Was bedeutet Künstliche Intelligenz eigentlich?
Bevor wir über KI Anwendungen in der Produktion sprechen, lohnt sich ein Blick auf die Grundlagen.
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wird häufig verwendet, aber selten präzise erklärt.
Definition von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Grundlage dafür sind Algorithmen.
Im Kontext von KI in der industriellen Produktion bedeutet das: Maschinen- und Prozessdaten werden kontinuierlich ausgewertet, um Optimierungen oder Abweichungen frühzeitig zu erkennen.
Ein Algorithmus kann beispielsweise Abweichungen im Vibrationsverhalten erkennen.
Machine Learning (ML): Lernen aus Daten statt fester Regeln
Machine Learning ist ein Teilbegriff der Künstlichen Intelligenz. Statt vordefinierter Schwellenwerte lernt das System selbst, was „normal“ ist und erkennt Abweichungen automatisch.
In der industriellen Praxis heißt das:
Maschinen entwickeln ein digitales „Verhaltensprofil“
Produktionsprozesse werden datenbasiert modelliert
Ungewöhnliche Muster werden automatisch erkannt
Deep Learning: Neuronale Netze für komplexe Muster
Deep Learning ist eine Weiterentwicklung des Machine Learning und nutzt mehrschichtige neuronale Netze. Diese können hochkomplexe Muster erkennen – beispielsweise in Bilddaten oder großen Sensordatensätzen.
Typische Einsatzbereiche von KI in der industriellen Produktion mit Deep Learning:
Visuelle Qualitätsprüfung
Mustererkennung in hochfrequenten Sensordaten
Optimierung komplexer Fertigungsprozesse
Gerade in der künstlichen Intelligenz Fertigung spielt Deep Learning eine wichtige Rolle bei der automatisierten Qualitätskontrolle.
Natural Language Processing (NLP): Wenn Maschinen Sprache verstehen
NLP ermöglicht es Maschinen, Sprache zu verarbeiten und zu interpretieren. In der Produktion kann das genutzt werden für:
Automatische Analyse von Wartungsprotokollen
Digitale Assistenzsysteme
Chatbasierte Supportsysteme
Auch wenn NLP weniger sichtbar ist als Condition Monitoring oder Predictive Maintenance, ist es ein wichtiger Bestandteil moderner KI Anwendungen in der Produktion.
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