Es gibt bereits zahlreiche Anwendungen für Künstliche Intelligenz (KI) – sie reichen von vorausschauender Wartung über Prozessüberwachung bis hin zu automatisierter Qualitätsüberprüfung anhand von Prozessdaten. „Die relativ hohen Investitionskosten machen sich nur dann bezahlt, wenn ein KI-Modell langfristig zuverlässige Aussagen liefert“, weiß Prof. Joachim Metternich, Leiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der TU Darmstadt. „Wir erleben zum Beispiel immer wieder, dass Unternehmen überrascht sind von den Datenmengen, die sie sammeln und aufbereiten müssen, um ein KI-Modell für die relevanten Einsatzszenarien zu trainieren.“ Gemeinsam mit seinem Mitarbeiter Nicolas Jourdan zeigt er in Let’s Talk Science, wie ein nachhaltiger Einsatz gelingen kann, und gibt wertvolle Hinweise für den praktischen Einsatz.

„Wir konzentrieren uns auf die Herausforderungen, denen sich ein Unternehmen gegenübersieht, wenn es Machine-Learning-Modelle einführen möchte, um seine Produktion effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten“, ergänzt Nicolas Jourdan, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am PTW. Dazu zählen insbesondere Parameter von Produktionsprozessen und Fertigungsmaschinen, die sich laufend ändern. Sie entstehen beispielsweise durch Abnutzung und Sensordrift und führen dazu, dass die Leistungsfähigkeit von bereits trainierten KI-Modellen über die Zeit abnimmt. Auch die Frage, wie trainierte Modelle generalisiert und damit auf weitere Maschinen und Prozesse angewendet werden können, betrachten die Darmstädter in diesem Webinar.

Alle diese Herausforderungen und Lösungsansätze zeigen die Forscher aus Darmstadt entlang des frei zugänglichen Crisp-ML-Prozessmodells, das sie anhand von simulierten und realen Datensätzen erläutern.

Erfahren Sie, wie sie mit nachhaltiger KI Ihr Unternehmen optimieren können. Stellen Sie Ihre Fragen bei Let’s Talk Science, dem monatlichen Online-Seminar zur EMO Hannover 2023, am 28. September 2022 um 8.30 Uhr.

Referenten

Prof. Joachim Metternich, Leiter des Instituts für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der TU Darmstadt

Nicolas Jourdan, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am PTW Darmstadt.

 

Autorin: Gerda Kneifel, VDW

 

Anmeldung

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