CII
ControlledIndustrialIntelligence
Erstausgaben2t.net/ark:66356/c100010
Industrielle KI
Von Intelligenz zum Handeln.
cii.network
Herausgegeben vonCII NETWORK
CIICII № 01 · Die Lücke · Das Fundament · Die Befugnis zum Handeln
Gründungswort
CII № 01
Erstausgabe
Gründungswort
Künstliche Intelligenz entwickelt sich mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit.
Industrielle KI hält damit nicht Schritt.
KI-Forschung erschließt in Wissenschaft und Industrie weiterhin neue Möglichkeiten; viele Ergebnisse überzeugen sowohl in Benchmarks als auch im Praxiseinsatz.
Fachleute aus der Industrie streben mit KI höhere Produktivität an, müssen jedoch komplexe Industriedaten, unsichere Ergebnisse und mögliche Risiken bewältigen.
Wenn industrielle KI von Durchbrüchen zum Praxiseinsatz übergeht, werden Erklärbarkeit, Überprüfbarkeit und Kontrollierbarkeit unverzichtbar.
Hier nimmt
Controlled Industrial Intelligence
seinen Anfang.
In dieser Ausgabe
CII № 01
Inhalt
Das Problem bestimmen
Die Lücke
Das Fundament schaffen
Das Fundament
Handeln verantworten
Die Befugnis zum Handeln
CII Atlas
Herausgeber
CII NETWORK
CII NETWORK ist ein Schweizer Verein, der sich der Erforschung und Weiterentwicklung von Controlled Industrial Intelligence widmet und Fachleute aus Industrie und Wissenschaft weltweit verbindet, um Intelligenz in Handeln zu überführen.
Network Members
- Quality and Data Analytics Lab · HKUST
- AI & Mobility Lab · TUM
- Chinese Academy of Intelligent Decisions & Control · Taipei
- ASCETEX INTERNATIONAL LIMITED · Hong Kong
Teil 01 · Das Problem bestimmen
01
Die Lücke
Zwischen Intelligenz und Handeln
01 · Die Lücke
Warum ist industrielle KI
schwer einzusetzen?
Die Fähigkeiten der KI entwickeln sich rasant,
doch der Übergang von Intelligenz zu Handeln
stellt den Einsatz vor neue Herausforderungen.
KI verbreitet sich rasant
KI kann heute Sprache, Bilder, Video und Code verstehen und erzeugen, komplexe Aufgaben durchdenken und zunehmend Werkzeuge und Software nutzen.
88%der Befragten geben an, dass ihre Organisation KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzt.
75%der befragten KI-Nutzer in Unternehmen können nun Aufgaben erledigen, die ihnen zuvor nicht möglich waren.
Stanford AI Index 2026, auf Basis von McKinsey-Daten · OpenAI, The State of Enterprise AI 2025
Industrielle KI verbreitet sich
langsamer
KI wird in der Fertigung bereits für Inspektion, vorausschauende Instandhaltung, Produktionsoptimierung und Konstruktion eingesetzt, jedoch in begrenztem Umfang; viele Projekte befinden sich noch im Machbarkeitsnachweis oder Pilotbetrieb.
29%setzen KI/ML auf Werks- oder Netzwerkebene ein.
23%erproben KI/ML-Technologien.
Die Geografie industrieller KI
liegt an der Schnittstelle von KI-Kompetenz und industrieller Basis.
KI-Kompetenz erfasst Technologie und Talente; die industrielle Basis beschreibt industrielle Tiefe und Potenzial. An ihrer Schnittstelle ist industrielle KI besonders relevant.
- KI-Kompetenz
- Forschung · Talente · Modelle · Rechenleistung
- Industrielle Basis
- Fertigung · Automatisierung · Robotik · Halbleiter · Prozessindustrie
Abb. 1Die Geografie industrieller KI
01 · Die Lücke
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Die Geografie industrieller KI
liegt an der Schnittstelle von KI-Kompetenz und industrieller Basis.
KI-Kompetenz erfasst Technologie und Talente; die industrielle Basis beschreibt industrielle Tiefe und Potenzial. An ihrer Schnittstelle ist industrielle KI besonders relevant.
