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KI in der Industrie 4.0: Orientierung, Anwendungsbeispiele, Handlungsempfehlungen

Diemer, Johannes und Elmer, Stefan und Gaertler, Marco und Gamer, Thomas und Görg, Christian und Grotepass, Jürgen und Kalhoff, Johannes und Kramer, Stefan und Legat, Christoph und Meyer-Kahlen, Jan-Peter und Nettsträter, Andreas und Niehöster, Oliver und Schmidt, Benedikt und Schweichhart, Karsten und Ulrich, Marco und Weitschat, Roman und Winter, Johannes (2020) KI in der Industrie 4.0: Orientierung, Anwendungsbeispiele, Handlungsempfehlungen. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). [sonstige Veröffentlichung]

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
3MB

Offizielle URL: https://www.plattform-i40.de/PI40/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/ki-in-der-industrie-4-0-orientierung-anwendungsbeispiele-handlungsempfehlungen.html

Kurzfassung

"Künstliche Intelligenz" (KI) oder auch "Artificial Intelligence" (AI) wird im Zeitalter der Digitalisierung und der damit erzeugten zunehmenden Datentransparenz einen wesentlichen Beitrag für den Produktnutzen und damit auch für nachhaltige Geschäftsmodelle liefern. Daten werden durch "Internet of Things" (IoT) und Industrie 4.0-Mechanismen zwischen digitalen und physikalischen Produkten, komplexen Systemen und Lösungen einerseits transferiert und semantisch genutzt und andererseits in Prozessketten bis hin zu Geschäftsmodellen prozessual verwendet.Der Nutzen wird bereits heute für die industriellen Produkte und Produktionssysteme sichtbarer und lässt sich an Beispielen und konkreten Umsetzungen von KI-Methoden in der Produkt- und Geschäftsmodellgestaltung erkennen. Für die industrielle Produktion sind die Themen der Wirtschaftlichkeit, Effektivität und Verfügbarkeit ein wesentlicher Treiber. KI befähigt hier die technischen Systeme, sich funktional zu entwickeln und sich autonomer und robuster gegenüber äußeren Einwirkungen zu verhalten. Maschinelles Lernen ermöglicht einerseits Funktionalitäten, die durch traditionelle Programmierung nicht zu erzielen sind, und verspricht andererseits überlegene Performance auf Gebieten, auf denen der Mensch tätig ist. Dieser Einfluss hat Auswirkungen auf die Fähigkeiten von Produkten, die Interaktion von Produkten, Maschinen und Systemen untereinander und auf die Entwicklung von industriellen Geschäftsmodellen, die den durch KI erzeugten Nutzen monetarisieren. Neben dem Nutzen spielt aus Anwendersicht auch zunehmend die Vertrauenswürdigkeit einer KI-Lösung eine große Rolle. Aus diesem Grund fördern die Bundesregierung und die Europäische Union (EU) die Forschung, Entwicklung und Anwendung vertrauenswürdiger KI.Die Plattform Industrie 4.0 hat mit ihrer Projektgruppe Künstliche Intelligenz (PG KI) in ihrem ersten Arbeitspapier die Implikationen von KI auf die industrielle Produktion adressiert. Sie arbeitet in der Plattform Industrie 4.0 mit den verschiedensten Arbeitsgruppen (Standards, Anwendungsszenarien, Sicherheit, Recht, Arbeit und Geschäftsmodelle) zusammen und vernetzt sich mit wesentlichen Organisationen, Plattformen und politischen Gremien. Hierzu zählen zum Beispiel die Verbände Bitkom, VDMA und ZVEI, die Begleitforschung des BMWi Technologieprogramms Smart Service Welt II, der Bundesverband KI oder auch die Plattform Lernende Systeme.Das nachfolgende Papier fokussiert auf die industrielle Produktion und gibt Auskunft über die Wirkungsweise von KI in möglichen konkreten Nutzungsszenarien und welche möglichen Fragen und Auswirkungen diese verursacht. Sie sollen es dem Leser erlauben, die richtigen Fragen für eine mögliche Nutzung in seiner Anwendung zu stellen. KI erweitert die menschlichen Fähigkeiten und dient hier vor allem der Komplexitätsbeherrschung.Ziel ist es, hierzu die Entscheider (Anwender wie Hersteller), Techniker aus der industriellen Produktion und der IT sowie Vertreter von Verbänden, Wissenschaft und der Standardisierung anzusprechen und zu unterstützen, sich mit dem Thema KI in ihrer eigenen Produktion, Produktgestaltung, Geschäftsmodellentwicklung oder Gremienarbeit zu befassen. Die nachfolgenden Beispiele sollen Anregungen geben, um diesen Prozess zu aktivieren. Hierzu sind diese mit vorstellbaren Ansätzen für die KI-Nutzung belegt und über das Mittel der Autonomiestufen und die Rolle des menschlichen Eingriffs in bestehenden und zukünftigen Szenarien beschrieben.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138923/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:KI in der Industrie 4.0: Orientierung, Anwendungsbeispiele, Handlungsempfehlungen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Diemer, JohannesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Elmer, StefanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gaertler, MarcoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gamer, ThomasNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Görg, ChristianNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Grotepass, JürgenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kalhoff, JohannesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kramer, StefanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Legat, ChristophNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Meyer-Kahlen, Jan-PeterNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nettsträter, AndreasNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Niehöster, OliverNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmidt, BenediktNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schweichhart, KarstenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ulrich, MarcoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Weitschat, RomanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Winter, JohannesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2020
Erschienen in:Wegweiser
Open Access:Nein
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Industrie 4.0, PlattformNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0, Smarte Produktionsentwicklung, Mensch-Technik-Interaktion, adaptive Logistik, Pick and Place Robotik, Lernende Systeme
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Terrestrische Assistenz-Robotik
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Hinterlegt von: Weitschat, Roman
Hinterlegt am:28 Mär 2023 16:59
Letzte Änderung:16 Okt 2023 22:44

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