Mit intelligenten und lernenden Analysewerkzeugen ans Ziel
Bild 2: Prozessdaten (Quelle: IBM)
Um das Zusammenspiel zwischen Produktionsprozess und der manuellen Steuerung durch den Bediener zu modellieren und schließlich den Energieverbrauch zu optimieren, kam Watson von IBM mit seinen intelligenten und lernenden Analysewerkzeugen ins Spiel. Dieses kognitive, lernende System bietet die Besonderheit, dass es Daten, egal woher sie kommen und in welcher Form sie vorliegen, verarbeiten kann. Dabei folgt es dem Prinzip: verstehen, lernen und bewerten. In gewisser Weise kann die Software also auch „denken“. Kognitive Systeme bedienen sich dabei eines breiten Spektrums bereits etablierter IT-Anwendungen und Einsatzbereiche: Sie reichen von Datenanalysen, natürlicher Sprachverarbeitung bis hin zu traditionellem Machine Learning. Das System nutzt heute fast 50 API (Application Programming Interface), unter anderem für semantische Analysen, Bild-, Gesichts- und Spracherkennung sowie Übersetzungsdienste, unterstützt von rund 50 verschiedenen Technologien. Dabei arbeitet es Seite an Seite mit Fachexperten, wie Wissenschaftlern und Ingenieuren. Über die API lernt es von diesen Experten. Daraus sind bis jetzt rund einhundert kognitive Applikationen entstanden.
Um Muster und Verbindungen zu erkennen und zu neuen Erkenntnissen zu gelangen, interpretiert Watson die Daten. Dafür bereitet es die Daten und Informationen auf und organisiert sie so, dass der Umgang mit Inhalten effizienter wird. Doch um diese Inhalte richtig zu bewerten, braucht es zusätzliches Training – hier kommen die Fachexperten ins Spiel, die ihm bei der Einordnung helfen.
Und genau wie die menschlichen Experten nutzt Watson dafür einen kognitiven Bezugsrahmen zu einem bestimmten Thema oder einem definierten Fachbereich und entwickelt darauf aufbauend seine Expertise – in hoher Geschwindigkeit. Hier liegt auch der entscheidende Unterschied: Während die Programmierung konventioneller Computersysteme auf Regeln und Logiken basiert und einem rigiden Entscheidungsbaum unterliegt, folgt das kognitive System einem anderen Ansatz, der menschlichem Denken ähnelt.
Kognitiver Nutzen im Zementwerk
Bei Lafarge Holcim entschied man sich aufgrund dieser besonderen Fähigkeiten für IBM Watson. Dabei lautete die genaue Aufgabenstellung: Die physikalischen Abläufe in der Mühle und die Entscheidungsprozesse des Operators zu analysieren und mittels Mustererkennung in Beziehung zueinander zu setzen. Eine komplexe Aufgabe, denn die bei der Herstellung ablaufenden physikalischen Prozesse sind nicht direkt messbar. Hinzu kommt, dass bereits kleinste Veränderungen des Ausgangmaterials, zum Beispiel im Hinblick auf die mineralogische Zusammensetzung, den Herstellungsprozess beeinflussen und damit das manuelle Eingreifen notwendig machen können.