- KI-Kompetenz
- Forschung · Talente · Modelle · Rechenleistung
- Industrielle Basis
- Fertigung · Automatisierung · Robotik · Halbleiter · Prozessindustrie
Abb. 1Die Geografie industrieller KI
01 · Die Lücke
Zwischen Intelligenz und Handeln
Die Anwendungslandschaft industrieller KI
Industrielle KI bewährt sich in vielen Produktionsphasen,
doch Breite und Tiefe ihrer Nutzung unterscheiden sich je nach Anwendungsfall.
GrößeMögliche industrielle Wirkung (relativ)
FarbeStärkere VerbreitungGeringere Verbreitung
QuelleFallbeispiel oder Umfragedaten verfügbar
Beobachten
Die physische Welt erfassen
Verstehen
Daten in Erkenntnisse umwandeln
Beraten
Handlungsoptionen erzeugen und bewerten
Optimieren
Industrielle Ergebnisse verbessern
Ausführen
In der physischen Welt ausführen
Visuelle InspektionFehlererkennung und -klassifikation
Messtechnik und Maßprüfung
Prüfung in der Linie
Umweltüberwachung
Vorausschauende InstandhaltungAnlagenzustand und Restnutzungsdauer
Prozessqualitätsanalyse
Anomalieerkennung
Ursachen ermitteln
Fehlerdiagnose
Anlagenleistungsmanagement
Engineering-CopilotenKonstruktion, Programmierung und Fehlersuche
Industrielle Wissensassistenten
Industrielle Codegenerierung
Simulation und virtuelle ValidierungProzess-, Linien- und Fabriksimulation
Konstruktionsoptimierung
Sicherheits- und Risikoanalyse
Compliance und Dokumentation
ProduktionsoptimierungDurchsatz, Zykluszeit und OEE
Energieoptimierung
Ausbeuteoptimierung
Materialflussoptimierung
Produktionsplanung
Bestandsoptimierung
Prozessparameteroptimierung
Qualitätsprognose
Autonomer BetriebSelbstständige Produktion und Betriebsführung
Eingriff im geschlossenen RegelkreisDirekte Anpassung physischer Prozesse
Lernbasierte adaptive Regelung
Optimierung in Echtzeit
Verkörperte Aufgabenausführung (VLA)
Adaptive Manipulation
Autonome Intralogistik
01Bewährter Nutzen
Bereits breit im Einsatz
in vielen Industrieumgebungen.
02Wachsendes Anwendungsfeld
Rasantes Wachstum, zunehmend
branchenübergreifend im Einsatz.
03Ungenutztes Potenzial
Großes Wirkungspotenzial,
aber noch geringe Verbreitung.
Abb. 2Die Anwendungslandschaft industrieller KI
01 · Die Lücke
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Die Anwendungslandschaft industrieller KI
Industrielle KI bewährt sich in vielen Produktionsphasen,
doch Breite und Tiefe ihrer Nutzung unterscheiden sich je nach Anwendungsfall.
GrößeMögliche industrielle Wirkung (relativ)
FarbeStärkere VerbreitungGeringere Verbreitung
QuelleFallbeispiel oder Umfragedaten verfügbar
Beobachten
Die physische Welt erfassen
Verstehen
Daten in Erkenntnisse umwandeln
Beraten
Handlungsoptionen erzeugen und bewerten
Optimieren
Industrielle Ergebnisse verbessern
Ausführen
In der physischen Welt ausführen
Visuelle InspektionFehlererkennung und -klassifikation
Messtechnik und Maßprüfung
Prüfung in der Linie
Umweltüberwachung
Vorausschauende InstandhaltungAnlagenzustand und Restnutzungsdauer
Prozessqualitätsanalyse
Anomalieerkennung
Ursachen ermitteln
Fehlerdiagnose
Anlagenleistungsmanagement
Engineering-CopilotenKonstruktion, Programmierung und Fehlersuche
Industrielle Wissensassistenten
Industrielle Codegenerierung
Simulation und virtuelle ValidierungProzess-, Linien- und Fabriksimulation
Konstruktionsoptimierung
Sicherheits- und Risikoanalyse
Compliance und Dokumentation
ProduktionsoptimierungDurchsatz, Zykluszeit und OEE
Energieoptimierung
Ausbeuteoptimierung
Materialflussoptimierung
Produktionsplanung
Bestandsoptimierung
Prozessparameteroptimierung
Qualitätsprognose
Autonomer BetriebSelbstständige Produktion und Betriebsführung
Eingriff im geschlossenen RegelkreisDirekte Anpassung physischer Prozesse
Lernbasierte adaptive Regelung
Optimierung in Echtzeit
Verkörperte Aufgabenausführung (VLA)
Adaptive Manipulation
Autonome Intralogistik
01Bewährter Nutzen
Bereits breit im Einsatz
in vielen Industrieumgebungen.
