Arten von ML-Anwendungen in der Industrie

1950 entwickelte Alan Turing den Turing-Test, um die Frage „Können Maschinen denken?“ zu beantworten. Seit damals hat sich das maschinelle Lernen von einem rein theoretischen Konzept zu einem Prozess entwickelt, der für einige der größten weltweiten Unternehmen nicht mehr wegzudenken ist.

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). In diesem Bereich sind Computer in der Lage, Aufgaben zu lernen und auszuführen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

Sie tun dies, indem sie aus Erfahrungen lernen, Algorithmen verwenden und Muster und Erkenntnisse aus Daten entdecken. Maschinen erfordern für sich wiederholende Aufgaben keine Programmierung mehr. Sie können nun selbstständig Fehler in einem Prozess erkennen und korrigieren.

Viele Anwendungen für maschinelles Lernen sind zunehmend in verschiedenen Geschäftsbereichen zu finden. Tatsächlich ist der Markt für maschinelles Lernen im Jahr 2023 weltweit auf über 150 Milliarden US-Dollar gestiegen [1].  Prognosen deuten darauf hin, dass der Markt in den nächsten zehn Jahren mit gleichbleibender Geschwindigkeit wachsen wird. Es wird geschätzt, dass das maschinelle Lernen dem Markt jährlich rund 50 Milliarden U.S. Dollar hinzufügen wird.

Einer der Hauptgründe für die zunehmende Nutzung dieser Technologie ist, dass Unternehmen Big Data sammeln, von denen sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Maschinelles Lernen ist ein effizienter Weg, um diese Daten sinnvoll zu nutzen. Es kann beispielsweise verwendet werden, um die Daten zu analysieren, die Sensoren über den Zustand von Maschinen in der Fabrikhalle sammeln.

[2] Der weltweite Markt für maschinelles Lernen wuchs im Jahr 2023 um fast 120 Prozent und machte damit einen erstaunlichen Rückgang von 46 Prozent im Jahr 2022 wieder wett. Nach diesen turbulenten Jahren wird für den größten Teil des Jahrzehnts bis 2030 ein stetiges Wachstum von etwa 20 % erwartet.

Während sich der Markt weiterentwickelt und wächst, werden neue Arten von maschinellem Lernen entstehen, die neue Anwendungen ermöglichen. Viele Beispiele für aktuelle Anwendungen des maschinellen Lernens lassen sich jedoch in zwei Kategorien aufteilen: Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.

Was ist überwachtes Lernen?

Eine der am häufigsten verwendeten Arten von maschinellem Lernen wird als überwachtes Lernen bezeichnet. Es wird häufig in Anwendungen eingesetzt, die sich auf historische Daten stützen, um Trainingsmodelle für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen. Zum Beispiel die Feststellung, ob eine Kreditkartentransaktion betrügerisch ist oder nicht.

Dies ist eine Art von maschinellem Lernen, die Eingaben und Ausgaben identifiziert und Algorithmen anhand von markierten Beispielen trainiert. Um Muster zu erkennen, verwendet das überwachte Lernen Methoden wie Gradient Boosting, Klassifizierung, Regression und Vorhersage. Anschließend verwendet es diese Muster, um die Werte der Labels in den „unlabeled“ Daten vorherzusagen.

Wo wird das überwachte Lernen eingesetzt?

Der Prozess der Arzneimittelforschung und -entwicklung wird heute mit Hilfe von maschinellem Lernen durchgeführt. Es hat verschiedene Anwendungen, wie Targetvalidierung, Identifizierung von Biomarkern und die Analyse von digitalen pathologischen Daten in klinischen Studien. Maschinelles Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das datengesteuerte Entscheidungen unterstützt. Es hat das Potenzial, den Prozess der Wirkstoffforschung und -entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die Erfolgsquoten zu verbessern.

[3] In 2023 wurde erwartet, dass der globale Markt für KI in der Wirkstoffforschung etwa 1,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Es wird jedoch erwartet, dass sich der Markt im Laufe des nächsten Jahrzehnts fast verneunfachen wird. Diese Statistik zeigt eine Projektion des weltweiten Einsatzes von KI in der Wirkstoffforschung von 2023 bis 2032.

Was ist unüberwachtes Lernen?

