Industrial AI - Veranstaltungkalender

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Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH
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Geschäftsprozessdaten mit maschinellem Lernen aufbereiten

Industriellen KI-Verfahren gehört die Zukunft. Die Herausforderung: Vorhandene Daten müssen für entsprechende Funktionalitäten zunächst aufbereitet – gelabelt – werden. Das trifft z.B. auf die Anwendung von KI-Methoden auf Geschäftsprozessdaten zu. Denn anders als in der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung, bei denen die Bedeutung einmal gelabelter Datenmuster semantisch weitestgehend unverändert bleibt, sind die zu labelnden Muster in Geschäftsprozessdaten dynamisch und immer wieder anders strukturiert, etwa durch kontinuierlich wechselnde Auftragsmixe und Prozesszustände. Ein Labeln auf Basis manueller Datenanalyse ist in diesem Kontext extrem aufwändig und daher ungeeignet. Gesucht sind automatisierte Lösungsansätze, die auf bestehende Strukturen aufsetzen und die vorhandenen Daten passgenau aufbereiten.