Auswahl von KI-Anwendungsfällen

Big Data für den Mittelstand

Bereits heute lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion einsetzen: Beispiele sind die Automatisierung von Routinetätigkeiten, die Vorhersage von Anlagenausfällen und die Optimierung von Prozessen. Für den produzierenden Mittelstand besteht jedoch die Gefahr, die Entwicklungen und Potenziale von KI zu verpassen. Vielen Unternehmen fehlt das Fachwissen und die Erfahrung, um die ersten Schritte hin zu einer intelligenteren Fertigung ohne fachkundige Begleitung alleine zu gehen. Die Fraunhofer-Allianz Big Data AI bündelt deshalb ihre Kompetenzen im Bereich der KI und der Produktion und bietet dem Management produzierender Unternehmen einen strukturierten Einstieg in diese komplexe Thematik.

Der Einsatz von KI scheint in Zukunft unverzichtbar für die Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Gerade kleine und mittlere Unternehmen stehen heute vor der Aufgabe, KI im Hinblick auf das eigene Geschäftsmodell in sinnvollen Anwendungsfällen zu vertretbaren Kosten umzusetzen.

Gemeinsam mit anderen Instituten der Fraunhofer-Allianz Big Data AI bietet das Fraunhofer IPT produzierenden Unternehmen an, Fachwissen aus der Forschung zu Künstlicher Intelligenz gezielt in die industrielle Praxis einzubringen. Dazu haben die Forscherinnen und Forscher im interdisziplinären Verbund das »AI Kick-Starter Bundle« entwickelt.

 

Konzept "AI Kick Starter" der Fraunhofer Allianz Big Data AI
Phasen des AI Kick Starter der Fraunhofer Allianz Big Data AI

Erste eigene Schritte: Frei zugängliche Datensätze, um das erste eigene KI-Projekt für die Produktion zu starten

Die fehlende Erfahrung der Mitarbeiter beim Umgang mit KI und Machine Learning führt dazu, dass trotz steigender Datenmenge eine enorme Anzahl entsprechender Projekte scheitert. Die Ursache liegt unter anderem darin, dass die unternehmensinternen Daten unstrukturiert vorliegen, nicht die relevanten Informationen enthalten oder in nicht ausreichender Menge gespeichert werden. In diesen Fällen ist es möglich, anhand von frei verfügbaren Datensätzen erste Erfahrungen beim Einsatz von Machine Learning zu sammeln. Allerdings sind die im Bereich der Produktion öffentlich zugänglichen Datensätze auf unterschiedlichen Plattformen gespeichert.

Zum Sammeln erster Erfahrungen hat das Fraunhofer IPT für Unternehmen öffentlich verfügbare Datensätze mit dem Fokus »Produktion« gesammelt und zusammengetragen. Diese Datensätze können den acht wichtigsten Anwendungsfeldern zugeordnet werden. Eine Gesamtübersicht kann über den Link www.ipt.fraunhofer.de/ml-and-ai-in-production abgerufen werden.

Unsere Leistungen im Überblick

In Zusammenarbeit mit der Fraunhofer Big Data AI Alliance bieten wir die folgenden Leistungen an

  • Identifikation und Priorisierung strategischer Ziele von KI-Aktivitäten
  • Entwicklung neuer KI-Anwendungsfälle
  • Bewertung der technischen und wirtschaftlichen Machbarkeit einzelner KI-Anwendungsfälle sowie Roadmapping
Anwendungsgebiete für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Produktion

Relevante Projekte

Technologischer Wandel der Industrie 4.0

Industrie- und Forschungspartner entwickeln gemeinsam im »International Center for Networked, Adaptive Production« Lösungsansätze zu den Entwicklungsfeldern der Industrie 4.0.

Flexible, effiziente Wertschöpfungsketten

Ziel des »Leistungszentrums« ist die Entwicklung einer vernetzten, adaptiven Produktion durch die Vernetzung und Digitalisierung von Hard- und Softwaresystemen sowie dem Produkt selbst.

Datensätze für Machine Learning Anwendungen

Entdecken Sie unsere frei zugänglichen Machine Learning Datensätze im Anwendungsbereich Produktion.

KI für den Mittelstand

Entdecken Sie die Pressemitteilung zum Thema »Künstliche Intelligenz für den Mittelstand: Fraunhofer bereitet produzierende Unternehmen auf die Einführung von KI-Systemen vor«.

Innovative Batterietechnologie

Die Fraunhofer Forschungsfertigung Batteriezelle beschäftigt sich mit der Erforschung neuer, produktionsrelevanter Batteriezellkonzepte und deren Umsetzung.