Warum genau trifft eine Künstliche Intelligenz eine bestimmte Entscheidung oder kommt zu einer spezifischen Vorhersage? Vertrauen in KI-Technologie hängt maßgeblich davon ab, ob die Anwenderinnen und Anwender die Entscheidungsprozesse einer KI nachvollziehen können. Das gilt auch für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der industriellen Produktion. Schließlich bergen KI-Technologien immenses Potenzial, industrielle Fertigungsprozesse effizienter, sicherer und nachhaltiger zu gestalten – werden aktuell aber nur zögerlich eingesetzt.

Im EU-Projekt XMANAI arbeiten 15 Projektpartner daran, die Entscheidungsprozesse von KI für Industrie und Produktion nachvollziehbarer zu machen. Dazu entsteht unter dem Stichwort »Explainable AI« eine Plattform, die Services für die Erstellung und Ausführung von KI-Modellen für die industrielle Fertigung bereitstellt.

XMANAI-Demonstratoren: Vier Unternehmen testen KI-Anwendungsfälle im Pilotbetrieb

Die Forschungsergebnisse von XMANAI werden nun unter realen Bedingungen durch Demonstatoren validiert: Vier am Projekt beteiligte Unternehmen testen dazu XMANAI-Technologien für verschiedende Anwendungsfälle unter realen Bedingungen – der Autobauer FORD, der Hersteller von Haushaltsgeräten WHIRLPOOL, der Landmaschinenhersteller CNH Industrial sowie UNIMETRIK, ein Unternehmen für Lösungen im Bereich Messtechnik. Die Vielfältigkeit der Demonstratoren ermöglicht den Projektbeteiligten, heterogene Industrieanlagen ebenso wie unterschiedliche Datenquellen und Anforderungen an KI-Modelle zu berücksichtigen. Die konkreten Anwendungsfälle  reichen von Nachfrageprognosen über die Optimierung von Anlageleistungen bis hin zu vorausschauender Instandhaltung und der Reduzierung von Stillstandzeiten.

Entscheidungen der KI sind über angebundene Plattform einfach nachvollziehbar

Mit der Integration aller Demonstratoren in die XMANAI-Plattform ist nun einer der wichtigsten Schritte im Projekt vollzogen: Alle Projektpartner können die XMANAI-Services nun in ihrer endgültigen Fassung nutzen und testen – über eine einzige Plattform, die den Zugriff und das Management der dafür notwendigen Daten ermöglicht. Zugleich wird jeder Demonstrator über eine eigene App mit einer jeweils eigens für die Erklärbarkeit von KI entwickelten Benutzeroberfläche an die Plattform angebunden. Das ermöglicht speziell auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnittene Funktionalitäten, Darstellungen und Metriken. Wissensgraphen und visuelle Darstellungen der Auswirkungen von verschiedenen Parametern (z.B. Heatmaps) unterstützen dabei, die Beziehung zwischen den eingespeisten Daten und den Entscheidungen der KI zu verstehen.

Der Geschäftsbereich Digital Public Services (DPS) bei Fraunhofer FOKUS beteiligt sich als Wissenschaftspartner für das Datenmanagement in Echtzeit. XMANAI wird bis April 2024 fortgeführt und im Laufe des kommenden Jahres kontinuierlich weiterentwickelt.