KI & ML: Verstehen Sie den Unterschied ‐ von Grund auf

Seien wir ehrlich: Wenn Sie schon einmal in einem Meeting zustimmend genickt haben, während jemand Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen oder Deep Learning verwendet hat ‐ sind Sie nicht allein. Diese Begriffe werden häufig synonym verwendet, und die Verwirrung ist absolut nachvollziehbar.

Also bringen wir etwas Licht ins Dunkel.

Dieser Artikel hilft Ihnen dabei, die wichtigsten Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz (KI), Maschinellem Lernen (ML) und verwandten Begriffen wie neuronalen Netzen und Deep Learning zu verstehen. Ausserdem zeigen wir Ihnen, warum dieses Wissen besonders im modernen Fertigungsumfeld von Bedeutung ist.

Und damit es noch leichter verständlich wird, arbeiten wir uns Schicht für Schicht durch ein praktisches visuelles Modell (ja, es ist wie eine Zwiebel aufgebaut). Jede Schicht bringt Sie näher an die wirkungsvollsten Datenanwendungen in Ihrem Unternehmen heran.

Schicht 1: Künstliche Intelligenz

Der grosse Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) ist die umfassendste Schicht. Sie bezeichnet jede Methode, mit der Maschinen menschliche Intelligenz simulieren können. Dazu zählen unter anderem logisches Denken, Entscheidungsfindung, Lernen, Wahrnehmung und sogar Kreativität.

Beispiele für bekannte KI-Anwendungen:

  • Ein Roboter, der sich selbstständig durch ein Lager bewegt
  • Sprachassistenten wie Siri oder Alexa
  • Systeme, die Produktionsabläufe planen oder Routen in Echtzeit optimieren

KI ist der Oberbegriff, unter dem intelligentere, schnellere und autonomere Systeme in der Fertigung entstehen.

Schicht 2: Maschinelles Lernen

Das Gehirn hinter der Intelligenz

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI. Es ermöglicht Systemen, aus Daten zu lernen, anstatt durch explizite Programmierung gesteuert zu werden. Anstatt feste Regeln vorzugeben, werden Modelle mit Daten trainiert ‐ und diese erkennen selbstständig Muster.

Wenn KI die Idee ist, Intelligenz zu simulieren, dann ist ML die Methode, mit der wir sie am häufigsten umsetzen.

Beispiele für ML in der Anwendung:

  • Vorausschauende Wartungssysteme, die Maschinendaten analysieren, um Ausfälle vorherzusagen
  • Qualitätskontrollsysteme, die sich kontinuierlich bei der Fehlererkennung verbessern
  • Nachfrageprognosen basierend auf historischen Produktionsdaten

ML ist die Grundlage vieler Werkzeuge in modernen Smart Factories.

Schicht 3: Neuronale Netze

Lernen wie ein Gehirn

Neuronale Netze sind eine spezielle ML-Technik, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Sie bestehen aus mehreren Schichten von Knoten (ähnlich wie Neuronen), die Informationen stufenweise verarbeiten, Signale weiterleiten und sich beim Lernen anpassen.

Besonders leistungsfähig sind sie bei:

  • Der Erkennung von jeglichen Mustern
  • Der Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Bilder, Audio oder komplexe Zeitreihen

In der Fertigung können neuronale Netze beispielsweise Schwingungsdaten analysieren, um frühzeitig Anzeichen für Ausfälle zu erkennen ‐ oft früher, als einfachere Modelle es vermögen.

Schicht 4: Deep Learning

Die fortschrittlichste Schicht

Deep Learning ist ein Teilbereich der neuronalen Netze mit besonders vielen Schichten. Diese ermöglichen es dem System, hochkomplexe Zusammenhänge zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden übersehen würden ‐ Aufgaben mit höherer Präzision und besseren Prognosen auszuführen und Ausgaben in natürlicher Sprache.

Diese Form der KI steckt hinter Anwendungen wie:

  • Computervision (z. B. automatisierte Inspektion mit Kameras)
  • Spracherkennung
  • Fortgeschrittene Chatbots und Sprachmodelle (wie ChatGPT)

Für Unternehmen in der Fertigung erschliesst Deep Learning neue Möglichkeiten:

  • Automatisierte visuelle Inspektion
  • Prognose der Produktqualität
  • Adaptive Prozessoptimierung

Tools wie Proficy CSense ermöglichen die Anwendung dieser Methoden im grossen Massstab ‐ ganz ohne Programmierkenntnisse oder ein eigenes Data-Science-Team.

Warum ist das wichtig?

Warum ist es entscheidend, den Unterschied zwischen KI und ML zu verstehen?

Weil es Ihnen hilft, die richtigen Fragen zu stellen:

  • Benötigen wir ein System, das festen Regeln folgt, oder eines, das aus unseren Daten lernt?
  • Erfassen wir die richtigen Daten, um maschinelles Lernen sinnvoll einsetzen zu können?
  • Verfügen wir über die nötige Hardware, um Deep-Learning-Modelle zu betreiben?

Zudem hilft es Ihnen, Buzzwords besser einzuordnen. Wenn ein Anbieter behauptet, sein System „nutze KI“, können Sie gezielt nachfragen:

  • Ist es skalierbar über mehrere Produktionslinien oder Standorte hinweg?
  • Handelt es sich um ein regelbasiertes System?
  • Lernt es aus Echtzeitdaten und passt sich an?

Fazit

KI ist die grosse Vision. ML ist der Weg dorthin. Neuronale Netze und Deep Learning sind mächtige Werkzeuge auf dieser Reise.

Und heute stehen diese Werkzeuge mehr denn je allen Unternehmen zur Verfügung.

Die Daten, die Sie bereits über SCADA, Historian oder Ihr MES erfassen? Das ist der Treibstoff. Tools wie Proficy CSense und Plattformen wie HighByte erleichtern es, diese Daten zu verknüpfen, geeignete Modelle anzuwenden und Erkenntnisse zu gewinnen, die konkrete Massnahmen ermöglichen.

Das nächste Mal, wenn Sie den Begriff „KI“ hören ‐ nicken Sie nicht nur zustimmend. Sie wissen genau, in welcher Schicht Sie sich befinden und wohin Ihre Produktion als Nächstes gehen kann.

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