, Eingaben von Sensoren überwachen und logikbasierte Aufgaben ausführen, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe in Fabrikabläufe verringert wird.

7. Internet der Dinge (IoT) und Smart Manufacturing (2000er Jahre)

Das 21. Jahrhundert brachte die Konvergenz physischer und digitaler Technologien in der Fertigung mit sich. Das Internet der Dinge (IoT) erleichterte die Konnektivität von Geräten und Anlagen in der Fabrikhalle und ermöglichte die Überwachung und Steuerung von Produktionsprozessen in Echtzeit. In Maschinen und Produkte eingebettete intelligente Sensoren lieferten wertvolle Dateneinblicke und ermöglichten eine vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Optimierung von Produktionsabläufen. Diese Ära der intelligenten Fertigung legte den Grundstein für intelligentere und autonomere Produktionssysteme.

8. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (2010er Jahre).

In den 2010er und 20er Jahren wurden bedeutende Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und „maschinelles Lernen“ erzielt, die die Fähigkeiten automatisierter Fertigungssysteme weiter verbesserten. KI-Algorithmen ermöglichten es Maschinen, aus Daten zu lernen, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und autonom Entscheidungen zu treffen. Algorithmen für maschinelles Lernen optimierten Produktionspläne, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrollprozesse, verbesserten die Effizienz und reduzierten Ausfallzeiten. Kollaborative Roboter oder Cobots entstanden als eine neue Generation von Robotern, die für die Zusammenarbeit mit Menschen entwickelt wurden und die Produktivität und Flexibilität in der Fabrikhalle steigern.

KI-Algorithmen werden heute in vielen Fällen durch „kinematisch genaue“ Computersimulationen der Interaktion realer Variablen (Beleuchtung (für das Sehen), Farbe, Gewicht, mechanische Bewegung, Greifkraft/-druck, taktile Rückmeldung usw.) gelehrt. Die Möglichkeit, einem Roboter anhand einer Simulation etwas beizubringen, beschleunigt den Schulungsaufwand für neue Aufgaben, was in der Fertigung von entscheidender Bedeutung ist, um einen höheren Grad an Individualisierung bei geringeren Stückkosten zu erreichen. Im Folgenden finden Sie ein Video des Oxford Institute of Computer Science, das einen Überblick über den Stand der Robotik/KI-Interaktion und den Grund gibt, warum die Anwendung von KI auf mehrachsige Roboter in einer Vielzahl unbekannter Umgebungen so schwierig ist.

Rolle künstlicher Intelligenz bei der Verwirklichung einer vollautomatischen Fertigung

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle beim Übergang zur vollautomatischen Fertigung. Durch die Integration in Fertigungsprozesse können Maschinen komplexe Aufgaben effizienter, genauer und autonomer ausführen. So trägt KI zur Verwirklichung dieser Vision bei:

1. Vorausschauende Wartung: KI-gestützte prädiktive Wartungssysteme analysieren Gerätesensordaten, um potenzielle Fehler und Anomalien zu erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen. Durch die Vorhersage, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen, können Hersteller die Wartung proaktiv planen, Ausfallzeiten minimieren und die Produktivität maximieren.

2. Qualitätskontrolle: KI-Algorithmen analysieren Echtzeitdaten aus Produktionsprozessen, um Mängel und Abweichungen von Qualitätsstandards zu erkennen. Mit KI ausgestattete Bildverarbeitungssysteme können Produkte präzise und schnell prüfen und so sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Artikel auf den Markt gelangen.

3. Produktionsoptimierung: KI optimiert Produktionspläne und Ressourcenzuteilung basierend auf Faktoren wie Nachfrageprognosen, Maschinenverfügbarkeit und Rohstoffverfügbarkeit. Algorithmen für maschinelles Lernen lernen kontinuierlich aus Produktionsdaten, um Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, sodass Hersteller ihre Abläufe für maximale Effizienz und Kosteneffizienz optimieren können.

4. Autonome Roboter: KI-betriebene Roboter oder autonome Roboter sind in der Lage, Aufgaben, die traditionell von Menschen erledigt werden, mit minimaler Aufsicht auszuführen. Diese Roboter können durch komplexe Umgebungen navigieren, Objekte manipulieren und sich autonom an veränderte Bedingungen anpassen, was sie ideal für Aufgaben wie Montage, Kommissionierung, Verpackung und Materialhandhabung macht.

5. Adaptive Fertigung: KI ermöglicht adaptive Fertigungssysteme, die dynamisch auf Nachfrageänderungen, Unterbrechungen der Lieferkette und Marktbedingungen reagieren können. Diese Systeme können Produktionsprozesse neu konfigurieren, Produktdesigns anpassen und Arbeitsabläufe in Echtzeit optimieren, um sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden und so Agilität und Widerstandsfähigkeit angesichts von Unsicherheiten zu gewährleisten.

6. Mensch-Maschine-Kollaboration: KI erleichtert die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit, bei der Menschen und Maschinen synergetisch zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Kollaborative Roboter oder Cobots sind darauf ausgelegt, in gemeinsamen Arbeitsbereichen mit Menschen zusammenzuarbeiten und so die Produktivität, Sicherheit und Flexibilität in der Fabrikhalle zu verbessern. KI-Algorithmen ermöglichen eine nahtlose Interaktion und Koordination zwischen Menschen und Cobots und ermöglichen ihnen so eine effektive Zusammenarbeit bei Aufgaben, die sowohl kognitive als auch körperliche Fähigkeiten erfordern.

