Guido Zimmermann DIREKT 0  5/ 2020 BLOCKCHAIN Basistechnologie der Industrie 4.0 AUF EINEN BLICK Die Industrie ist das Rückgrat der deutschen Volks­wirtschaft. Das Konzept der Industrie 4.0 zu ver­stehen, bei der durch cyber-physikalische Prozesse Maschinen und Dinge vernetzt werden, ist des­halb unerlässlich. Technologische Komponenten der Industrie 4.0 sind Methoden der Künstlichen Intelli­genz, Blockchain und digitale Plattformen. Dieser Artikel diskutiert die Blockchain-Technologie und deren Bedeutung für die Industrie 4.0. DIGITALISIERUNG DER INDUSTRIE DURCH IOT UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ Der Industrie Deutschlands stehen mindestens zwei sich gegen­seitig verstärkende Disruptionen ins Haus, die Politik, Unternehmen und Arbeitnehmer_innen vor große Heraus­forderungen stellen: zum einen die Dekarbonisierung und Umsetzung weiterer Nachhaltigkeitskonzepte, zum anderen die umfassende Digitalisierung der Geschäftsprozesse, die mit den Schlagwörtern„Industrie 4.0“ oder – vielleicht besser – dem„Internet der Dinge“(Internet of Things – IoT) um­schrieben werden kann. Um die Herausforderungen der Digitalisierung besser zu verstehen, muss zunächst eine ganze Reihe von Begriffen geklärt werden. Erste Orientierung gibt ein Blick in die Indus­triegeschichte: Bei der Industrie 1.0(1776 bis Anfang des 20. Jahrhunderts) drehte sich alles um die Mechanisierung der Produktion unter Zuhilfenahme der Dampfkraft. Bei der ­Industrie 2.0 bis Mitte der 1960er Jahre handelte es sich um die arbeitsteilige Massenproduktion mithilfe der Elektrizität. Und bei der Industrie 3.0 seit den 1960er Jahren ging es im Wesentlichen um die Automatisierung manueller Routinen in den Unternehmen mithilfe des Computers bzw. Roboters. Bei der Industrie 4.0 schließlich geht es nun um die Auto­matisierung kognitiver Routineprozesse mithilfe einer Unter­form der Künstlichen Intelligenz(KI), dem sogenannten maschinellen Lernen. Grob gesagt, bedeutet das Konzept der Industrie 4.0 die Ver­netzung von Maschinen über cyber-physikalische Systeme: Über Sensoren an den Maschinen werden Maschinendaten erhoben und ausgelesen sowie„digitale Zwillinge“ realer Aktiva und Objekte geschaffen. Diese digitalen Zwillinge stel­len sozusagen„digitale Akten“ realer Objekte dar. Die resul­tierenden Massendaten(Big Data) werden dann in so­genannten Data Lakes(Datenseen), also Systemen zur Speicherung der Rohdaten eines Unternehmens, abgelegt, die quasi das Gedächtnis der digitalen Welt darstellen. Diese Datenseen können wiederum in sogenannte Daten­Clouds – Speicher- und Rechnerkapazitäten, die über das Internet bereitgestellt werden – überführt werden. Bei Künstlicher Intelligenz(KI) geht es in erster Linie darum, Muster in diesen Datenmengen zu erkennen und daraus Er­kenntnisse zu gewinnen. KI analy­siert die Daten, erstellt Prognosen und hilft, Effizienzpoten­ziale zu heben sowie neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. KI könnte man damit auch als das Gehirn der digitalen Welt bezeichnen. Die Cloud-Anbieter, die die Speicherung der Daten vor­nehmen(wie beispielsweise Amazon Web Services oder Microsoft Azure) bieten den Firmenkunden entsprechende KI-­Anwendungen zur Analyse der Daten als Apps gleich mit an. Diese KI-Anwendungen sind auf Basis unfassbar großer Datenvolumina getestet worden und damit entsprechend robust. KI ohne eine derartige Inanspruchnahme von Cloud-­Services und den entsprechenden KI-Apps(Artificial Intelligence as a Service) macht für kleine und mittlere Unternehmen(KMU) nur wenig Sinn, da eine eigene Entwicklung entsprechender Fähigkeiten viel zu kostspielig wäre – nicht zuletzt, weil die entsprechende KI-Expertise bei den KMUs zumeist gar nicht vorhanden ist. >