Die nächste Art von Ausfallzeiten ist das unüberwachte Lernen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen kann das unüberwachte maschinelle Lernen auch auf Datensätzen funktionieren, die keine historischen Daten enthalten. Stattdessen sucht es nach Mustern und Strukturen in den gesammelten Daten.

Die Fabriken nutzen jetzt das unüberwachte maschinelle Lernen für die prädiktive Instandhaltung. Maschinen haben die Fähigkeit, die Daten und Algorithmen zu lernen, die zu Systemfehlern führen. Sie können dieses Wissen dann nutzen, um Probleme proaktiv zu erkennen und zu lösen, bevor sie auftreten.

Die Verwendung von maschinellem Lernen kann Herstellern helfen, ungeplante Stillstandszeiten zu reduzieren. Indem sie Ausfälle im Voraus vorhersagen, können sie Ersatzteile bei einem Automations- Ausrüstungslieferanten bestellen. Dadurch sparen Sie sowohl Zeit als auch Geld.

Laut einer Umfrage von Deloitte hat sich herausgestellt, dass der Einsatz von Technologien im maschinellen Lernen im Fertigungssektor ungeplante Maschinenstillstände drastisch reduziert. Diese Reduzierung kann zwischen 15 und 30 % liegen, was zu einer entsprechenden Einsparung von 30 % bei den Instandhaltungskosten führt.

Wo wird unüberwachtes Lernen eingesetzt?

Wenn Sie mit einem großen, komplizierten Datensatz arbeiten und ein menschliches Labeling nicht möglich ist, ist diese Art von maschinellem Lernen entscheidend. Unüberwachtes Lernen kann Erkenntnisse in Daten finden, die menschliche Analysten übersehen könnten, wenn sie diese ohne Vorkenntnisse untersuchen.

Zu den üblichen Techniken, die beim unüberwachten Lernen eingesetzt werden, gehören Clustering, Assoziationsregel-Lernen und Dimensionsreduktion. Beim Clustering werden Datenpunkte, die einander ähnlich sind, in Gruppen zusammengefasst. Beim Lernen von Assoziationsregeln hingegen wird nach Korrelationen zwischen Variablen gesucht. Die Dimensionsreduktion vereinfacht komplexe Daten, indem sie die Anzahl der Merkmale reduziert, während die wesentlichen Informationen erhalten bleiben.

Unüberwachtes Lernen findet in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung. Es kann das Produktdesign verbessern, Fehler vorhersagen und neue Materialien finden, indem es unbeschriftete Daten (unlabeled data) analysiert. Außerdem kann es Lieferanten kategorisieren, die Nachfrage vorhersagen, Anomalien erkennen und die Abläufe in der Lieferkette optimieren.

Mithilfe eines datengesteuerten Ansatzes können Verbindungen und Muster gefunden werden, die vorher nicht vorhanden waren. Dadurch wird die Entscheidungsfindung in allen Bereichen verbessert, was wiederum die Effizienz erhöht und die Kosten senkt.

Maschinen, wie Googles Duplex, sind inzwischen so weit fortgeschritten, dass sie den Turing-Test bestehen können. Dies wiederum zeigt, dass sie in der Lage sind, neben dem Menschen eigenständig zu denken. Hersteller können diese Anwendungen für maschinelles Lernen nutzen, um Instandhaltungsprozesse zu verbessern. Mit Hilfe von datengesteuerten Erkenntnissen können sie in Echtzeit intelligente Entscheidungen treffen.

Wir von EU Automation verstehen die transformative Kraft von maschinellem Lernen. Wir ermöglichen Hersteller auf der ganzen Welt den Zugang zu einer globalen Bibliothek von Automationsteilen. Als Ihr zuverlässiger Partner sind wir bestrebt, Ihnen die neuesten Technologien zur Verfügung zu stellen. Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass Ihr Betrieb reibungslos und effizient läuft.

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Zitate:

[1] https://www.statista.com/forecasts/1449854/machine-learning-market-size-worldwide

[2] https://www.statista.com/forecasts/1449852/growth-of-machine-learning-market-worldwide

[3] https://www.statista.com/statistics/1428832/ai-drug-discovery-market-worldwide-forecast/