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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

KI-Anwendungsfälle in der Produktion

verfasst von : Philipp Wagner, Tobias Nagel, Christoph Hennebold, Marco Huber, Werner Kraus

Erschienen in: Handbuch Industrie 4.0

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Nicht selten werden Daten als das Öl des 21. Jahrhunderts bezeichnet und die Künstliche Intelligenz (KI) als Werkzeug zur „Raffinierung“ dieses Rohstoffs. Daten fallen dabei auch in zunehmendem Maße in der industriellen Produktion an und es stellt sich die Frage, wie KI genutzt werden kann, um Mehrwerte aus Produktionsdaten zu ziehen, sei es um die Anlageneffizienz zu erhöhen, Produktqualität zu steigern oder Ressourcen zu sparen. In diesem Beitrag wird eine Vielzahl sogenannter „Quick Checks“ vorgestellt und ausgewertet. Hierbei handelt es sich um Machbarkeitsuntersuchungen für KI-Anwendungsfälle produzierender Unternehmen oder deren Ausrüster, welche in den Jahren 2018 und 2019 am Fraunhofer IPA durchgeführt wurden. Um Struktur und Inspiration zu bieten, werden die Quick Checks den Themenfeldern Robotik, Bildverarbeitung, Signalanalyse und vertrauenswürdige KI sowie einzelnen Branchen zugeordnet. Abschließend werden Trends der KI, die für das Produktionsumfeld relevant sind, thematisiert.

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Fußnoten
1
inkl. dem Bauwesen.
 
2
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
 
5
Bei der Segmentierung geht es um die Erzeugung inhaltlich zusammenhängender Bildregionen durch das Zusammenfassen benachbarter Pixel, die ähnliche Eigenschaften (z. B. Farbe oder Objektzugehörigkeit) aufweisen.
 
6
Beim Reinforcement Learning geht es um das autonome Lernen von optimalen Handlungsstrategien. Dabei wird dem Roboter nicht gezeigt, welche Handlung in welcher Situation die beste ist. Stattdessen erhält er eine Belohnung. Durch Maximierung der über die Zeit erhaltenen Belohnung verbessert sich der Roboter.
 
7
Die ARENA2036 ist eine Forschungseinrichtung der Universität Stuttgart, die in Kooperation mit zahlreichen produzierenden Unternehmen betrieben wird. Ziel ist es, Verfahren und Arbeitsabläufe für die Automobilproduktion der Zukunft zu erforschen.
 
Literatur
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Zurück zum Zitat Zöller M, Baum M, Huber MF (2017) Framework for mining event correlations and time lags in large event sequences. In: 2017 IEEE 15th international conference on industrial informatics (INDIN), S 805–810 Zöller M, Baum M, Huber MF (2017) Framework for mining event correlations and time lags in large event sequences. In: 2017 IEEE 15th international conference on industrial informatics (INDIN), S 805–810
Metadaten
Titel
KI-Anwendungsfälle in der Produktion
verfasst von
Philipp Wagner
Tobias Nagel
Christoph Hennebold
Marco Huber
Werner Kraus
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-58532-0_167

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.