Präzise statt wild: KI in der Industrie
Diego Müggler
«Natürlich brauchen wir auch Chatbots – wie alle anderen in den Büros», sagt Marco Tobler, Verkaufsingenieur der aerne engineering in Arbon. Doch es sei nicht diese KI von der man spricht, wenn von Künstlicher Intelligenz in der Industrie die Rede sei. Denn während ein Chatbot, auch Large Language Model (LLM) genannt, auf menschenähnliches Verhalten programmiert ist und regelmässig Fehler macht, muss KI in der Industrie sehr genau sein und eine sehr tiefe Fehlerquote aufweisen. Die Kunden der aerne engineering sind meist andere Industriebetriebe. Diese kämen mit einer Anfrage – beispielsweise die Automatisierung des Verpackprozesses – an das Unternehmen. Ein interdisziplinäres Projektteam tüftelt anschliessend an einer Lösung, testet einzelne Abläufe und stellt eine individuelle Automatisierungsanlage zusammen.
KI sortiert «Chrätli»
«Eines der Hauptgebiete, wo wir KI verwenden, ist die Vision, sprich die automatisierte Bildverarbeitung», sagt der 43-jährige Tobler. Diese Technik wird in der Industrie seit Ende der 2010er-Jahre verwendet und auch die aerne engineering hat damit mehrjährige Erfahrung. Während Bilderkennung einzelner, vorgefertigter Objekte – beispielsweise jedes Mal der gleiche Flaschendeckel – einfacher mit Algorithmen und ohne KI abzuwickeln sei, biete die Vision mit KI die Möglichkeit, dass auch unbekannte Objekte verarbeitet werden können. Dieser feine und für Laien nicht ganz einfach zu verstehende Unterschied, lässt sich anhand eines konkreten Projekts der aerne engineering einfach nachvollziehen. So entwickelte das Unternehmen für einen Nahrungsmittelproduzenten ein System, das automatisch scannt, ob eine der grünen Kunststoffkisten, auch «Chrätli» genannt, sauber ist, oder ob sie gereinigt werden muss.
«Solange es in der Region produzierende Industrie gibt, braucht es Unternehmen wie uns.»
Während diese Unterscheidung für das menschliche Auge sehr einfach ist, stellt diese Aufgabe die algorithmusbasierte Bilderkennung vor grössere Probleme. Tobler sagt dazu: «Die Herausforderung ist, dass die Verschmutzung auf ganz unterschiedliche Arten auftreten kann.» So könne die Maschine weder eine bestimmte Form noch eine bestimmte Farbe der Verschmutzung suchen. «Zusätzlich muss das System unterscheiden können, was eine normale Gebrauchsspur und was Verschmutzung ist», sagt der Verkaufsingenieur. Eine KI-basierte Bildverarbeitung schafft hingegen, diese Aufgabe zu meistern, indem sie ein deutlich komplexeres Netz spanne. Man dürfe aber nicht meinen, dass die entsprechende KI mit einer Handvoll Bilder von unterschiedlichen «Chrätlis» bereits trainiert wäre. «Wir haben die Anlage beim Kunden aufgebaut und dort rund tausend «Chrätlis» über das Förderband gelassen», erzählt Tobler. Ohne diese Datenmenge wäre es nicht möglich gewesen, die KI zuverlässig genug zu trainieren.
Zukunftstechnologie
In der Industrie wurde Künstliche Intelligenz schon verwendet, bevor das Thema durch LLMs wie Chat-GPT oder Claude zu einer breiteren öffentlichen Diskussion wurde. Doch auch in der Industrie schreitet die Entwicklung der KI im Rekordtempo voran. «Es kommen immer wieder neue Versionen von Industriekameras oder von Software raus, die neue Funktionen und Anwendungsbereiche ermöglichen», sagt Marco Tobler. Ein aktuelles Beispiel sei das sogenannte «Bin-Picking». Dies bezeichnet das Automatische Greifen von unterschiedlichen und unbekannten Objekten aus einer Kiste oder einem Karton. Vor einigen Jahren sei dies noch kaum Thema gewesen, sagt Tobler «Auch wenn die Funktionen noch nicht so ausgereift sind, wie man sich dies in der breiten Gesellschaft vorstellt», so der Verkaufsingenieur, «wird diese Technik in einigen Jahren in der Industrie in Betrieb sein.»
Neue Berufsbilder
Das Fortschreiten von Künstlicher Intelligenz führt auch im Arbeitsalltag der 95 Mitarbeitenden bei aerne engineering zu Veränderungen. «Es ist aber überhaupt nicht so, dass wir bald keine Mitarbeitenden mehr brauchen – im Gegenteil», sagt Marco Tobler. «Wir werden künftig mehr Knowhow in diesem Bereich brauchen.» Dass die Fachhochschule OST ab kommendem Jahr den Studiengang Industrial AI anbietet, verdeutlicht diesen Trend. Was sich verändere, sei nicht ob, sondern wie der Mensch arbeite: gezielter, effizienter, besser unterstützt. Für die Zukunft seines Unternehmens zeigt sich der Verkaufsingenieur entsprechend gelassen: «Solange es in der Region produzierende Industrie gibt, braucht es Unternehmen wie uns.»
Dieser Beitrag ist im Rahmen der Wirtschaftsbeilage 2026 erschienen.
