2023
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Frey, Christian
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Goßmann, Ann-Kathrin
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Hasterok, Constanze
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Hertweck, Philipp
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Kühnert, Christian
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Pfrommer, Julius
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Usländer, Thomas
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Ernis, Gunar
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Hecker, Dirk
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Poretschkin, Maximilian
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Schulz, Daniel
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Wegener, Dennis
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Wirtz, Tim
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Zimmermann, Alexander
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Usländer, Thomas
,
Schulz, Daniel
Um Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in IT-Systemen der industriellen Produktion nachhaltig und operativ einzusetzen, bedarf es der Methodik des KI-Engineering. KI-Engineering adressiert die systematische Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Lösungen als Teil von Systemen, die komplexe Aufgaben erfüllen. Ziel ist es, das Innovations- und Optimierungspotenzial von KI-Verfahren in der industriellen Produktion nutzen zu können. Die Studie spannt die Dimensionen für KI-Engineering-Anwendungen auf, umreißt die qualitativen Anforderungen in der Entwicklung und im Betrieb unter dem Blickwinkel des Anwenders und Entscheiders. Verschiedene Anwendungsfälle werden in vier Autonomiestufen eingeordnet: von KI-basierten Assistenzfunktionen bis hin zu autonomen und adaptiven Systemen. Zudem werden passende Lösungsmethoden aufgezeigt. Ein Kapitel widmet sich den technischen und organisatorischen Schulden beim Einsatz von KI-Methoden. Hierin wird als Antwort das KI-Engineering-Vorgehensmodell PAISE® im Kontext bestehender Modelle aus dem Data Mining und dem Software-Engineering erläutert. Im Anschluss werden relevante Initiativen und Projekte beschrieben und anstehende Entwicklungen umrissen.
2022-12-09
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Adler, Rasmus
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Bunte, Andreas
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Burton, Simon
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Großmann, Jürgen
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Jaschke, Alexander
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Kleen, Philip
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Lorenz, Jeanette Miriam
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Ma, Jackie
,
Markert, Karla
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Meeß, Henri
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Meyer, Olga
,
Neuhüttler, Jens
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Philipp, Patrick
,
Poretschkin, Maximilian
,
Rennoch, Axel
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Roscher, Karsten
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Sperl, Philip
,
Usländer, Thomas
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Weicken, Eva
,
Wrobel, Stefan
,
Zidowitz, Stephan
,
Ziehn, Jens
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Kläs, Michael
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Cheng, Chih-Hong
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Heinrich, Jana
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Knoblauch, Dorian
,
Heidrich, Jens
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Görge, Rebekka
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Kolomiichuk, Sergii
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Lämmel, Philipp
,
Plinge, Axel
,
Rauh, Lukas
,
Tcholtchev, Nikolay Vassilev
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Wahlster, Wolfgang
,
Winterhalter, Christoph
Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität.
Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur "KI - Made in Germany" geleistet. Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle.
Die vorliegende Normungsroadmap KI zeigt die Erfordernisse in der Normung auf, formuliert konkrete Empfehlungen und schafft so die Basis, um frühzeitig Normungsarbeiten auf nationaler, insbesondere aber auch auf europäischer und internationaler Ebene, anzustoßen. Damit zahlt sie maßgeblich auf den Artificial Intelligence Act der Europäischen Kommission ein und unterstützt dessen Umsetzung.