02Wachsendes Anwendungsfeld
Rasantes Wachstum, zunehmend
branchenübergreifend im Einsatz.
03Ungenutztes Potenzial
Großes Wirkungspotenzial,
aber noch geringe Verbreitung.
Abb. 2Die Anwendungslandschaft industrieller KI
01 · Die Lücke
Zwischen Intelligenz und Handeln
Je näher industrielle KI dem Handeln kommt,desto schwieriger wird ihr Einsatz
Verschieben wir die Grenze GEMEINSAM.
— CII NETWORK
01 · Die Lücke
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Je näher industrielle KI dem Handeln kommt,desto schwieriger wird ihr Einsatz
Verschieben wir die Grenze GEMEINSAM.
— CII NETWORK
01 · Die Lücke
Zwischen Intelligenz und Handeln
Industrielle Steuerung bleibt fragmentiert
über Steuerungen, Protokolle und Systemebenen hinweg.
Teil 02 · Das Fundament schaffen
02
Das Fundament
Softwaredefinierte Steuerungssysteme
02 · Das Fundament
Was überführt Intelligenz in Handeln?
Steuerungssysteme verbinden Berechnung mit physischer Ausführung — und softwaredefinierte Steuerung schafft ein tragfähigeres Fundament.
KI wirkt aufBeispieleWirkt überSteuerungsebene
Digitale Systeme
Informationen und Transaktionen
Finanzen, Beschaffung, Planung
APIs und Workflows
—
Physischer Betrieb
Physische Prozesse und Betriebsabläufe
Energie, Logistik, Gebäude, Prozessindustrie
OT und übergeordnete Leitsysteme
Relevant
Maschinensteuerung
Maschinen und Bewegung
Industrieanlagen, Robotik, Automatisierungssysteme
Steuerungen und Echtzeitregelung
Entscheidend
Unser Schwerpunkt Wo Intelligenz auf die physische Welt trifft.
Tabelle 1Industrielle KI in digitalen und physischen Systemen
Wie Intelligenz
die Maschinen erreicht
KI analysiert Daten und schlägt Handlungen vor.Steuerungssysteme überwachen Maschinenzustände und verarbeiten Befehle in Echtzeit.
Der Aufstieg softwaredefinierter
Steuerungssysteme
Die Entkopplung von dedizierter Hardware ermöglicht umfassendere Datenintegration und anspruchsvollere Berechnungen.
Abb. 3Das Steuerungsfundament
Abb. 4Von hardwaredefinierter zu softwaredefinierter Steuerung
Hardware-, Soft- und virtuelle SPS werden voraussichtlich auch künftig nebeneinander bestehen.
Automation.com, 2025
01Rechenleistung
Allzweckrechner sind inzwischen leistungsfähig genug für deterministische Echtzeitsteuerung.
02Integration
Funktionen, die früher auf verschiedene Steuerungen verteilt waren, können heute dieselbe Plattform nutzen.
03Flexibilität
Steuerungsfunktionen können durch Softwareupdates weiterentwickelt werden, ohne Hardware auszutauschen.
02 · Das Fundament
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Wie Intelligenz
die Maschinen erreicht
KI analysiert Daten und schlägt Handlungen vor.Steuerungssysteme überwachen Maschinenzustände und verarbeiten Befehle in Echtzeit.
