Automatisierung und Robotik: Die Zukunft der Industrie neu definieren

Ich hatte einen ziemlich ereignisreichen Monat, wieder einmal, indem ich über clevere Software und Gadgets berichtete, die sich stetig in Aufgaben vorarbeiten, die einst Menschen vorbehalten waren. Diese Aufgaben reichen von routinemäßigem Materialhandling bis hin zu hochqualifiziertem Engineering-Design. Das hat mich viel darüber nachdenken lassen, wie unsere Welt der Fertigung und des Engineerings von all dieser künstlichen Intelligenz beeinflusst wird. Es geht nicht nur um hardwarebasierte Roboter, die Material bewegen, Teile montieren und bearbeiten. Fortgeschrittene Software-Bots, unter dem Oberbegriff „Generatives Design“, ersetzen Engineering-Funktionen, indem sie Designs für Halterungen, Flugzeugflügel und Fahrzeugchassis vorschlagen.

Sollten wir besorgt sein? Werden diese selbstfahrenden Maschinen (und Engineering-Software) jene von uns ersetzen, die in der industriellen und fertigungstechnischen Belegschaft ihren Lebensunterhalt verdienen?

Das wäre die natürliche menschliche Reaktion. Fortschritte in intelligenter Software, robotischer Automatision, Bildverarbeitungssystemen und künstlicher Intelligenz (KI) scheinen sich zu beschleunigen. Es ist leicht, düstere Prognosen zu finden. Ich schreibe dies, gerade von einer Messe zurückgekehrt, der ATX West Exposition in Anaheim, CA, wo ich buchstäblich Hektarweise immer intelligentere Robotik und intelligente Automatisierung sah. Ich sah sogar einen Roboter, der Tischtennis gegen einen Menschen spielte und sich gegen einen ziemlich guten Spieler behauptete. Kollaborative Roboter, oder Cobots, sind alltäglich, oft mit Bildverarbeitung ausgestattet, damit sie sehen und auf flexible Umstände reagieren können, ähnlich wie ein Mensch (siehe meinen Beitrag auf Seite 58). Wie können wir vorhersagen, was mit uns geschehen wird?

Ich habe gelernt, dass die Art der Prognosen, die eine Person stellt, von ihrer Persönlichkeit abhängt, und ich neige zum Optimismus. Im Fall von Robotern und Automatisierung denke ich, dass ein optimistischer Blickwinkel gerechtfertigt ist, mit einigen Warnungen. Optimistisch gesehen werden Ingenieure und Fertigungsprofis weiterhin stark nachgefragt sein. Eine Warnung ist, dass sich ihre Arbeit verändern wird. Sie werden nicht ersetzt, sondern befähigt – und in dieser Befähigung müssen sie ihren Wert im Fertigungsprozess neu überdenken.

Ein gutes Beispiel ist generatives Design, eine Reihe von Software-Technologien, die ich ebenfalls abdecke und die Ingenieuren helfen, ein Design zu spezifizieren. Ein Beispiel ist Topologie-Optimierung, eine Software-Technik, die von vielen Anbietern angeboten wird und mathematisch das stabilste physische Design mit der geringsten Materialmenge findet. Der Mensch schlägt eine initiale, klotzige Form vor, spezifiziert Lasten und Materialeigenschaften, und die Software iteriert, bis sie die leichteste Lösung findet. Oft sehen die resultierenden Formen organisch aus, wie etwas, das die Natur produzieren würde. Additive Fertigung kann diese organischen Formen herstellen, oder die Form kann für traditionelle Fertigungstechniken nachbearbeitet werden. Mit leichten Anpassungen an Ausgaben und Schwellenwerten kann der Computer hunderte Designs von erschreckender Komplexität viel schneller produzieren als ein Mensch mit einem CAD-Programm.

Diese Lektion im generativen Design ist wichtig: Der menschliche Design-Ingenieur muss die Eingaben sorgfältig spezifizieren und die Ausgabe bewerten. Er oder sie muss Experte darin sein, diese Eingaben auszuwählen, ihre praktischen Einschränkungen zu verstehen und die Ausgaben zu bewerten, um das beste Design auszuwählen – eines, das Kriterien erfüllt, die nur ein Mensch verstehen kann. Der Vorteil ist, dass es für einen Menschen unpraktisch gewesen wäre, einige dieser organisch aussehenden Teile zu entwerfen, selbst wenn er wüsste, wie man es macht. Ein cleverer Software-Bot, der mit einem Menschen zusammenarbeitet, kann ein besseres Teil produzieren als ein Mensch allein. Der Bot verstärkt den Menschen, anstatt ihn zu ersetzen. Dieser Prozess erfordert jedoch, dass der Mensch Experte für andere, vielleicht neue Dinge wird. Wenn er sich nicht anpassen kann, wird er als Ingenieur weniger nützlich.

Auf der ATX West bekundeten viele Roboter-Anbieter die Ansicht, sie wollten Menschen nicht ersetzen, sondern Automatisierung ermöglichen, in Zusammenarbeit mit ihnen. Ich glaube, sie waren aufrichtig. Der Vorbehalt: Menschen müssen sich anpassen und verändern.