7. Entscheidungsunterstützungssysteme: KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme liefern Herstellern umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen auf der Grundlage von Datenanalysen und prädiktiver Modellierung. Mithilfe dieser Systeme können Manager fundierte Entscheidungen über Produktionsplanung, Ressourcenzuweisung, Bestandsverwaltung und Lieferkettenoptimierung treffen und so die Leistung optimieren und den Geschäftserfolg vorantreiben.

8. Kontinuierliche Verbesserung: KI erleichtert kontinuierliche Verbesserungsinitiativen durch die Analyse von Produktionsdaten, um Trends, Muster und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus historischen Daten, um Vorhersagemodelle und präskriptive Empfehlungen zur Prozessverbesserung zu entwickeln und es Herstellern zu ermöglichen, Innovationen voranzutreiben und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Herausforderungen und Überlegungen

Während die potenziellen Vorteile von KI bei der Erreichung einer vollautomatischen Fertigung immens sind, müssen mehrere Herausforderungen und Überlegungen angegangen werden:

1. Datenqualität und -sicherheit: KI-Algorithmen sind für Training und Entscheidungsfindung auf hochwertige Daten angewiesen. Die Gewährleistung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Daten ist für die Wirksamkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen in der Fertigung von entscheidender Bedeutung.

2. Ethische und soziale Implikationen: Die weit verbreitete Einführung von KI und Automatisierung in der Fertigung wirft ethische und soziale Bedenken im Zusammenhang mit der Verlagerung von Arbeitsplätzen, der Umschulung von Arbeitskräften, zukünftigen Einkommensquellen, dem menschlichen Bedürfnis nach Wettbewerb, persönlicher Erfüllung, Privatsphäre und algorithmischer Voreingenommenheit auf. Es ist wichtig, diese Bedenken proaktiv und verantwortungsvoll anzugehen, um sicherzustellen, dass die KI-gesteuerte Automatisierung der Gesellschaft als Ganzes zugute kommt.

3. Integration und Interoperabilität: Die Integration von KI-Technologien in bestehende Fertigungssysteme und -prozesse erfordert eine sorgfältige Planung und Koordination. Die Gewährleistung der Interoperabilität zwischen verschiedenen KI-Systemen, Geräten und Softwareplattformen ist entscheidend für eine nahtlose Integration und die Maximierung des Werts von KI in der Fertigung.

4. Regulatorische und rechtliche Rahmenbedingungen: Mit zunehmender Verbreitung von KI in der Fertigung müssen regulatorische und rechtliche Rahmenbedingungen weiterentwickelt werden, um Themen wie Sicherheit, Haftung, geistige Eigentumsrechte und Datenschutz anzugehen. Klare und transparente Vorschriften sind für die Förderung von Vertrauen, Verantwortlichkeit und verantwortungsvoller Innovation in der KI-gesteuerten Automatisierung von entscheidender Bedeutung.

5. Fähigkeiten und Ausbildung: Die weit verbreitete Einführung von KI und Automatisierung in der Fertigung erfordert qualifizierte Arbeitskräfte, die in der Lage sind, KI-Systeme zu entwerfen, zu implementieren und zu warten. Investitionen in Bildungs-, Schulungs- und Personalentwicklungsprogramme sind von entscheidender Bedeutung, um Arbeitnehmer mit den Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die sie für den Erfolg im Zeitalter der KI-gesteuerten Automatisierung benötigen.

Fazit

Es gibt ein altes Sprichwort, das 1889 von Oscar Wilde populär gemacht wurde:„Das Leben imitiert die Kunst“. 2017 habe ich einen Artikel darüber veröffentlicht, wie der Hanna-Barbera-Zeichentrickfilm „Jetsons“ die Zukunft genau vorhersagt:https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. Wie bei „Spacely Sprockets“, wo George Jetson angeblich gearbeitet hat (obwohl er nie zu arbeiten schien), blickt unsere eigene Zukunft auf eine Vision einer vollautomatischen Fertigung, die menschliche Arbeit völlig überflüssig macht. Dieser Ausblick bleibt eine verlockende, vielleicht unvermeidliche Aussicht.

Kontinuierliche Fortschritte in der Robotik, KI, Nanotechnologie und Materialwissenschaft könnten schließlich zur Entwicklung vollständig autonomer Fertigungssysteme führen, die ohne menschliches Eingreifen funktionieren. Diese Systeme wären äußerst flexibel, anpassungsfähig und belastbar und in der Lage, in Echtzeit auf sich ändernde Marktanforderungen und Produktionsanforderungen zu reagieren. Der einzige Input wäre Kapital, da letztendlich alle Materialien auch durch KI-gesteuerte Prozesse mithilfe von Bergbau- und Fräsmaschinen und -systemen hergestellt werden können, die von KI-gesteuerten Robotern entworfen und gebaut werden.

Die Verwirklichung einer vollautomatischen Fertigung würde einen Paradigmenwechsel in der Art der Arbeit bedeuten und tiefgreifende Fragen über die Zukunft der Beschäftigung, der Wirtschaft, der Gesellschaft und der persönlichen Lebenserfüllung aufwerfen. Angesichts der zunehmenden Zahl künstlich hergestellter menschlicher Komponenten (Keramik- und Metallgelenkersatz, Herzschrittmacher, Augenlinsen, neurologische Stimulatoren) ist es berechtigt zu spekulieren, dass Roboter, KI und menschliches Leben in nicht allzu ferner Zukunft verschmelzen und eine „Cyborg-Gesellschaft“ entstehen werden.