Der Aufstieg softwaredefinierter
Steuerungssysteme
Die Entkopplung von dedizierter Hardware ermöglicht umfassendere Datenintegration und anspruchsvollere Berechnungen.
Abb. 3Das Steuerungsfundament
Abb. 4Von hardwaredefinierter zu softwaredefinierter Steuerung
Hardware-, Soft- und virtuelle SPS werden voraussichtlich auch künftig nebeneinander bestehen.
Automation.com, 2025
01Rechenleistung
Allzweckrechner sind inzwischen leistungsfähig genug für deterministische Echtzeitsteuerung.
02Integration
Funktionen, die früher auf verschiedene Steuerungen verteilt waren, können heute dieselbe Plattform nutzen.
03Flexibilität
Steuerungsfunktionen können durch Softwareupdates weiterentwickelt werden, ohne Hardware auszutauschen.
02 · Das Fundament
Softwaredefinierte Steuerungssysteme
KI und Steuerung laufen in unterschiedlichen Takten,
dennoch müssen sie zusammenarbeiten
01DeloitteTech Trends 2026
Sprach- und Bildmodelle arbeiten in menschlichen Zeitmaßstäben, erklärt Ayanna Howard gegenüber Deloitte. Bei einem laufenden Roboter bedeuten ein oder zwei Sekunden Verzögerung, dass er etwas fallen lässt, kollidiert oder möglicherweise jemanden verletzt.
02NVIDIAIGX ThorJetson ThorHoloscan
Ein Echtzeit-Linux-Kernel und isolierte GPU-Partitionen geben Echtzeitaufgaben neben KI harte Leistungsgarantien. Holoscan reicht von KI-Schlussfolgerungen bis zu deterministischen Handlungen in der realen Welt.
03BainVon Steuerung zu Intelligenz
Industrielle Automatisierung geht nicht mehr nur um die Steuerung von Maschinen, sondern um die Orchestrierung von Intelligenz. Bain sieht KI-native Workflows von Analyseschichten in den operativen Kern vordringen.
04ARCSoftwaredefinierte Automatisierung
Ein Thema stach für ARC hervor: Industrielle KI kann nur skalieren, wenn Intelligenz mit deterministischem Echtzeithandeln auf heterogenen Anlagen verbunden wird.
Asynchron
Variable Latenz
Optimierung
Deterministisch
Eine softwaredefinierte
Steuerungsarchitektur
Vereinte Rechenleistung, Speicher und Steuerung.
Laufzeitaktionen ↓Echtzeitdaten ↑
Abb. 5Die Takte von KI und Steuerung
Abb. 6KI und Steuerung auf einem Industrie-PC
01Rechenleistung, Steuerung und Speicher näher zusammenbringen
Derselbe Trend zeigt sich in verschiedenen Rechnerarchitekturen. In-Memory Computing (IMC) bringt Berechnung näher an den Speicher; Co-Packaged Optics (CPO) bringt optische Ein-/Ausgabe näher an die Recheneinheit. Für industrielle KI können Rechenleistung, Steuerung und Speicher (CCM) demselben Prinzip folgen — indem KI, Maschinendaten und Echtzeitsteuerung auf einer Maschine näher zusammenrücken.
02Getrennte Regelkreise, direkte Verbindung
KI läuft asynchron auf GPU/NPU, während die Steuerung unabhängig auf Echtzeit-CPU-Kernen mit deterministischem Timing läuft. Beide behalten ihre eigenen Schleifen, tauschen aber Maschinendaten und KI-Befehle direkt über gemeinsamen Speicher aus.
asynchron · variable Latenz~10–200 Hz~1 kHz bis mehrere kHz
02 · Das Fundament
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
KI und Steuerung laufen in unterschiedlichen Takten,
dennoch müssen sie zusammenarbeiten
01DeloitteTech Trends 2026
Sprach- und Bildmodelle arbeiten in menschlichen Zeitmaßstäben, erklärt Ayanna Howard gegenüber Deloitte. Bei einem laufenden Roboter bedeuten ein oder zwei Sekunden Verzögerung, dass er etwas fallen lässt, kollidiert oder möglicherweise jemanden verletzt.
