‍M+M: Kann Künstliche Intelligenz menschliche Kreativität ersetzen?

Vidor Kapy: Zu dieser Frage verfolgte ich vor Kurzem eine spannende Diskussion auf einer Veranstaltung mit dem Songwriter Smudo von den Fantastischen Vier. Er meinte, er sei durch den Einsatz von KI sogar kreativer geworden. Er könne mit der KI Themen und Elemente kombinieren, die er vorher gar nicht zusammen gedacht hat. Am Ende braucht es aber immer noch seine eigene Kreativität, um daraus etwas Emotionales, Neues zu machen. Und genau das ist der Punkt: KI kann unterstützen oder inspirieren, sie kann auch kreativ Songs komponieren und Texte schreiben.

"Aber das Beste entsteht, wenn Mensch und KI zusammenarbeiten. Das nenne ich "Augmented Creativity" also erweiterte Kreativität", Vidor Kapy

M+M: Anders gefragt: Kann  KI etwas Neues erschaffen und innovativ sein?  

Vidor Kapy: Gute Frage. Man muss unterscheiden. Klassische KI, wie wir sie heute kennen - Machine Learning, Deep Learning, generative Sprachmodelle - funktioniert auf Basis vorhandener Daten. Es braucht immer bereits existierende Daten, um diese Modelle anzulernen, damit die Wahrscheinlichkeitsrechnung funktioniert. Wenn ich eine Frage stelle, bekomme ich mit hoher Wahrscheinlichkeit etwas, das ähnlich schon einmal da war. Also streng genommen nichts Neues. Aber jetzt nähern wir uns einer neuen Form: AGI, also Artificial General Intelligence. Das wäre dann nicht nur eine Imitation von Intelligenz, sondern ein System, das auch über nicht vorhandene Daten hinaus neue Ideen entwickeln kann. So weit sind wir aber noch nicht. Noch nicht. Aber das Ziel ist da. Und bis dahin können wir auf jeden Fall gemeinsam mit der KI neue Dinge erschaffen. In der Pharmaforschung sehen wir das schon: Simulationen mit der KI ersetzen viele Laborschritte, die früher mühsam von Menschen gemacht wurden. Heute erspart die KI viel Zeit und ermöglicht schneller Innovationen.

Bruno Bedin: Ich sehe das ähnlich. Kreativität im klassischen Sinne, also aus dem Nichts heraus etwas schaffen, das ist für KI eher schwierig. Aber sie kann helfen, Denkprozesse anzustoßen. Sie zeigt Möglichkeiten auf, erweitert Horizonte. Man kommt auf Ideen, die man allein vielleicht nicht gehabt hätte.

"Insofern: Kreativität als Impulsgeber, ja. Aber die Bewertung, das Bauchgefühl, das bleibt menschlich", Bruno Bedin

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M+M: Kommen wir zur Mühle. Wie "denkt" eine KI im Vergleich zum Müller? Und was verlangt sie von ihm, damit das Zusammenspiel klappt?  

Bruno Bedin: Eine KI arbeitet datenbasiert. Sie braucht klare Modelle und Messwerte, um Entscheidungen zu treffen. Damit das funktioniert, muss man ihr das notwendige Domänenwissen zur Verfügung stellen. Ohne dieses Hintergrundwissen – also das, was der Müller intuitiv weiß – funktioniert sie nicht sinnvoll.

Vidor Kapy: Ich drehe die Frage einmal um: Wie kreativ war der Müller bisher? Seine Kreativität lag vor allem in der Prozessoptimierung. Er weiß, welches Rohmaterial er hat, was er erreichen will und wie er die Maschinen darauf einstellt. Er spürt das Material, riecht es, lässt es durch die Finger rieseln. Das ist Erfahrungswissen. Aber wurde daraus etwas Neues geschaffen? Nein – es war Kreativität im Sinne von Optimierung. Eine KI mit diesen Daten kann natürlich diese Prozesse maschinell ebenso optimieren, dass am Schluss das Produkt entsteht, welches man haben möchte. Im Sinne von: „Ich möchte genau da hinkommen. Bitte richte mir alle Maschinen dafür aus." Aber die Intuition des Müllers ist noch nicht 1:1 übertragbar.

M+M: Heißt das also, wenn ich das Wissen eines Müllers digitalisiere – kann die KI ähnlich arbeiten wie er?

