Glossar

KI in der Fertigung

Was ist KI in der Fertigung?

KI in der Fertigung umfasst Anwendungen in Produktion und Industrie, etwa vorausschauende Wartung anhand von Sensordaten, automatische Qualitätsprüfung per Kamera, Optimierung von Prozessparametern und Produktionsplanung sowie Roboter, die mit Menschen zusammenarbeiten. Ziele sind weniger Ausfälle, weniger Ausschuss und stabilere Abläufe. Voraussetzung sind verlässliche Maschinendaten und die Einbindung der Fachleute vor Ort. Beispiel: Ein System erkennt an Vibrationsmustern, dass ein Lager bald ausfallen könnte.

Themen

Industrie
Produktion
Qualität

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Verwandte Begriffe

Kollaborative Roboter (Cobots)

Kollaborative Roboter, kurz Cobots, sind Industrieroboter, die dafür ausgelegt sind, ohne trennenden Schutzzaun direkt neben Menschen zu arbeiten. Sensoren, begrenzte Kräfte und Geschwindigkeiten sowie Sicherheitsfunktionen sorgen dafür, dass sie bei Kontakt anhalten oder ausweichen; die Anforderungen beschreibt unter anderem die Normenreihe ISO 10218. Cobots übernehmen etwa das Bestücken von Maschinen, Schrauben oder Verpacken, während Beschäftigte sich um Prüfung und Sonderfälle kümmern.

Robotik
Fertigung
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Anomalieerkennung

Anomalieerkennung findet Datenpunkte, Ereignisse oder Muster, die deutlich vom Üblichen abweichen. Das können ungewöhnlich hohe Buchungen, plötzliche Sprünge in Sensorwerten, doppelte Datensätze oder auffälliges Verhalten im Netzwerk sein. Eingesetzt wird sie in Finanzwesen, IT-Sicherheit, Produktion und Qualitätskontrolle. Verfahren reichen von einfachen statistischen Grenzwerten bis zu lernenden Modellen; Treffer sind Hinweise, die ein Mensch bewerten sollte.

Datenanalyse
Qualitätskontrolle
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Vorlage

Computer Vision

Computer Vision (maschinelles Sehen) ist ein Teilgebiet der KI, in dem Computer Bilder und Videos auswerten. Typische Aufgaben sind das Erkennen und Lokalisieren von Objekten, das Lesen von Text in Bildern oder das Vermessen von Bauteilen. Eingesetzt wird die Technik etwa in der Qualitätskontrolle in der Fertigung, in Fahrassistenzsystemen, in der Logistik oder in der medizinischen Bildgebung.

Bildanalyse
Deep Learning
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Prädiktive Modellierung

Prädiktive Modellierung ist der technische Kern der prädiktiven Analytik: Aus Beispieldaten mit bekanntem Ergebnis wird ein Modell gebaut, das für neue Fälle einen Wert oder eine Klasse vorhersagt. Typische Verfahren sind Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests oder neuronale Netze. Ein Modell kann etwa aus Wohnfläche, Lage und Baujahr einen Immobilienpreis schätzen. Vor dem Einsatz wird es an zurückgehaltenen Daten geprüft, um Überanpassung zu erkennen.

Modellbau
Vorhersage
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