Wenige Daten, viel Prozesswissen: Datenzentrierte KI für Fertigungsprozesse

Künstliche Intelligenz bestimmt zunehmend die Thematik in der Unternehmenswelt. Mit fortschreitender Weiterentwicklung der Technologien werden auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) KI-basierte Datenverarbeitungs- und Automatisierungsprozesse möglich. Agentische KI und leistungsfähige kleinere Modelle ermöglichen Lösungen für verschiedenste Anwendungsfälle. Doch die Grundlage für die Erfolge von künstlicher Intelligenz bilden Daten – und diese Datengrundlage sieht in vielen gerade kleineren Unternehmen immer noch stark ausbaufähig aus.

Insbesondere in der Fertigung sind Messdaten häufig teuer, heterogen, unausgewogen und nur eingeschränkt auf andere Maschinen oder Prozesse übertragbar. Die Lösung kann jedoch nicht darin bestehen, jahrelang Daten zu sammeln, bevor KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Vielmehr gilt es, vorhandene Daten und Prozesswissen gezielt zu kombinieren. Der Vortrag zeigt anhand aktueller Forschungsarbeiten, wie Datenvorverarbeitung, Simulation, Datenfusion und maschinelles Lernen kombiniert werden können, um robuste Modelle für Prozesscharakteristiken auch unter Datenknappheit zu entwickeln. Die vorgestellten Ansätze werden dabei nicht nur im Forschungsumfeld untersucht, sondern auch im realen Fertigungsumfeld gemeinsam mit KMU validiert. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich aus begrenzten Daten möglichst viel belastbares Prozesswissen gewinnen lässt.

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