Vidor Kapy: Absolut, das ist denkbar. Wenn die Datenbasis groß genug ist, kann die KI sehr präzise und individuell reagieren. Und man könnte sogar die Eigenheiten einzelner Müller mit einbeziehen. Denn jeder hat ja seine Vorlieben, seine Gewichtung. Diese Individualität ließe sich abbilden.

Bruni Bedin: Das ist der Mühlenbetrieb im engeren Sinn. Aber drum herum gibt es viele andere Prozesse: Wann kaufe ich ein? Wann verkaufe ich? Wie bewerte ich Qualitäten oder Marktchancen? Also Trading, Rohstofflogistik, Lagerhaltung. Auch das kann man modellieren. Und wenn die KI dem Müller Routineaufgaben abnimmt, bleibt ihm mehr Zeit, um über neue Produkte nachzudenken oder über alternative Rohstoffe. Das ist wie bei Smudo: Der Müller bekommt Freiraum zum kreativen Ausprobieren.

M+M: Bleiben wir beim Thema Daten. Sind in Mühlen alle notwendigen Maschinendaten vorhanden? Im gesamten Prozess?

Vidor Kapy: Nicht flächendeckend, nein. Es braucht deutlich mehr Messpunkte als heute üblich. Und es braucht eine gemeinsame Sprache. Wenn man alle Maschinen von einem Anbieter bezieht, kann man leichter einheitlich arbeiten. Aber in der Praxis ist die Datenkompatibilität eine Herausforderung. Da braucht es Data Governance um Daten nutzbringend zu verwerten. In der "Smart Mill" haben wir von Anfang an auf Messdaten beispielsweise per Sensoren geachtet. Schon im Silo erfassen wir Feuchte, Temperatur oder Partikelgröße. Dann folgen Sensoren in jeder Prozessstufe, die teilweise direkt in die Maschinen integriert sind. Alles wird in der Anlagensteuerung orchestriert. Nicht jeder Prozess liefert alle Daten, aber die relevanten Punkte erfassen wir. Und die fließen in unsere Internet-oft-Things (IoT)-Plattform, wo die Telemetriedaten anonymisiert weiterverarbeitet werden. Daraus ergeben sich Optimierungsvorschläge.

"In der Smart Mill reguliert sich die Anlage selbst, so dass am Ende das gewünschte Produkt in der gewünschten Qualität herauskommt", Vidor Kapy

Bruno Bedin: Im Prinzip entsteht aus den Daten ein digitaler Agent – ein virtueller Müller. Und ja: Die Sensoren stecken nicht nur in den Maschinen, sondern auch in den Förderstrecken zwischen den Maschinen. Man erfasst also den gesamten Prozess.

M+M: Was passiert, wenn der Müller mehrere Standorte hat? Gibt jeder Standort seine Erkenntnisse - beispielsweise Wartungsintervalle oder Neues im Qualitätsmanagement - an die anderen Standorte weiter und braucht es dann pro Mühle weniger Mitarbeiter?

Vidor Kapy: Was wichtiger ist: Die Menschen, die heute in der Mühle arbeiten, bringen oft keine jahrzehntelange Erfahrung mehr mit. Die neue Generation will Maschinen nicht im Detail verstehen, sondern einfach bedienen. Und da kommt KI ins Spiel. Sie erlaubt einfache Schnittstellen. Also tendiert die Arbeit des Müllers bei der Maschine und Maschinensteuerung zum „Prompten“. Der Mitarbeiter sagt der KI welchen Rohstoff und welches Endprodukt er möchte. Die Anlage setzt es um. Das ist auch eine Antwort auf den Fachkräftemangel. Und man macht nicht mehr jeden Handgriff direkt an der Maschine, sondern vielleicht remote.  

M+M: Aber braucht man nicht noch speziellere Fachleute, etwa KI-Experten im Betrieb? Wo findet man die?

Vidor Kapy: Nein, das ist ein Missverständnis. Die Technologie muss so gestaltet sein, dass man keine Experten braucht. So wie ich mein Handy nutzen kann, ohne zu wissen, wie es programmiert wurde. Die Intelligenz steckt in der Maschine. Die wenigen Experten, die das Ganze bauen und warten, sitzen gebündelt beim Hersteller.

M+M: Das heißt aber auch: Ich gebe Daten ab. In eine Cloud. Ich verliere die Kontrolle. Wie sicher ist das?

