Warum operatives Wissen in industrielle Automatisierungssysteme integriert werden sollte

Operatives Wissen in der industriellen Automatisierung zu integrieren ermöglicht, dass die Erfahrung aus dem Betrieb nicht nur erfasst bleibt, sondern zugänglich gemacht und innerhalb des Produktionssystems wiederverwendet werden kann (LA CAPTURA DE CONOCIMIENTO COMO PROBLEMA DE CONTROL EN OPERACIONES INDUSTRIALES: UN…). Um den Umfang deines Projekts festzulegen, ist es sinnvoll, zwischen der Externalisierung dieses Wissens, seiner Zugänglichkeit und seiner Wiederverwendung zu unterscheiden.

Warum sollte operatives Wissen in die industrielle Automatisierung integriert werden?

Der Grund, operatives Wissen zu integrieren, besteht darin, das Lernen aus dem Betrieb als Teil des Produktionssystems zu bewahren und wiederzuverwenden (LUMEN ET VIRTUS). Beim Management von KI-Risiken wird der von Experten und anderen relevanten Beteiligten beigesteuerte Kontext genutzt, um die Wahrscheinlichkeit von Systemfehlern und negativen Auswirkungen zu verringern (Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)).

Rein manuelle Erfassung neigt laut dem konzeptionellen Modell, das in LUMEN ET VIRTUS veröffentlicht wurde, zu informationeller Instabilität, geringer Nachvollziehbarkeit und wiederkehrendem Verlust operativen Lernens. Dieses Modell behandelt die Erfassung als dynamisches Problem von Systemen und Regelung und nicht bloß als Digitalisierung oder Wissensmanagement. Sein Ansatz ordnet die operative Erfahrung in ein System ein, dessen Verhalten über die Zeit und unter realen Betriebsbedingungen verstanden werden muss.

Integrierte Architekturen begünstigen die Konsolidierung und Wiederverwendung von Wissen als Teil des Verhaltens des Produktionssystems, innerhalb dieses theoretisch-konzeptionellen Ansatzes (LUMEN ET VIRTUS). Die zitierte Studie verwendet eine theoretisch-konzeptionelle Methodik (LUMEN ET VIRTUS); in diesem Artikel nutzen wir sie, um die Integration operativen Wissens zu erklären, ohne quantifizierte Produktivitätssteigerungen oder die Abwesenheit von Fehlern zu versprechen.

Der Rahmen des NIST sieht vor, dass sich Kontexte und Bedürfnisse der KI-Akteure im Laufe der Zeit weiterentwickeln (National Institute of Standards and Technology). Um dein Projekt zu bewerten, schlagen wir vor, die Aktualisierung des operativen Kontexts in die Kriterien aufzunehmen, mit denen entschieden wird, welches Wissen integriert werden soll.

Bei Halconia dokumentieren und strukturieren wir die Realität der Organisation, bevor wir ein System entwerfen, und gehen nicht von vorgefertigten Lösungen aus. Wir verwandeln angesammelte Erfahrung in dokumentierte, zugängliche und kontrollierte Systeme. Dieser Ansatz umfasst das Erkennen von Engpässen, informellen Abhängigkeiten und repetitiver Arbeit, die nicht skaliert.

Was bedeutet es, operatives Wissen zu einem Teil des Systems zu machen und es nicht nur zu speichern?

In diesem Artikel verwenden wir eine Arbeitsdefinition: Operatives Wissen zu integrieren bedeutet, es so darzustellen, dass es externalisiert, zugänglich und im Betrieb wiederverwendet werden kann. Information zu speichern dient ihrer Erfassung, doch das konzeptionelle Modell von LUMEN ET VIRTUS sieht zusätzlich ihre Zugänglichkeit und Wiederverwendung als Zustände des Wissenssystems vor (LUMEN ET VIRTUS).

Das Modell erlaubt, diese Zustände und die Störungen, die das Wissen unter realen Betriebsbedingungen beeinflussen, gemeinsam zu analysieren (LUMEN ET VIRTUS). Variabilität und unerwartete Ereignisse erscheinen als betriebliche Störungen, weshalb der Ansatz Wissen nicht als unbewegliche Abbildung der Tätigkeit behandelt.

