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Einleitung Machine Learning

Künstliche Intelligenz ist aus der Science-Fiction in die Realität getreten und schürt Bedenken und Hoffnungen. Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) ist aufgeladen mit vielen Unbekannten und häufig auch mit Irrtürmern. Wichtig erscheint es, wie so oft, auch beim Thema KI zu differenzieren und den jeweiligen Kontext zu betrachten. Mit Blick auf den Maschinen- und Anlagenbau ist daher Machine Learning der eigentlich zutreffendere Begriff.

Machine Learning sorgt dafür, dass Maschinen die Bedürfnisse der Menschen oder des Prozesses immer besser erkennen und darauf eingehen. So können beispielsweise Personen mit Handicap am Arbeitsplatz unterstützt und wieder in die Arbeitswelt integriert werden. Auch monotone Arbeiten, die sich häufig wiederholen, lassen sich in Zukunft besser durch KI-basierte Lösungen ausführen oder unterstützen wie bei der Rechnungsprüfung oder Qualitätskontrolle. Worum es sich dabei genau handelt, zeigt unser Fokus-Thema auf. Fest steht, dass KI-basiertes Machine Learning die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine deutlich verändern wird. Es geht immer mehr in Richtung Kollaboration. Der Weg dorthin ist spannend und er will gestaltet werden.

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Verschachtelte Anwendungen

Schlaglicht 1: Machine Learning

Schlaglicht

Mit Kooperation zum Erfolg

Wenn KI-Projekte im Maschinenbau durchgeführt werden, spielen Kooperationspartner eine maßgebliche Rolle. Eine VDMA-Befragung hat gezeigt, dass fast 90 Prozent der Maschinenbauer, die ein KI-Projekt durchführten oder in konkreter Planung hatten, auf externe Unterstützung setzen. Neben der Entscheidung für IT-Dienstleister sind es vor allem Hochschulen und Start-ups, die dabei zum Einsatz kommen. Kooperation ist das Gebot der Stunde.

Das intelligente Assistenzsystem

Ein Anwendungsfeld von Machine Learning ist die Maschinenbedienung. Ein erfolgreiches Beispiel hierfür ist der intelliGuide von HOMAG Plattenaufteiltechnik. IntelliGuide ist ein Bediener-Assistenz-System, das intelligent auf die Handlungen des Maschinenbedieners reagiert. Dabei führt das System den Bediener mithilfe optischer Signale, die direkt im Arbeitsblickfeld erscheinen. In der Folge reduzieren sich für den Maschinenbauer Einarbeitungszeit, Schulungsaufwand und Rüstzeiten, gleichzeitig steigt die Effizienz beim Maschinenbediener. Maschinelles Lernen ermöglicht damit sowohl dem Maschinenbauer als auch dessen Kunden, Prozesse zu optimieren.

Schlaglicht Artikelteaser Machine Learning

Selbstlernende Produktionsprozesse

Der Leitfaden "Selbstlernende Produktionsprozesse - Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis" führt in das Thema Machine Learning ein und zeigt Schritt für Schritt, wie eine Einführung von industriellem Reinforcement Learning im eigenen Unternehmen ablaufen kann.

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