Vidor Kapy: Es schafft eine gewisse Abhängigkeit. Absolut. Aber: KI bedeutet nicht zwingend Cloud. Viele Prozesse lassen sich offline abbilden, also on premise mit small language models ohne Vernetzung. Wir bei Bühler bieten beides an. Wenn wir von der Cloud sprechen, dann nur unter klaren Bedingungen. Punkt eins: Wir wollen keine Daten, die Geschäftsgeheimnisse verraten. Also keine Rezepturen, keine IP-kritischen Inhalte. Punkt zwei: Wir nehmen nur anonymisierte Telemetriedaten, um unsere Modelle zu verbessern. Und wir geben keine steuernden Befehle aus der Cloud zurück an die Maschine. Das wäre ein potenzielles Sicherheitsrisiko. Das wollen wir nicht in der Cloud haben. Das wäre ein viel zu großes Risiko. Data Leakage möchten wir unbedingt vermeiden.  

Bruno Bedin: Der Müller muss entscheiden, welchem Partner er vertrauen möchte. Das kann Bühler sein, das kann jemand anders sein. Er muss alles gut prüfen. Das machan wir von Bühler im Sinne von Cybersecurity übrigens bei unseren Lieferanten auch. Sie müssen bestimmte Normen erfüllen, müssen zertifiziert und auditiert sein. Es gibt bestimmte Standards, die müssen eingehalten werden. Unsere Cloud ist in Bezug auf Entwicklungs- und Betriebsprozesse ISO-27001-zertifiziert. Sie ist in Europa gehostet und Spezialisten kümmern sich kontinuierlich um die Sicherheitseinstellungen.  

Wenn ein Kunde trotzdem lieber alles intern machen will, geht das auch. Aber dann braucht er eigene Fachleute, eigene Infrastruktur, eigenes Monitoring. Er braucht eine gute Betriebsdatenerfassung, die alle Daten der Sensoren selber sammelt und die muss er auswerten können.  Er muss auf jeden Fall ein großes Level an Fachwissen haben. Also ein Müller mit einer KI-Affinität und guten Mitarbeitern könnte die On-Premise-Daten nutzen, um über Algorithmen seine Produktion zu verbessern. Das würde offline gehen. Aber wir haben zu so vielen Datenpunkten Zugriff und unsere Modelle sind wahrscheinlich in sich stimmiger und weiterentwickelter, als wenn jeder Kunde das für sich alleine herausfinden möchte. Theoretisch ist es aber machbar, wenn man sich das leisten möchte.  

Vidor Kapy: Ein Beispiel: Unsere SORTEX-Maschinen arbeiten völlig offline. Die optische Erkennung funktioniert mit Deep-Learning-Modellen direkt auf der Maschine. Aber wenn man das Modell verbessern möchte, dann braucht man neue Trainingsdaten. Dann kommt die Cloud wieder ins Spiel. Aber: Alles ist optional. Und aktuell vermeiden wir ganz bewusst, die prozessierten Cloud-Daten wieder in die Mühle zurückzuspielen. Das wäre eine Angriffsmöglichkeit, um sich von außen reinzuhacken. Das machen wir ganz bewusst nicht. Wir haben zwei Cloud-Partner für Kundendaten. Weltweit ist es Microsoft, die Datenverarbeitung ist nur in Europa. In China haben wir eine Partnerschaft mit Huawei-Cloud. China und Cross-Border-Data-Exchange ist schwierig für die chinesischen Kunden. Das sind zwei große Partner, die alles in Bewegung setzen, um Data Leakage zu vermeiden.  

M+M: Wie sieht der Einstieg in die KI für Mühlen konkret aus? Man bestellt ja keine KI - man hat ein Ziel, wie bessere Qualität oder höhere Erträge. Viele Anwendungen wie sensorbasierter Walzenwechsel sind schon Standard. Was muss noch dazukommen?

Bruno Bedin: Ganz konkret: Hat die Mühle eine Anlagensteuerung, würden wir dem Kunden raten die Systeme zu connecten, damit unsere Plattform Einblick bekommt in die Telemetriedaten. Das nennt sich “Bühler Insights”. Das ist eine hochstandardisierte IoT-Plattform, die sehr gut geschützt ist und allen gängigen Regulatorien entspricht. Dann muss der Kunde entscheiden, welche Cases er hat oder wo er sich verbessern möchte. Diese Daten sind die Grundlage um mit Algorithmen oder der KI Prozessanpassungen vorzuschlagen. Der Kunde erhält die Information, wie er optimieren kann. Das läuft meistens in Co-Innovationen ab und dann testen wir gemeinsam mit dem Kunden - Rapid Prototyping. Schritt für Schritt. Vieles sind aber bereits Standardlösungen, die aktiviert werden für die Prozessoptimierung. Beispielsweise sensorbasierter Walzenwechsel oder automatisierte Trocknungsprozessregelungen. Andere entwickeln wir gemeinsam mit dem Kunden. Und wenn es funktioniert, können wir daraus neue Standardlösungen machen.

