Künstliche Intelligenz –
gar nicht so schwer

Die blauen Kisten sind platziert. Eine kleine Kamera erfasst den Inhalt – alles bereit für den Test. Gespannt drehen Reda Jaber und Nicolas Hummel den Kopf zum Monitor. Ein grüner Haken zeigt: Alles komplett – die Kisten sind genauso gefüllt, wie es sein sollte. Lächeln auf den Gesichtern. Was auf den ersten Blick unspektakulär wirkt, ist technologisch höchst anspruchsvoll: Im Smart.Production:Lab von Volkswagen in Wolfsburg schauen die IT-Spezialisten Jaber und Hummel gerade einer Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Arbeit zu. Der Versuch zeigt: Die KI kann selbstständig prüfen, ob Lieferboxen richtig gepackt sind – im Labor oder in der echten Logistik.

Industrial Computer Vision heißt das System, das Reda Jaber und Nicolas Hummel gemeinsam mit einem siebenköpfigen Team und in Zusammenarbeit mit weiteren Labs und dem Software Development Center von Volkswagen in Dresden entwickelt haben. Die Grundidee: Menschen trainieren eine Künstliche Intelligenz darin, optische Daten auszuwerten und Fehler aufzuspüren – extrem zuverlässig und in Bruchteilen einer Sekunde. Die KI kann beispielsweise Kisten auf Vollständigkeit prüfen – es sind aber noch viele weitere Anwendungen denkbar. „Die Benutzeroberfläche ist so einfach, dass sie jeder bedienen und die KI selbstständig trainieren kann. Man muss kein Informatiker sein“, sagt Nicolas Hummel. In den kommenden Jahren erwartet Volkswagen durch Anwendungen der Computer Vision Einsparungen im zweistelligen Millionen-Euro-Bereich. Der Fokus liegt auf Produktion und Logistik.

Industrial Computer Vision bietet einen Werkzeugkasten zur Umsetzung von KI-Anwendungsfällen: Es braucht nur einen Menschen, der genügend Übungsmaterial vorbereitet – zum Beispiel Fotos mit richtig und falsch gepackten Kisten – und entsprechend markiert. „Die KI lernt dann selbstständig, fehlerlose von fehlerhaften Ergebnissen zu unterscheiden. Schon nach einigen Hundert Trainingsbildern kommt man zu guten Resultaten“, sagt Hummel. Oft genügen wenige Tage, um ein neuronales Netz einsatzbereit zu machen. Künstliche Intelligenz – mit Computer Vision gar nicht so schwer.

Vielversprechende neue Anwendungen entwickeln die Experten im Wolfsburger Smart.Production:Lab meist nicht allein, sondern gemeinsam mit anderen Kompetenzzentren im großen Volkswagen Konzern. Beispiel Computer Vision: Während in Wolfsburg die Software geschrieben wird, kümmert sich das Data Lab in München um Verbesserungen der neuronalen Netze. Das Software Development Center in Dresden testet das System in der Praxis und gibt Feedback. Mit Erfolg: In einer Logistikhalle in Wolfsburg ist die automatische Kisten-Kontrolle bereits im Einsatz. Menschen auf den Bildern werden automatisch verpixelt, um dem Datenschutz gerecht zu werden – eine Lösung, die bei allen Anwendungen von Computer Vision Standard sein wird.

„Unser Ideal ist ein Online-Angebot, aus dem sich jede Abteilung die passenden Anwendungen herunterladen kann.“

Reda Jaber

Eine weitere Einsatzmöglichkeit wird derzeit bei Porsche in Leipzig erprobt: Hier prüft die KI Etiketten, die in der Produktion an jedem Auto angebracht sind. Die Aufkleber enthalten beispielsweise Fahrzeuginformationen oder Hinweise für Airbags und sind in verschiedenen Sprachen verfasst. Die KI überprüft die Bilder in Echtzeit und gibt Feedback, ob alles in Ordnung ist. Ab dem kommenden Jahr soll die Anwendung an weiteren Standorten genutzt werden – ausgerollt über die Industrial Cloud, die die Werke des Volkswagen Konzerns miteinander vernetzt.

Im Smart.Production:Lab arbeiten Reda Jaber und Nicolas Hummel ebenfalls weiter daran, die Vorteile von Computer Vision möglichst im ganzen Unternehmen zugänglich zu machen. „Unser Ideal ist ein Online-Angebot, aus dem sich jede Abteilung die passenden Anwendungen herunterladen kann wie aus einer Bibliothek“, sagt Reda Jaber. Ein Pilotversuch läuft bereits.

Und wenn alles fertig ist? Jaber und Hummel wissen: Die Ideen werden ihnen nicht ausgehen. Neben Computer Vision beschäftigten sich die Experten im Smart.Production:Lab beispielweise mit fahrerlosen Transportsystemen, Datenanalyse, Robotik und Internet of Things (IoT) – alles große Zukunftsthemen. „Es macht Spaß, dass wir all das mitgestalten können. 

„Es macht Spaß, dass wir all das mitgestalten können. Ich lerne unglaublich viel, weil wir fast alles selbst entwickeln.“

Nicolas Hummel

Ähnlich sieht Reda Jaber die Arbeit im Smart.Production:Lab: „Am liebsten mag ich die Freiheit, neue Technik auszuprobieren.“ Flache Hierarchien erlauben es den einzelnen Teams, sich selbstständig zu organisieren und auch bei der Auswahl der sinnvollsten Projekte mitzubestimmen. „Jeder kann Ideen einbringen, alle Mitarbeiter werden gehört“, sagt Reda Jaber. So war es auch bei der Arbeit an Computer Vision – der Erfolg gibt den Entwicklern recht.