Das konzeptionelle Modell nennt Sensoren, multimodale Aufzeichnungen, digitale Plattformen und KI-Assistenzmechanismen als technische Aktoren (LUMEN ET VIRTUS). Um dein Projekt abzugrenzen, schlagen wir vor, diese Mittel im Hinblick auf Externalisierung, Zugänglichkeit und Wiederverwendung von Wissen unter den im Modell beschriebenen betrieblichen Störungen zu prüfen.

Der Ansatz vereint Grundlagen cyberphysischer Systeme, Architekturen mit menschlicher Interaktion, adaptive Automatisierung und kognitive Unterstützungsstrukturen (LUMEN ET VIRTUS). Die Studie kommt innerhalb ihres theoretisch-konzeptionellen Ansatzes zu dem Schluss, dass die Formalisierung der Wissenserfassung als technisches Problem die Fähigkeit zur Analyse und zum Entwurf industrieller Lösungen des autonomen Lernens erweitert und die Integration von menschlicher Kognition, Automatisierung und operativer Leistung stärkt (LUMEN ET VIRTUS).

In unserem Angebot bezeichnet Sistemas de conocimiento strukturierte Wissensbasen, die implizites Wissen erfassen und in organisatorische Infrastruktur verwandeln.

Drei Zustände zur Unterscheidung von Wissenserfassung und operativer Integration

Warum ersetzen Daten und KI für sich allein nicht das Urteilsvermögen derer, die den Betrieb kennen?

Daten und KI ersetzen das operative Urteilsvermögen nicht allein, weil die Abbildung komplexer menschlicher Praktiken durch mathematische Modelle notwendigen Kontext entfernen kann (National Institute of Standards and Technology). In diesem Artikel gelten die Überlegungen zu Modellgrenzen und menschlicher Interaktion für KI-Systeme und nicht pauschal für jede industrielle Automatisierung.

Viele datenbasierte Ansätze versuchen laut NIST, individuelle und soziale Beobachtungs- und Entscheidungspraktiken in messbare Größen umzuwandeln (National Institute of Standards and Technology). Diese Darstellung kann Kontext verlieren und das Verständnis relevanter Auswirkungen für das Management von KI-Risiken erschweren. Deshalb entspricht eine quantifizierbare Darstellung einer Praxis nicht zwingend dem Erhalt des Kontexts, der nötig ist, um sie zu verstehen.

Der Rahmen des NIST sieht vor, die Grenzen des Systemwissens zu dokumentieren sowie darzulegen, wie seine Ausgaben von Menschen genutzt und überwacht werden können (National Institute of Standards and Technology). Diese Dokumentation liefert genügend Informationen, damit relevante Beteiligte Entscheidungen treffen und nachgelagerte Maßnahmen ergreifen können. Bevor du eine Systemausgabe verwendest, empfehlen wir, die Dokumentation zu ihren Wissensgrenzen sowie dazu zu lesen, wie sie genutzt und überwacht werden kann.

Menschliche Beteiligung macht eine Entscheidung auch nicht automatisch richtig: Unter bestimmten Bedingungen kann die Interaktion mit KI menschliche Verzerrungen verstärken (National Institute of Standards and Technology). Das NIST zählt zu diesen Bedingungen wahrnehmungsbasierte Urteilsaufgaben. Werden solche Variationen bei der Organisation menschlich-KI-gestützter Teams angemessen berücksichtigt, können sie Komplementarität erzeugen und die gemeinsame Leistung verbessern.

Das Verhältnis zwischen Menschen und Systemen kennt verschiedene Konfigurationen: autonome Entscheidungen, an einen Experten delegierte Entscheidungen oder die Nutzung von KI als zusätzliche Meinung (National Institute of Standards and Technology). Manche Systeme benötigen möglicherweise keine menschliche Aufsicht, während andere sie gezielt brauchen könnten.

Bei Halconia bezeichnet Agentes de IA para procesos industriales Agenten, die gezielt mit realem Branchenwissen, internen Kriterien und operativem Kontext trainiert werden.

Quellen

• LA CAPTURA DE CONOCIMIENTO COMO PROBLEMA DE CONTROL EN OPERACIONES INDUSTRIALES: UN ENFOQUE DE INGENIERÍA PARA LA CAPTURA DE CONOCIMIENTO OPERACIONAL EN SISTEMAS DINÁMICOS, LUMEN ET VIRTUS, 11. März 2024
• Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), National Institute of Standards and Technology, Januar 2023