M+M: Wird bald eine KI den Müller durch Reparaturen führen, sobald sämtliche Bedienungsanleitungen in die Systeme eingespeist sind? Und kann dank der Sprachkommunikation der Bediener bei einer Störung einfach die KI über eine App fragen, wie er vorgehen soll - ein Szenario, das den klassischen Kundensupport überflüssig machen könnte.

Vidor Kapy: Das war einer unserer ersten Anwendungsfälle. Wir wollten das Wissen aus unseren Bühler-Handbüchern so in ein KI-System einbinden, dass es nicht ins öffentliche Internet gelangt. Technisch nutzen wir dafür ein sogenanntes RAG-Modell. Damit können wir große Sprachmodelle wie ChatGPT einsetzen und gleichzeitig ausschließlich unsere eigenen Daten einspielen. So lassen sich Fragen in natürlicher Sprache stellen, die mit präzisen und referenzierten Antworten aus unseren Handbüchern beantwortet werden. Natürlich bleibt wichtig, dass der Mensch die Ergebnisse kritisch prüft. KI kann noch immer Fehler machen oder Inhalte halluzinieren. Doch unsere Erfahrungen zeigen: Die Antworten sind in der Regel sehr zuverlässig und erleichtern die Arbeit spürbar. Wir nutzen diese Anwendung im Moment noch für unsere internen Servicetechniker und Monteure. Und wollen es weiter testen, bis wir es dann rausgeben.  

Bruno Bedin: Wartung ist tatsächlich ein guter Einstieg. Deshalb haben wir bereits vor zwei Jahren begonnen, unsere Mitarbeitenden für die Grundlagen der KI zu sensibilisieren – von den historischen Entwicklungen bis hin zu Chancen und Risiken. Dieses Basiswissen ist entscheidend, um den Nutzen richtig einschätzen zu können. Für unsere Kunden heißt das konkret: Sie können ihre Anlagen künftig einfacher betreiben, indem sie qualifizierte Unterstützung in natürlicher Sprache erhalten, sei es von einem Mitarbeiter oder einem Chatbot. Zudem ermöglichen fundierte Datenanalysen Simulationen, die beispielsweise helfen, den Energieverbrauch einer Anlage deutlich zu senken. Voraussetzung bleibt jedoch eine hohe Datenqualität. Ohne sie liefert auch das beste Modell keine verlässlichen Ergebnisse.

"Sinnvoll ist es außerdem, zunächst in kleineren Bereichen anzusetzen. So lässt sich etwa die Rechnungsverarbeitung, Rechnungsprüfung oder Debitorenvalidierung mithilfe von KI automatisieren. Es muss nicht sofort der Hauptprozess in der Müllerei sein", Bruno Bedin

Vidor Kapy: Ein sehr guter Punkt. Genau nach diesem Prinzip haben wir unsere gesamte KI-Strategie ausgerichtet: Einerseits fragen wir uns, wie wir unseren Kunden helfen können, noch besser zu werden, andererseits, wie wir bei Bühler intern dank KI effizienter arbeiten.

M+M: Eine letzte Frage: Wenn man sich für einen Partner zur Datenauswertung entschieden hat, ist man dann für immer gebunden oder kann man jederzeit mit seinen Daten umziehen?  

Vidor Kapy: Wir von Bühler haben unsere Lösung so konzipiert, dass wir theoretisch auch zu einem anderen Hyperscaler wechseln könnten. Aber wie im privaten Bereich gilt: Hat man sich erst einmal an etwas gewöhnt, bleibt man meist dabei. Ein Wechsel erfolgt nur, wenn es wirklich notwendig ist.

Bruno Bedin: Wichtig ist, dass wir nach dem EU Data Act verpflichtet sind, die Rohdaten herauszugeben, wenn der Kunde es wünscht. Das sind Tabellen mit Parametern wie Temperaturen oder Laufzeiten. Ein anderes Unternehmen müsste dann allerdings das Auswertungswerkzeug nachbauen.