Die weltweite Nachfrage nach Verbrauchsgütern steigt täglich. Daher ist eine Industrie, in der modernste Technologien zur Optimierung des Fertigungsprozesses und die neuesten Nachhaltigkeitsstandards harmonisch kombiniert werden, unabdingbar. Das Ergebnis dieser Anforderung ist die vierte industrielle Revolution, kurz Industrie 4.0. Es handelt sich dabei um die Digitalisierung der gegenwärtigen Produktionsprozesse mithilfe von Sensoren, Kommunikationsnetzen und Big-Data-Analysen sowie intelligenten Robotern und Maschinen, die zu gesteigerter Produktivität, Individualisierung, weniger Rohstoffabfällen und einer höheren Produktqualität beitragen. Dieser grundlegende Wandel der industriellen Abläufe wirkt sich auch auf aktuelle Standards bei Tests und Sicherheit aus. Maschinen werden immer komplexer. Neue Technologie ersetzt die alte. Entsprechend müssen Sicherheitsprotokolle und ‑standards angepasst werden.
Sicherheitsbelange in der Industrie
Die höhere Komplexität im heutigen Produktionsalltag führt nahezu immer zur Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) mit Cloud-Computing und dem Internet der Dinge (IdD oder IoT vom Englischen „Internet of Things“). Künstliche Intelligenz ist eine Eigenschaft von Akteuren, die durch die Wahrnehmung der eigenen Umgebung die Wahrscheinlichkeit, die eigenen Ziele zu erreichen, optimieren können. Machine Learning bezeichnet den Lernprozess von Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung und Daten automatisch verbessern können. Diese Systemen finden heute rasch Verbreitung, da man sich erhofft, die Hauptziele der neuen industriellen Revolution mit ihrer Hilfe zu erreichen, nämlich eine verbesserte Produktion durch verbesserte Systeme.
Ein Beispiel für solche verbesserten Maschinen sind mobile Roboter. Sie sind sehr viel flexibler als die bisher in der Industrie verwendeten Standardroboter. Mithilfe von KI und ML berechnen sie in Echtzeit den effizientesten Weg zur Erledigung ihrer Aufgaben. Auf diesem Weg treffen die Roboter mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit auf Menschen, die ebenfalls in der Fabrik arbeiten. Dabei besteht die Gefahr eines Unfalls, der sowohl soziale als auch ökonomische Kosten für Unternehmen und Angestellte nach sich ziehen würde. Beim Einsatz derartiger Roboter mit KI- und ML-Funktionen müssen also strikte Sicherheitsstandards berücksichtigt werden.
(Quelle: Green World Group)
Eine weitere Anwendung für KI und ML mit hohem Verlustrisiko sind autonome Fahrzeuge. Die Algorithmen eines autonomen Fahrzeugs müssen eine Vielzahl von Datenpunkten verarbeiten, darunter Geschwindigkeit, relative Position zu anderen Fahrzeugen und Hindernisse auf der Straße. Entsprechend robust müssen die Teststandards sein, mit denen gewährleistet wird, dass die Algorithmen gewisse Fehlergrenzen nicht überschreiten, denn jede Falscheinschätzung kann eine Gefahr für Hunderte von Fahrzeugen bedeuten. Wichtig ist auch, dass integrierte KI-Systeme im Laufe der Zeit Selbstanpassungen vornehmen. Daraus können Abläufe und Produkte entstehen, die sich dramatisch von den ursprünglichen Vorgaben unterscheiden. Die Risikobewertung muss also regelmäßig wiederholt werden.
