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KI-Engineering in der Produktion
Fraunhofer-Gesellschaft
2023
,
Frey, Christian
,
Goßmann, Ann-Kathrin
,
Hasterok, Constanze
,
Hertweck, Philipp
,
Kühnert, Christian
,
Pfrommer, Julius
,
Usländer, Thomas
,
Ernis, Gunar
,
Hecker, Dirk
,
Poretschkin, Maximilian
,
Schulz, Daniel
,
Wegener, Dennis
,
Wirtz, Tim
,
Zimmermann, Alexander
,
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.