Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz wird zunehmend in Fahrzeuge integriert, doch herkömmliche Produktentwicklungsprozesse erfassen die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten oft nicht vollständig. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurde ein Referenzprozessmodell speziell für die Entwicklung von KI-Funktionalitäten in der Automobilbranche entwickelt. Dieses Modell soll Unternehmen dabei unterstützen, ihre herkömmlichen Softwareentwicklungsprozesse einfacher an die Besonderheiten von KI- Projekten anzupassen.

Machine Learning bietet insbesondere im Produktionsumfeld eine Vielzahl an Potenzialen und gewinnt somit immer mehr an Bedeutung. Jedoch fehlte kleinen und mittleren Unternehmen ein Leitfaden, der spezifisch auf ihre individuellen Herausforderungen ausgelegt ist und sie Schritt für Schritt durch die Einführung leitet. Im Zusammenspiel mit einer Potenzialanalyse, der Ermittlung relevanter Voraussetzungen sowie einer Reifegraduntersuchung kann dieser Leitfaden Abhilfe leisten.

Machine Learning hebt die Automatisierung auf ein neues Level. Doch was bedeutet das für die Rolle des Menschen? Die Entwicklung energieeffizienter und fairer Algorithmen sowie die Optimierung der Datenqualität sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Beiträge in dieser Ausgabe untersuchen die entscheidenden Potenziale und Anwendungsgebiete der Technologie.

Unternehmen müssen sich verändern, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen – sowohl digital als auch ökologisch. Trotz Unterstützung von außen muss der Anstoß dafür von den Betrieben selbst kommen. In dieser Ausgabe von Industry 4.0 Science erörtern Experten der Akademischen Gesellschaft für Arbeits- und Industrieorganisation, wie die reale Anwendung innovativer Technologien zu einer nachhaltigen Fertigung beitragen kann.