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Podcast: Warum Künstliche Intelligenz stärker in der Hochschullehre vermittelt werden soll
Prof. Dr.-Ing. Fabian Behrendt mit der Smart Factory. Mit der Modellfabrik im Tischformat können Studierenden den Produktionsprozess von der Material-Anlieferung bis zur Auslieferung des fertigen Produkts nachvollziehen und die Auswirkungen verschiedener KI-Systeme auf die Abläufe untersuchen. Foto: Matthias Piekacz
Wie Produktionsprozesse in Fabriken organisiert und dahinterstehende Logistiksysteme weiterentwickelt werden können, damit beschäftigt sich Prof. Dr.-Ing. Fabian Behrendt. Dabei treibt den Studiendekan und Professor für Produktionswirtschaft und Logistik an der Hochschule Magdeburg-Stendal vor allem die Frage um, wie die Lieferkette, also der Weg des Produktes vom Material bis zum Endkunden, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) optimiert werden kann. Warum er sowohl im Hochschulkontext als auch in der Arbeitswelt Wissen rund um die KI für wesentlich hält, erzählt er im Gespräch mit Moderatorin Katharina Gebauer in der 34. Folge des Podcast-Formats „Science Talk“.
„Das Thema Digitalisierung, und dazu gehört KI, ist ein Steckenpferd, was viele schon als eine Art Basiskompetenz später im Beruf mitbringen sollten“, ist sich Fabian Behrendt sicher. „Wir werden eine immer höhere Digitalisierung in den Unternehmen haben und damit brauchen natürlich auch die Mitarbeitenden andere Schlüsselqualifikationen, um das umzusetzen.“ Diese sollten daher in der Hochschule stärker vermittelt werden. Dabei gehe es nicht allein um das Programmieren von Algorithmen, sondern vor allem um die Entwicklung eines Verständnisses für die Thematik, um Unternehmen bei der Entscheidung zu helfen, wann und wie KI-Systeme eingesetzt werden könnten.
Grundlagen der KI verständlich vermitteln
In seinen Lehrveranstaltungen versucht der Wirtschaftsingenieur bereits, den Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Produktionsprozesse nachvollziehbar darzustellen. Unter anderem nutzt er dafür eine „Smart Factory im Tischformat“. In der Modellfabrik könne der Prozess von der Material-Anlieferung bis zur Auslieferung des fertigen Produkts verfolgt werden. Mittels Bilderkennung könne dabei eine KI den Zustand des Hochregallagers überwachen und überprüfen, ob Ein- und Auslagervorgänge korrekt ablaufen, verdeutlicht Behrendt. Zukünftig soll das Modell zu einem Abbild einer kompletten Lieferkette erweitert werden, um auch die Zulieferer sowie die Abnehmer bzw. Endkunden mit einzubeziehen und verschiedene KI-Systeme für die dahinterliegenden Prozesse auszutesten.
Genutzt werde die Smart Factory mit einem interdisziplinären Ansatz. Wirtschaftsstudierende könnten damit Einblicke in die technischen Voraussetzungen gewinnen, angehende Ingenieure könnten aufgrund der hohen Anschaulichkeit die zugrundeliegenden Managementsysteme besser begreifen. Ziel ist es, dass Ingenieure nicht nur ein Verständnis für die technischen Maschinen entwickeln und Wirtschaftler nicht nur Prozesse aus Produktionsmanagementsicht betrachten, sondern ein Blickwechsel ermöglicht wird. „Das war mir wichtig, dass wir diese Brücke schlagen müssen“, sagt Behrendt.
Projekt will Lehrkonzepte an der Hochschule erweitern
Doch Künstliche Intelligenz spielt nicht nur im Produktionsprozess eine Rolle. Es soll daher Studierenden aller Fachrichtungen der Hochschule nähergebracht werden. Dafür wurde 2022 das auf vier Jahre angelegte und im Rahmen der Bund-Länder-Initiative „Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung“ mit knapp zwei Millionen Euro geförderte Projekt ZAKKI ins Leben gerufen. Hier sollen Lehrinhalte in Verbindung mit fachspezifischen Anwendungsfällen entwickelt sowie KI-Systeme getestet werden, was „bestenfalls eine ganz starke Vernetzung zwischen Studierenden schafft, zwischen Lehrenden, aber auch zwischen der Industrie außenrum erzeugt“, erläutert Fabian Behrendt.
In vier sogenannten Learning-Labs sollen didaktisch innovative und qualitativ hochwertige Lehr-Lern-Konzepte erarbeitet werden, die mit Blick auf die vielfältigen Studienangebote und Fachbereiche der Hochschule unter anderem soziale und ethische Aspekte der KI ebenso beachten wie technologische Möglichkeiten durch Mensch-Technik-Interaktionen. Ziel sei es, dass Dozenten Themen rund um die KI in ihre Lehrveranstaltungen einbauen und Studierende damit neue Impulse in ihren Studiengängen bekommen können, erklärt Behrendt, der als Leiter des AI.Tech-Lab in das Projekt eingebunden ist.
Digitale Kompetenzen, vor allem zum Thema KI, sollen aber nicht nur in der Hochschule Magdeburg-Stendal künftig stärker vermittelt werden. Im Podcast weist der Professor für Produktionswirtschaft und Logistik auch auf den Studiengang Ai.Engineering hin, der hochschulübergreifend in einem Verbundprojekt der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg mit den vier sachsen-anhaltischen Hochschulen Anhalt, Harz, Merseburg und Magdeburg-Stendal gestaltet werden soll. „Es gibt viele Absolventinnen und Absolventen der Zukunft, die das Themenfeld KI definitiv auch auf ihrer Agenda haben sollten, weil sich das Berufsbild ganz schön stark wieder wandelt“, unterstreicht Fabian Behrendt die Notwendigkeit des Studiengangs.
Text: Karoline Klimek
Über den Science Talk
Wissenschaft kompakt und kurzweilig aufbereiten – das ist das Konzept des Formats „Science Talk“. Entstanden ist es innerhalb des TransInno_LSA-Teilprojekts „VTrans – Verstetigung von Transferprozessen“. Neben Live-Talks werden Themen aus den Bereichen Forschung, Gründung und Transfer seit November 2020 auch als Podcast zum Nachhören aufbereitet. Am 6. April 2022 ist die vierte Staffel gestartet. Neue Folgen gibt es regelmäßig immer mittwochs im Zwei-Wochen-Rhythmus ab 8 Uhr. Reinhören können Interessierte kostenfrei bei Spotify sowie auf der Website www.sciencetalk.net. Informationen zur aktuellen Folge veröffentlicht das Podcast-Team zudem auf dem Instagram-Kanal vtrans_sciencetalk.
Die nächste Folge erscheint am 13.07.2022 und thematisiert die Materialbibliothek der Hochschule Magdeburg-Stendal. Gesprächspartnerinnen sind Dipl.-Des. Cora Gebauer und Dipl.-Des. Evelyn Matschuck. Mit der achten Folge der vierten Podcast-Staffel endet dieselbige.