Stolpersteine in industriellen ML-Projekten vermeiden: 3 entscheidende Fehler, die Sie überspringen sollten

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere maschinellem Lernen (ML), wird zunehmend als revolutionäres Werkzeug betrachtet. Aber was ist maschinelles Lernen eigentlich?

Eine interessante Definition liefert François Chollet in seinem Buch „Deep Learning with Python“. Er beschreibt ML als ein neues Rechenparadigma: Beim klassischen Computing liefern wir Regeln und Daten und erwarten Ergebnisse. Beim maschinellen Lernen kehrt sich die Reihenfolge um – wir liefern Daten und Ergebnisse und erhalten die Regeln als Antwort.

Dieser Paradigmenwechsel verändert unsere Problemlösung grundlegend und eröffnet enorme Chancen in allen Disziplinen. In den letzten Jahren fand ML auch im industriellen Sektor breite Anwendung. Trotz großer Fachkompetenz lassen sich wiederkehrende Fehler beobachten, die bei der Projektentwicklung vermieden werden sollten. Dieser Artikel beleuchtet drei zentrale Stolpersteine.

1. Die Grundlagen vergessen

Begriffe wie Industrie 4.0, Digitalisierung, KI, maschinelles Lernen und IIoT dominieren derzeit die industrielle Agenda. Projekte mit diesen Schlagworten erhalten oft besondere Aufmerksamkeit – manche Fachleute wählen solche Lösungen primär, um die Genehmigungschancen zu erhöhen. Die entscheidende Frage lautet jedoch: Ist dieses Werkzeug (ML oder ein anderes) tatsächlich das richtige für Ihr Problem?

Stellen Sie sich vor der Tool-Wahl folgende Fragen:

• Habe ich einfachere Algorithmen geprüft (z. B. SPS-Logik)?
• Führt eine gut abgestimmte Regelungstechnik zu vergleichbaren oder besseren Ergebnissen?
• Verfügen wir über ein qualifiziertes Team für Betrieb und Wartung?
• Liefern klassische Qualitätswerkzeuge (Pareto-Diagramme, Ursache-Wirkungs-Analysen) bereits ausreichend Erkenntnisse?

Maschinelles Lernen kann hervorragende Ergebnisse liefern und ist nicht per se zu komplex. Doch einfache Lösungen liefern oft gute Ergebnisse und sollten der erste Schritt auf dem Weg zur Industrie 4.0 sein.

2. Datenqualität vernachlässigen

ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn etc.) sind heute weit verbreitet und oft kostenlos nutzbar. Doch ein ML-Projekt durchläuft vier Hauptphasen:

• Daten verstehen und aufbereiten
• Daten verarbeiten
• Ergebnisse analysieren
• Basierend auf der Analyse fundiert handeln

Häufig springen Fachleute direkt zu den mittleren Phasen (Verarbeitung, Analyse), ohne der Datensammlung und -vorbereitung genügend Aufmerksamkeit zu schenken.

Daten sind das Fundament jedes ML-Projekts. Wie beim Kochen – die Qualität der Zutaten bestimmt das Gericht – entscheidet die Datenqualität über den Projekterfolg. In der Industrie ist die Datenerhebung oft herausfordernd:

• Fehlende Instrumentierung (Datenlücken)
• Ungenaue Daten durch falsche Installation, Wartung oder Konfiguration
• Falsche Labels bei überwachtem Lernen durch Fehlinterpretationen

Mit sorgfältiger Datenvorbereitung (inkl. industrieller Anpassung) lässt sich jedoch eine robuste Datenbasis für exzellente Ergebnisse schaffen. Nehmen Sie sich die Zeit für diesen kritischen Schritt!

3. Expertenwissen ignorieren

Ein kontroverser Punkt: Manche argumentieren, für Expertenwissen seien Expertensysteme (z. B. Fuzzy Logic) geeigneter. Doch das implizite Wissen im Unternehmen einfach zu ignorieren, ist kein guter Evolutionspfad.

Erfolgreiche ML-Projekte setzen auf multidisziplinäre Teams: ML-Entwickler (Deep Learning, NLP, Ensemble-Methoden, Clustering etc.) arbeiten eng mit Fachexperten zusammen, die Prozessrealität und konkrete Probleme kennen. Diese Symbiose katalysiert präzisere, implementierbare Lösungen.

Weiterblicken

Trotz aller Herausforderungen erweist sich ML als mächtiges Werkzeug. Die Modernisierung der Industrie ist ein notwendiger Evolutionsprozess. Besonders in kritischen Bereichen (Industrie, Medizintechnik etc.) ist Vorsicht geboten: Überspringen Sie keine Schritte. Halten Sie Projekte so einfach wie möglich, pflegen Sie Ihre Daten – und vergessen Sie die Experten nicht.

Ein ML-Projekt ist kein Sprint, sondern eine lange Reise. Wie jede Reise besteht sie aus Einzelschritten – der letzte ist genauso wichtig wie der erste.