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Fraunhofer-Gesellschaft
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October 2022
Paper (Preprint, Research Paper, Review Paper, White Paper, etc.)
Title

KI-gestütztes Design of Experiments in Forschung und Entwicklung

Title Supplement
Mit Künstlicher Intelligenz und Expertenwissen zu effizienteren Versuchsplänen
Abstract
In unserem Whitepaper erklären wir, wie Sie mit Künstlicher Intelligenz und Expertenwissen effizientere Versuchspläne erstellen und so Ihre Produktentwicklung schneller und kostengünstiger gestalten.
Design of Experiments (DoE) ist eine Kernkompetenz von Forschungs- und Entwicklungsabteilungen und zugleich ein Anwendungsfeld, das stark von den rasanten Fortschritten in den Bereichen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz profitiert. Die von uns vorgestellten und bereits in vielen Projekten erfolgreich eingesetzten KI-basierten DoE-Verfahren nutzen eine Kombination aus fixed-size und sequenziellen Versuchsplänen. Dieses Vorgehen bietet eine hohe Flexibilität bei der Versuchsplanung, der Berücksichtigung von Einflussfaktoren und der Einbindung von ML-Verfahren wie Bayesscher Optimierung und Active Learning. So können Sie in Ihrem Unternehmen vorhandenes Expertenwissen optimal mit den Möglichkeiten der datengetriebenen Modellierung verbinden. Mithilfe der im Whitepaper dargestellten Methoden sind herausfordernde Aufgaben, wie die Optimierung von Produkteigenschaften oder der gezielte Aufbau einer zukunftssicheren Datenbasis, effizient lösbar.
Author(s)
Weichert, Dorina  
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Ernis, Gunar  
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Project(s)
The Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence
Funder
Bundesministerium für Bildung und Forschung -BMBF-  
DOI
10.24406/publica-1226
File(s)
Whitepaper_Design_of_Experiments.pdf (6.74 MB)
Rights
Under Copyright
Language
German
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
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