Ein standardisiertes Vorgehen erleichtert die Anwendung von KI-Modellen in der Praxis, auch durch
Mitarbeitende ohne erweiterte KI-Kenntnisse, bspw. Prozessexperten, die dem Thema „Künstliche
Intelligenz“ (KI) oftmals unbedarft oder skeptisch gegenüberstehen (im Folgenden: KI-Laien). Im
Kontext von industriellen Fertigungsprozessen ist daher ein geordnetes Vorgehen wichtig, dass auch
KI-Laien ermöglicht, Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgreich auf ihre Prozessdaten anzuwenden.
Wir skizzieren einen Ordnungsrahmen für diesen Typ von Problemstellungen, der im
Rahmen von Abschlussarbeiten und in Zusammenarbeit von Hochschulen mit ROBUR Automation
entstanden ist. Er stellt den Zusammenhang zwischen den einzelnen Schritten her und gewährt somit
einen Überblick über die komplexe Modellierung, der sich auch KI-Laien erschließt. Der Ordnungsrahmen
als abstraktes Konzept findet seine Umsetzung in einem Framework. Im Beitrag fokussieren
wir uns auf einen Baustein des Ordnungsrahmens, die Darstellung von Qualität. Dieser
und weitere bilden gesamthaft eine pipeline, die in die von ROBUR Automation entwickelte Datenplattform
Mia integriert wird.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:89655 |
| Date | 12 February 2024 |
| Creators | Kuhn, Fabian, Gruczyk, Thomas, Kröhn, Michael |
| Contributors | Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 978-3-910103-02-3, urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-896465, qucosa:89646 |
Page generated in 0.0019 seconds