02NVIDIAIGX ThorJetson ThorHoloscan
Ein Echtzeit-Linux-Kernel und isolierte GPU-Partitionen geben Echtzeitaufgaben neben KI harte Leistungsgarantien. Holoscan reicht von KI-Schlussfolgerungen bis zu deterministischen Handlungen in der realen Welt.
03BainVon Steuerung zu Intelligenz
Industrielle Automatisierung geht nicht mehr nur um die Steuerung von Maschinen, sondern um die Orchestrierung von Intelligenz. Bain sieht KI-native Workflows von Analyseschichten in den operativen Kern vordringen.
04ARCSoftwaredefinierte Automatisierung
Ein Thema stach für ARC hervor: Industrielle KI kann nur skalieren, wenn Intelligenz mit deterministischem Echtzeithandeln auf heterogenen Anlagen verbunden wird.
Asynchron
Variable Latenz
Optimierung
Deterministisch
Eine softwaredefinierte
Steuerungsarchitektur
Vereinte Rechenleistung, Speicher und Steuerung.
Laufzeitaktionen ↓Echtzeitdaten ↑
Abb. 5Die Takte von KI und Steuerung
Abb. 6KI und Steuerung auf einem Industrie-PC
01Rechenleistung, Steuerung und Speicher näher zusammenbringen
Derselbe Trend zeigt sich in verschiedenen Rechnerarchitekturen. In-Memory Computing (IMC) bringt Berechnung näher an den Speicher; Co-Packaged Optics (CPO) bringt optische Ein-/Ausgabe näher an die Recheneinheit. Für industrielle KI können Rechenleistung, Steuerung und Speicher (CCM) demselben Prinzip folgen — indem KI, Maschinendaten und Echtzeitsteuerung auf einer Maschine näher zusammenrücken.
02Getrennte Regelkreise, direkte Verbindung
KI läuft asynchron auf GPU/NPU, während die Steuerung unabhängig auf Echtzeit-CPU-Kernen mit deterministischem Timing läuft. Beide behalten ihre eigenen Schleifen, tauschen aber Maschinendaten und KI-Befehle direkt über gemeinsamen Speicher aus.
asynchron · variable Latenz~10–200 Hz~1 kHz bis mehrere kHz
02 · Das Fundament
Softwaredefinierte Steuerungssysteme
Das Ökosystem
softwaredefinierter Steuerung
Von Hardware und Betriebssystemen bis zu softwaredefinierter Steuerung und Anwendungen.
Anwendungen
Softwaredefinierte Steuerung
Betriebssysteme
Hardware
Maschinen, Systeme und industrielle Anwendungen
Bewegung und Logik als wiederverwendbare Software
Plattformen für Echtzeitausführung
x86- und Arm-Rechenplattformen
Für weitere Einblicke und praktische Anwendungen kontaktieren Sie uns.
contact@cii.network
02 · Das Fundament
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Das Ökosystem
softwaredefinierter Steuerung
Von Hardware und Betriebssystemen bis zu softwaredefinierter Steuerung und Anwendungen.
Anwendungen
Softwaredefinierte Steuerung
Betriebssysteme
Hardware
Maschinen, Systeme und industrielle Anwendungen
Bewegung und Logik als wiederverwendbare Software
Plattformen für Echtzeitausführung
x86- und Arm-Rechenplattformen
Für weitere Einblicke und praktische Anwendungen kontaktieren Sie uns.
contact@cii.network
02 · Das Fundament
Softwaredefinierte Steuerungssysteme
Teil 03 · Handeln verantworten
03
Die Befugnis zum Handeln
Evidenz, Risiko und menschliche Aufsicht
03 · Die Befugnis zum Handeln
Wie kann Intelligenz zum Handeln befugt werden?
Fähigkeit bedeutet nicht Befugnis. Ein klar definierter Autorisierungsmechanismus ermöglicht KI autonomes Handeln unter klaren Bedingungen und innerhalb klarer Grenzen.
03 · Die Befugnis zum Handeln
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Autonome KI ist bereits im Einsatz
Yokogawa × Aramco2025
10%–15%
weniger Amin- und Dampfverbrauch im Aramco-Gaswerk Fadhili, in dem mehrere autonome KI-Regelagenten heute die Entfernung saurer Gase steuern.
