GenAI hält Einzug
Dr. Fabian Bause, Produktmanager Twincat bei Beckhoff Automation: „Unser aller Job wird sich durch LLM in Zukunft verändern.“ (Quelle: Beckhoff)
Twincat Chat erschließt die neuen Chatbot-Möglichkeiten nun auch für die Automatisierungswelt. (Quelle: Beckhoff)
Dann kommt Dr. F. Bause auf die Hannover Messe 2023 mit dem Leitthema „Industrial Transformation Making the Difference“ zu sprechen. „Ich bin mir unsicher, ob die Hannover Messe zum Zeitpunkt des Findungsprozesses des Leitthemas wusste, wie recht sie damit haben würde: Plötzlich traten auf der Messe eine Vielzahl an GenAI-Ansätze auf den Plan. Im November zuvor hatte ChatGPT seinen Siegeszug angetreten. Jeder probierte es aus und Hans Beckhoff sagte irgendwann zu mir: Wir müssen etwas damit machen.“
„Und das taten wir“, sagt Dr. F. Bause: „Wir nahmen ChatGPT, modifizierten es und entwickelten eigene Ansätze, die für die Automatisierungstechnik relevant sind.“ Als springenden Punkt nennt er, dass im Zuge der Adaption plötzlich die Fabrikhalle verlassen wurde. „Wir stellten fest, dass Sprachmodelle das Potenzial haben, auch ‚White-Color-Workers‘ massiv zu beeinflussen. Also jene, die mit weißen Hemden im Office sitzen und bis dato dachten, sie wären vor jeder Veränderung sicher“, sagt er schmunzelnd und bekräftigt: „Unser aller Job wird sich durch LLM in Zukunft verändern.“
Als die Besonderheit von GenAI nennt er: „Es kann von jedem genutzt werden: Wer in der Lage ist, Text in einen Computer einzugeben, der kann auch mit KI arbeiten. Das war zuvor nicht so.“ So hätte man bislang beim Einsatz von KI in gewisser Weise Experten-Know-how benötigt. „Und das ist der Game-Changer: Das natürliche Interface ist Sprache. Jeder, der Sprache beherrscht – und es ist völlig egal, welche Sprache –, kann es verwenden. Und weil das so ist, wird es uns alle auch in irgendeiner Art und Weise beeinflussen. Es wird uns allen abverlangen, unsere Denkweise, unsere Art zu arbeiten und vieles mehr zu ändern.“
Parallel weist Dr. F. Bause auf Studien der Harvard Business School hin, die die Steigerung der menschlichen Effizienz durch den Einsatz von GenAI in ihrem Job belegen. Der Mensch wird zum ‚Knowledge Worker‘ und ist als solcher produktiver und qualitativ hochwertiger. „KI ist eine Methode, um etwas zu automatisieren. Und was können wir automatisieren? In der Regel einfache, repetitive Aufgaben. Und KI ist auch hier wiederum lediglich ein Werkzeug, was wir konstruktiv einbinden müssen in unser Leben.“
Als weitere Besonderheit von GenAI nennt er, dass man die Large-Language-Modelle für eigene Aufgaben spezialisieren könne. „Wir können beispielsweise eigenen Content hinzufügen oder sie feintunen.“ Als theoretisches Beispiel nennt er, einem LLM zu „sagen“, dass es beispielsweise die Rolle eines KI-Experten einnehmen und es sich bei Fragen folgendermaßen verhalten soll. Als Beispiel aus der Praxis gibt er sehr umfangreiche Handbücher an. „Man kann dem LLM quasi das Handbuch als Bibliothek zur Verfügung stellen und selbst direkt Fragen an die KI stellen. Das haben wir gemacht, und zwar auf Basis unseres Dokumentationssystems“, berichtet Dr. F. Bause. Nutzer könnten somit nun einfach Antworten auf zum Beispiel die Frage erhalten: Wie lassen sich Simulink-Modelle in Twincat einbinden? „Auf Basis unserer Dokumentation, auf die die KI zugreifen darf, erhalten Nutzer schnell und automatisch die Antwort“, erzählt er. Er verweist aber auch darauf, dass man alle Antworten mit dem Hinweis versehe „AI-generated content may be incorrect“. Eine solche Formulierung würde auch den Regularien des AI Acts entsprechen. „Es wäre doch toll, wenn man in ein neues Auto einsteigen und einfach nur fragen könnte: Wie bekomme ich den Tankdeckel auf? Und die KI liefert direkt die Antwort“, verdeutlicht er. Als weiteren Aspekt nennt er: „Ich bin davon überzeugt, dass Sprache demnächst das natürliche Interface für jegliche Art von Software sein wird. Wir haben mittlerweile alle verstanden, wie wichtig UX-Design ist. Und wie schön wäre die Welt, wenn ich einfach nur sprechen oder schreiben könnte, was ich haben möchte und genau das erscheint. Microsoft macht das mit dem Copilot für Office und wir machen das Ganze mit Twincat für einen HMI-Generator, also eine Maschinenvisualisierung. Dort kann der User einfach eingeben, was er haben möchte – und er erhält es. Das erhöht die Produktivität des Users ungemein.“
