Autonome Fertigung. Ein Überblick über Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Produktion (eBook, PDF) - Papadakis, Manos
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Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Universität Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit gibt einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Produktion. Mit der zunehmenden Digitalisierung aller Lebensbereiche und den damit verbundenen Aufkommen von neuen Technologien verändert sich auch die Industrie und deren Produktionssystemen. Die sogenannte Industrie 4.0 bezieht in ihre Produktionssysteme Technologien wie IoT, Cloud Computing oder auch Advanced Data Analytics-Technologien ein. Durch…mehr

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Produktbeschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Universität Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit gibt einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Produktion. Mit der zunehmenden Digitalisierung aller Lebensbereiche und den damit verbundenen Aufkommen von neuen Technologien verändert sich auch die Industrie und deren Produktionssystemen. Die sogenannte Industrie 4.0 bezieht in ihre Produktionssysteme Technologien wie IoT, Cloud Computing oder auch Advanced Data Analytics-Technologien ein. Durch die Vernetzung aller mit Sensoren und Aktoren ausgestattet Produktionsanlagen untereinander und der Allgegenwärtigkeit von Cyber-Physischen Systemen in der Fabrik, können diese je nach Reifegrad mehr oder minder automatisiert die Produktionsprozesse koordinieren. Durch die so entstehende immer größer werdende Datenverfügbarkeit und der kontinuierlich wachsenden Rechenkapazität sind in den letzten Jahren Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in den Fokus der Produktion gelangt. Durch den Einbezug der Künstlichen Intelligenz ergeben sich vollkommen neue Möglichkeiten, um zum einen die Prozesse effizienter zu gestalten und zum anderen völlig neue Geschäftsmodelle zu kreieren. Machine Learning-Ansätze können genutzt werden, um die Daten der Produktionsanlagen schneller auszuwerten oder Prognosen über den Zustand und die Restlebensdauer der Maschine zu erstellen. Besonders tiefe Neuronale Netze können zur Bilderkennung genutzt werden, damit Roboter auf menschliche Aktionen reagieren und diese auch antizipieren können. Somit wird eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen in der Fertigung möglich. Die Vision der völlig autonomen Smart Factory geht noch einen Schritt weiter. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Fertigungsanlage und darüber hinaus, soll die Fabrik vollständig autonom, also ohne menschliches Einwirken, den ganzen Produktionsprozess steuern und bei Bedarf situativ anpassen. Stand jetzt hat sich diese Vision einer Smart Factory aber nur in Teilen realisiert. Akzeptanzprobleme bei der völligen Übertragung der Kontrolle des Produktionsprozesses auf eine KI sowie fehlende Standards im Hinblick auf Software und Hardware zwischen den verschiedenen Akteuren machen eine teilautonome Fabrik in Zukunft wahrscheinlicher. Diese läuft weitgehend autonom, jedoch bleibt die Kontrolle des Menschen über die Produktionsanlagen erhalten.