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KI-Wissen für Ingenieure (Teil 2) KI in der industriellen Praxis: Von der Theorie in die Werkshalle

Von Manuel Christa 8 min Lesedauer

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Fraunhofer IGCV

Sieben Anwendungsfälle zeigen, wie KI konkreten Nutzen in der Produktion stiftet – von der vorausschauenden Wartung bis zur agentenbasierten Konstruktion.

Künstliche Intelligenz in der Produktion: Praktische Anwendungsfälle zeigen, wie Machine Learning und generative Modelle in der industriellen Praxis reale Mehrwerte schaffen.(Bild: Lucid Origin / KI-generiert)
Künstliche Intelligenz in der Produktion: Praktische Anwendungsfälle zeigen, wie Machine Learning und generative Modelle in der industriellen Praxis reale Mehrwerte schaffen.
(Bild: Lucid Origin / KI-generiert)

Im ersten Teil unserer Serie haben wir die theoretischen Grundlagen von Machine Learning und neuronalen Netzen beleuchtet. Nun geht es um den tatsächlichen Nutzen in der Werkshalle. Der industrielle Einsatz von KI unterscheidet sich wesentlich von der generativen KI in bekannten Alltags-Anwendungen:

Wenn ein Musik-Streaming-Dienst einen unpassenden Titel vorschlägt, klickt der Nutzer einfach weiter. Entscheidet eine KI in der Produktion falsch und steuert einen Roboterarm in ein Hindernis, drohen massive Anlagenschäden, Produktionsstillstände oder gar Personenschäden. Falsche Entscheidungen sind in der Industrie teuer. Die Systeme müssen robust sein. „Dementsprechend ist es im industriellen Bereich sehr, sehr wichtig, dass diese Systeme sehr robust sind“, sagt Sebastian Maier, Wissenschaftler am Fraunhofer IGCV, der für das Mittelstand-Digital-Zentrum Augsburg zum Thema referierte.

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