Next Steps
Und dann wagt Dr. F. Bause noch einen Forecast: „Wir werden in Zukunft noch deutlich mehr Hardware am Shopfloor sehen; mehr Rechenkapazitäten direkt an der Maschine. Denn dort ist noch viel Potenzial vorhanden. „Wir sehen dort unendlich viele Entwicklungen, zum Beispiel sehr spezialisierte KI-Chips, aber auch sehr generalistische KI-Chips. Ich gehe fest davon aus, dass es zu einer weiteren Demokratisierung von KI-Methoden und -Werkzeugen kommen wird. Es werden einfach nutzbare Werkzeuge für speziell zugeschnittene KI-Anwendungen bereitgestellt werden. Dadurch werden keine KI-Spezialisten mehr benötigt, um KI-Anwendungen zu entwickeln.“ GenAI wird also in die breite Anwendung kommen, die auch erforderlich ist, um die angekündigten großen Effekte zu erzielen.
Für generative KI rechnet er in Kürze mit einer Konsolidierung der LLM, ähnlich wie zuvor im Cloudumfeld geschehen. „Vor einigen Jahren war es guter Ton, dass jede Firma ihre eigene Cloud hatte. Nach und nach sind viele dann wieder verschwunden. Und auch bei den LLM werden nur die großen übrig bleiben“, ist Dr. F. Bause überzeugt. Außerdem geht er davon aus, dass die eingesetzten Methoden noch deutlich robuster werden. Und all jenen, die auf den hohen Energieverbrauch, der durch das Rechnen der Modelle anfällt, hinweisen, übermittelt Dr. F. Bause abschließend noch die frohe Nachhaltigkeitskunde: „Die Chip-Hersteller haben sich des Themas bereits angenommen. Neue Chip-Generationen werden um einige Faktoren schneller und dabei um ein Vielfaches energieeffizienter sein.“
Twincat Chat integriert LLM in die Automatisierungswelt
Mit Twincat Chat von Beckhoff lassen sich LLM wie ChatGPT von OpenAI in der Engineeringumgebung Twincat XAE für die Entwicklung eines Projekts nutzen. Auf diese Weise können Effizienzpotenziale von der Steuerungsprogrammierung bis hin zum Unternehmensmanagement erschlossen werden.
Für Automatisierer haben LLM das Potenzial, den Entwicklungsprozess zu revolutionieren, indem sie Code automatisch erzeugen und vervollständigen. Dies beschleunigt den gesamten Prozess. Twincat Chat wurde entwickelt, um LLM tiefgehend in das Steuerungsengineering zu integrieren und so den Anwendern gegenüber der herkömmlichen Nutzung zum Beispiel von ChatGPT im Webbrowser einen Vorteil zu bieten. Dies erleichtert den Entwicklungsprozess, da die Kommunikation und der Code-Austausch nahtlos ineinandergreifen. Darüber hinaus wurde das LLM speziell für Twincat-Anfragen grundinitialisiert. So kann man direkt spezifische Fragen stellen und muss dem LLM nicht erst mitteilen, dass Twincat verwendet wird und die Code-Beispiele in strukturiertem Text erwartet werden. Zudem lässt sich generierter Code einfach übernehmen. Die Interaktion mit Twincat Chat wurde derart gestaltet, dass sich das Tippen von Befehlen auf ein Minimum reduziert. Stattdessen können per Mausklick vorab von den Experten getestete Anfragen verwendet werden, die speziell darauf ausgerichtet sind, den Arbeitsfluss des Benutzers zu verbessern. Neben der PLC-Code-Erzeugung arbeitet Beckhoff auch an einem Chatbot, der automatisiert ein Twincat-HMI-Projekt erstellt. Ziel ist es, dass ein Anwender nur noch formulieren muss, wie er seine HMI aufgebaut haben möchte, und Twincat generiert im Hintergrund das komplette HMI-Projekt. Der Kunde erhält also unmittelbar das Feedback in Form der visualisierten HMI. Ein weiteres Projekt betrifft ein Chatbot-Interface zum Beckhoff-Dokumentationssystem.