Gaswerk Fadhili · Aramco, über Yokogawa
Caterpillar2026
Nahezu700
Autonome Cat-Lkw sind weltweit im Einsatz und haben zusammen über 11 Milliarden Tonnen Material sicher transportiert.
Autonomer Cat-Lkw · RobSimmons223311, CC BY-SA 4.0
Figure × BMW2025
90,000+
von Figure 02 an einer laufenden Montagelinie im BMW-Werk Spartanburg geladene Teile; über 1.250 Betriebsstunden während eines elfmonatigen Einsatzes.
Figure 02 bei BMW Spartanburg · Figure AI
Die breitere Landschaft agentischer KI
WEF × Capgemini2026
ACAP
Bei der Vorstellung seines Agent Capability and Authorization Profile weist das WEF darauf hin, dass Organisationen vor neuen Herausforderungen stehen: die Bedingungen für die Handlungsbefugnis solcher Agenten festzulegen und diese Befugnisse auch bei sich weiterentwickelnden Systemen durchzusetzen.
Gartner2025
Über40%
der Projekte mit agentischer KI werden bis Ende 2027 aufgrund steigender Kosten, unklaren Geschäftsnutzens oder unzureichender Risikokontrollen eingestellt.
Dynatrace2026
Nur13%
der Organisationen nutzen vollständig autonome Agenten; 69 % der durch agentische KI gestützten Entscheidungen werden weiterhin von Menschen überprüft.
03 · Die Befugnis zum Handeln
Evidenz, Risiko und menschliche Aufsicht
Doch Befugnis bleibt eine offene Frage
Autonomie ist bereits Realität, aber ungleich verteilt
Aramco zufolge wurde das Fadhili-System inzwischen dauerhaft übernommen. Die Einführung erfolgte schrittweise: Training und Prüfung im Simulator, dann die Anbindung an das bestehende Leitsystem des Werks. Transport, Prozessregelung und allgemeine KI-Agenten sind unterschiedliche Aufgaben. Autonomie gelingt zuerst dort, wo die Aufgabe klar, die Umgebung kontrolliert und die Grenze überprüfbar ist.
2%der Organisationen haben KI-Agenten breit eingeführt, 12 % teilweise. Die meisten erproben sie noch (23 %) oder erkunden ihren Einsatz (61 %), laut einer Umfrage unter 1.500 Führungskräften.Capgemini, Juli 2025
Befugnis wird zur Frage für alle
Das ACAP des WEF beschreibt Berechtigungen, Prüfpunkte, Verantwortliche und Nachweise eines Agenten; NIST fordert geeignete Identifizierungs- und Autorisierungskontrollen. Von traditioneller Automatisierung bis zu heutigen KI-Agenten ist die Steuerung autonomen Verhaltens seit Langem eine zentrale Herausforderung.
Menschliche Freigabe ist nicht die abschließende Antwort
Claude-Code-Nutzer bestätigen 93 % der Berechtigungsanfragen, später 97 %: Freigabemüdigkeit — Menschen achten nicht mehr genau darauf, was sie genehmigen. Entwickler sind keine Anlagenbediener, aber wenn jeder risikoarme Schritt einen Klick braucht, gehen die wichtigen Freigaben unter. Befugnis sollte auch dafür sorgen, dass geeignete Aufgaben selbstständig und ohne Warten ausgeführt werden können.
13.6%der gefährlichen Befehle wurden in einem kontrollierten Experiment durch menschliche Prüfung erkannt; der automatische Modus erkannte 89 %.Anthropic, 2026
03 · Die Befugnis zum Handeln
CII № 01 · Controlled Industrial Intelligence
Fünf Ansätze
Erkundung der Erkundung
Von Automatisierung bis KI erforschen Industrie und Wissenschaft seit Langem, wie sich Maschinenverhalten lenken und begrenzen lässt.
01 · Regelungstechnik
Regeln
Verriegelungen und Freigabeprüfungen setzen die Bedingungen durch, unter denen eine Maschine arbeiten darf.
