Geballte Intelligenz

Juli 2016 | Wirtschaftswoche | Innovation & Digitalisierung

Geballte Intelligenz

Die Digitalisierung wird alle Bereiche der Wirtschaft erfassen. Niemand muss aber deshalb in Panik geraten.

Illustration: Adrian Bauer
Mirko Heinemann / Redaktion

Künftig sollen in deutschen Fabriken die Roboter den Ton angeben. In der „Industrie 4.0“, in Fertigungsbetrieben, in denen alle Prozesse digitalisiert sind, könnte in nicht allzu ferner Zeit unqualifizierte Arbeit komplett und eigenständig von Maschinen ausgeführt werden. Jedes Gerät und jedes Bauteil in der Produktionskette wird sukzessive mit Sensoren ausgestattet, mit dem Internet verbunden und über einen Zentralcomputer gesteuert. Selbst die kleinsten Bauteile sollen künftig intelligent sein, nicht allzu sehr, aber ausreichend, dass sie dem Computer ihren Status mitteilen können, ihren Abnutzungsgrad und ihre Einsatzbestimmung in der Produktionskette. Dem Ingenieur genügt ein Blick auf den Monitor des Zentralcomputers, um zu wissen: Die Produktion läuft rund. Sollte er gerade zu Mittag speisen, würde wohl auch ein Blick auf das Smartphone ausreichen.


Das Versprechen der Industrie 4.0: Unqualifizierte Tätigkeiten werden in den heimischen „Smart Factories“ sukzessive abgeschafft, nur noch wenige ausgebildete Fachkräfte werden eine weithin automatisierte Fertigung überwachen, die energieeffizient und flexibel Produkte von höchster Qualität herstellt und in alle Welt liefert – alles komplett aus einer Hand und „Made in Germany“.


Was den einen erstrebenswerte Utopie, ist für andere ein Alptraum. Nicht nur Fließbandarbeiter in heimischen Gefilden fühlen sich von einem angehenden Digitalisierungsboom der europäischen Fabriken bedroht. Das suggeriert jedenfalls Spiegel Online in einem Artikel mit der affirmativen Überschrift: „Asien fürchtet den Siegeszug der Roboter.“ Die „Werkbank der Welt“, derzeit in Asien ansässig, könne mit Hilfe der vernetzten Fertigung bald wieder auf den heimischen Kontinent zurück expediert werden. Europas Fabriken könnten noch effizienter werden als die asiatischen Niedriglohnfabriken.


Ob es wirklich so kommen wird? Klar auf der Hand liegt: Schlagwörter wie Industrie 4.0, Internet der Dinge oder Smart Data stehen für die nächsten großen Chancen, die Unternehmen nicht verschlafen sollten, wenn sie sich in der globalen Wirtschaft behaupten wollen. Dabei sind die Vorteile der Digitalisierung von Fabriken noch recht einfach darzustellen. Was ist aber ist mit „Big Data“ oder „Smart Data“, weithin bekannt unter dem Schlagwort „Öl des 21. Jahrhunderts“?


Wie man Daten zu Geld macht – oder im Sinne der Metapher: zu Öl – das können sich derzeit noch wenige vorstellen. Es ist auch vertrackt: Bislang kommen durch Nutzerdaten, etwa im Bereich E-Commerce oder in den sozialen Medien, bereits 2,5 Trillionen Byte jeden Tag zusammen. Die meisten, etwa 90 Prozent, schwirren völlig unstrukturiert durch das Netz. Mit dem Internet der Dinge wird es noch einmal einen Schub geben. Wenn erst einmal Geräte oder gar Werkstücke mit dem Internet verbunden sind und Daten über ihre Befindlichkeit ins Netz senden, wird sich der tägliche Datenberg noch um ein Vielfaches vergrößern. 


Doch welche Möglichkeiten gibt es, diese Trillionen und bald Trilliarden von Bytes sinnvoll zu strukturieren und nutzbar zu machen? Einblicke in die allerneuesten Technologien soll künftig das neu eröffnete Smart Data Forum in Berlin liefern, ein vom Bund geförderter „Showroom digitaler Technologien aus Deutschland“, so die Eigenbeschreibung. In den Räumen werden künftig Praxisbeispiele aus den großen Zukunftsfeldern der Digitalisierung vorgestellt: Smart Data und Smart Factories, Smart Health-care, Smart Cities, Smart Grids. Geballte Intelligenz ist hier also versammelt – wie aber sie nutzen? Etwa so: In der Smart Factory kann ein Mehrwert erzielt werden, indem eine Software die Daten sammelt, sinnvoll verknüpft und etwa Hinweise darauf liefert, wie die Qualität von Produkten, Werkstoffen oder Abläufen weiter verbessert werden kann. Smart Healthcare zielt auf Gesundheitsdaten, die, intelligent verglichen, Zusammenhänge erkennbar machen, die bisher noch im Dunkeln liegen. So könnten neue Therapien entstehen. In den Smart Cities werden per Datenanalyse Erkenntnisse über Mobilitäts- und Energieströme gewonnen und auf dieser Basis noch effizienter geplant. Predictive Analysis, vorausschauende Analysen, könnten Schwachstellen analysieren und beheben, bevor die Bürger sie bemerken. Und Smart Grids, die intelligenten Energienetze, werden Strom genau dorthin bringen, wo er gerade gebraucht wird. Sie sind Voraussetzung für die sichere Versorgung, wenn Energie dezentral erzeugt wird, nämlich von Solarkraftwerken, Windkraft- oder Biogasanlagen. Das Smart Data Forum steht unter der Leitung des Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Dieses Institut arbeitet an so genannten „Deep Learning-Technologien“, um digitale Massendaten so zu transformieren, dass sie nicht mehr nur von Maschinen lesbar sind, sondern auch von Menschen. Wichtig ist dies etwa in der industriellen Produktion, wo Menschen mit Robotern zusammenarbeiten. Sie können so intuitiv, etwa über Gesten, angesteuert werden. Die Nachfrage nach diesen Technologien sei in den letzten Monaten „sprunghaft angestiegen“, erklärte der Leiter des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz, Wolfgang Wahlster, bei der Eröffnung des Forums.


Das Wörtchen „Zukunft“ taucht nicht von ungefähr so häufig in diesen Zusammenhängen auf. Denn Teile der deutschen Industrie stehen Industrie 4.0 und Smart Data noch skeptisch gegenüber. Sie fürchten die hohen Kosten der Digitalisierung und sind unsicher, ob ihre Daten auch gut geschützt sind. Daher ist die Angst der Asiaten vor der Digitalisierung deutscher Fabriken auch doch nicht so groß wie angekündigt, relativieren die Autoren des Artikels auf Spiegel Online. Längst sei etwa für die in China produzierenden Unternehmen Kundennähe wichtiger als niedrige Löhne. Industrie 4.0 könnte sogar in China eher ein Erfolgsmodell werden als hierzulande, weil dort die Skepsis von Arbeitern gegenüber der Erhebung ihrer persönlichen Daten viel geringer sei als hierzulande.