All diese Faktoren resultieren in einer Umgebung, die sich ständig weiterentwickelt. Diese Evolution setzt Institutionen, die für die Erstellung von Sicherheitsstandards verantwortlich sind, unter Druck, denn jede Änderung der Funktionsweise von Prozessen und Entitäten bedeutet, dass die Schritte, mit denen die Sicherheit aller Beteiligten (ob Mensch oder Maschine) gewährleistet wird, sich ändern. Neben der offensichtlichen Gefahr einer Verletzung oder Beschädigung durch Fehlfunktionen gibt es im vernetzten System der Industrie 4.0 neue Bedrohungen, die bislang im industriellen Kontext kaum eine Rolle spielten: Eingriffe in die Privatsphäre, Cyberkriminalität, Verbindungsprobleme usw. All diese neuen, potenziellen Sicherheitsrisiken müssen in den Sicherheitsstandards berücksichtigt werden.
Wie die Industrie 4.0 auf den Ruf nach mehr Sicherheit reagiert
Ein Beispiel für Sicherheitssysteme in der neuen Industrie beruht auf Edge-Computing und integrierter KI. Edge-Computing bedeutet, dass die Berechnung (Computing) dort erfolgt, wo die Daten erfasst werden (am Rand, englisch: Edge). Diese Technik bietet neue Möglichkeiten für Sicherheitssysteme. Wenn Daten verarbeitet werden, ohne sie zuvor in die Cloud zu übertragen, können in Verbindung mit KI- und ML-Systemen, die in die Systeme integriert sind, Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden. Diese Technologien garantieren also schnelle Aktionen und bieten somit ein gewaltiges Potenzial zur Lebensrettung. Derartige integrierte KI-Sicherheitsprogramme müssen natürlich durchdachte Standards einhalten, damit die kritischen Komponenten eine möglichst geringe Ausfall- oder Fehlerwahrscheinlichkeit aufweisen.
In technischer Hinsicht sind Risikobewertung, Tests und die Erstellung von Standards, die mit den relevanten Sicherheitsdefinitionen übereinstimmen, die wichtigsten Schritte, um sicherzustellen, dass die neue industrielle Revolution unter Sicherheitsgesichtspunkten machbar ist. Eine kontinuierliche Kontrolle der Standards auf Aktualität unter Berücksichtigung rascher technologischer Fortschritt wird die größte Herausforderung für die Komitees sein, die mit der Gewährleistung der Sicherheit der Einheiten betraut sind, die diese neuen Technologien einsetzen.
Verschleierter Segen?
Neben einer neuen Arbeitsweise der Maschinen bringt die Industrie 4.0 auch Änderungen beim Management einer entscheidenden Ressource mit sich: Personal. Intelligente Maschinen, die – übertrieben gesagt – die menschliche Entscheidungsfindung abbilden können, ersetzen bereits in vielen Bereichen menschliches Personal und schaffen gleichzeitig neue Stellen für qualifizierte Personen, wenn es um Entwicklung, Ratschläge, Fehlerbehebung und Pflege der sich ständig wandelnden Landschaft der Fertigungsmaschinen geht.
Körperlich anstrengende Arbeiten, das Treffen von Entscheidungen in und die Überwachung von laufenden Prozessen werden vermehrt an intelligente, autonome Maschinen übertragen. Damit ändert sich das Aufgabenfeld des Menschen in der Industrie. Wie bereits angedeutet, entstehen neue Stellen für Kopfarbeiter, zum Beispiel in Entwurf und Fehlerbehebung. Für die Belegschaft ist es wichtig, dazuzulernen und sich weiterzuentwickeln. Diese Veränderung des Aufgabenfeldes ändert für den Menschen zwei Dinge: Erstens wird die Arbeit weniger monoton, bietet mehr kreative Herausforderungen und ist erfüllender. Der zweite Punkt betrifft den Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz und die Sicherheitsstandards. Änderungen von Arbeitsschutz- und Sicherheitsstandards bedeuten, dass psychologischem Stress, dem allgemeinen Wohlbefinden usw. eine höhere Bedeutung beikommt, denn sie werden zu primären Gesundheitsparametern. So wird die geistige Gesundheit des Menschen ebenso wichtig wie die körperliche Gesundheit.