02 · Prozessregelung
Optimierung
Ein Regler nutzt ein Prozessmodell, um ein Ziel innerhalb definierter Betriebsgrenzen zu erreichen.
03 · Menschliche Faktoren
Aufsicht
Menschen und automatisierte Systeme teilen sich Informationsgewinnung, Handlungsauswahl und Ausführung.
04 · Maschinelles Lernen
Verhaltenslernen
Daten, Belohnungen und menschliches Feedback formen das Verhalten, geleitet von Präferenzen und expliziten Prinzipien.
05 · Robotik · Luft- und Raumfahrt
Unsicherheit und Laufzeitabsicherung
Unsicherheitsschätzungen und Laufzeitüberwachung helfen zu bestimmen, wann Unterstützung nötig ist oder auf eine Rückfallebene gewechselt werden sollte.
03 · Die Befugnis zum Handeln
Evidenz, Risiko und menschliche Aufsicht
Fünf offene Fragen
Verbleibende Herausforderungen
Wenn KI vom Schlussfolgern zum Handeln übergeht, bleiben grundlegende Fragen offen.
- Welche Genauigkeit ist ausreichend?
- Wenn nicht Genauigkeit, was sollten wir messen?
- Wo liegen die Grenzen, und wer legt sie fest?
- Was sollten Menschen tun: freigeben, beaufsichtigen oder eingreifen?
- Wer trägt Verantwortung wenn KI handelt?
Die Frage dahinter
Warum ist der Übergang von Intelligenz zu Handeln so schwierig?
Ein Teil der Antwort liegt möglicherweise in
der Befugnis.
03 · Die Befugnis zum Handeln
Evidenz, Risiko und menschliche Aufsicht
Praxisfall
Befugnisgesteuertes Fehlermanagement
Kommunikationsfehler in der Halbleiterfertigung
01 Die Herausforderung
In der Halbleiterfertigung kann KI Kommunikationsfehler schnell diagnostizieren und Korrekturmaßnahmen empfehlen. Angesichts teurer Anlagen und kostspieliger Stillstände sind Ingenieure jedoch vorsichtig, KI autonom handeln zu lassen.
02 Der Ansatz
Gemeinsam definierten Ingenieure und Data Scientists eine 3×3-Befugnismatrix auf Basis von Evidenzstärke und Handlungsrisiko. Die Matrix bestimmt, wie weit KI gehen darf — vom Überwachen und Vorschlagen von Korrekturen bis zur autonomen Ausführung oder menschlichen Freigabe.
Bei ausreichender Evidenz und bestandenen Prüfungen kann KI Wiederherstellungsmaßnahmen mit niedrigem und mittlerem Risiko autonom ausführen. Maßnahmen mit hohem Risiko erfordern weiterhin menschliche Freigabe.
| Evidenz- stärke | Handlungsrisiko | ||
|---|---|---|---|
| Niedrig | Mittel | Hoch | |
| Stark | Ausführen+ Nachprüfung | nach PrüfungAusführennach Prüfung | MenschlicheFreigabe |
| Mittel | Vorschlagen | Vorschlagen+ prüfen | MenschlicheFreigabe |
| Schwach | Überwachen | Überwachen | MenschlicheAufmerksamkeit |
- KI führt aus
- KI schlägt vor
- KI überwacht
- Mensch entscheidet
Für weitere Fälle und Praxiseinblicke kontaktieren Sie uns.
Atlas, Rockefeller Center, New York (Lee Lawrie, 1937). Die Figur trägt die Himmelskugel und greift damit das Kunstthema des Zentrums auf: Neue Horizonte und der Fortschritt der Zivilisation.
n2t.net/ark:66356/c100062Der Austausch
CII Atlas
Bedarfe mit Lösungen verbinden
CII Atlas
Verbinden
- BedarfeReale industrielle Herausforderungen
- ZuordnungBedarfe mit Fachwissen verbinden
- LösungenForschung und technische Lösungen
- ValidierungIn realen Umgebungen testen
- EinsatzIntelligenz in die Praxis bringen
testen · verbessern · wiederholen
Besucher weltweit
ControlledIndustrialIntelligence
Inhalt
Kommentar
CII · № 01 ·
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