erfahrungsbasiertes Lernen

Trotz ihres Potenzials verläuft die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie häufig verzögert, was vor allem auf empfundene Komplexität, hohe Kosten und fehlendes Fachwissen zurückzuführen ist. Dieser Beitrag präsentiert eine modulare Demonstrator-Referenzarchitektur, die einen praxisnahen und aufwandsarmen Zugang zu industriellen KI-Anwendungen eröffnet. Entwickelt im Rahmen eines Design-Science-Research-Ansatzes, unterstützt sie gezielt das Experimentieren, Lernen und die schrittweise Integration in bestehende Produktionsprozesse. Der Schwerpunkt liegt auf dem Maschinellen Sehen, realisiert mit kosteneffizienter Hardware und Open-Source-Software. Die Anwendbarkeit wird anhand dreier Szenarien aufgezeigt: Qualitätskontrolle, Spanklassifizierung und betriebliche Ausbildung. Erste Evaluationen bestätigen die technische Umsetzbarkeit, didaktische Relevanz und Übertragbarkeit auf verschiedene industrielle Kontexte.