Künstliche Intelligenz für Intelligente Technische Systeme
Prof. Dr. Oliver Niggemann, Stellvertretender Leiter des Fraunhofer Anwendungszentrums Industrial Automation IOSB-INA
Intelligente technische Systeme wie z.B. Industrie 4.0 Produktionsanlagen zeichnen sich durch Autonomie und Lernfähigkeit aus. Solche Fähigkeiten setzen aber die Verwendung von Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz in der Automation voraus. D.h. es bedarf in der Automation eines Paradigmenwechsels, weg vom manuellen Engineering und hin zu intelligenten, kognitiven Systemen.
In dem Vortrag werden Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz vorgestellt und ihrer Eignung für den Anwendungsfall Industrie 4.0 analysiert. Dies geschieht anhand von realen Anwendungsfällen, u.a. aus der SmartFactoryOWL. Beispiele sind Predictive Maintenance, Alarm-Management, Diagnose und Optimierung.
Der Vortrag präsentiert Anforderungen an die Künstlichen Intelligenz aus diesen technischen Domänen und diskutiert den aktuellen Stand der Entwicklung.
Veröffentlicht: 27 Jul 2018
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