51 Fr a u n h o Fe r in n o va ti o n sz en tr u m t ir o l künstl iche intel l igenz ist in al ler munde und in der heutigen zeit bei nahezu jedem industrieun ternehmen bereits thematisiert worden um künstl iche intel l igenz in einem unternehmenspro zess erfolgreich zu implementieren ist jedoch eine menge vorarbeit notwendig Daten bilden die Grundlage jeglicher analysearbeit Ein Un ternehmen das die während der arbeitsabläufe gewonnenen Daten nicht interpretieren kann wird auch keine Handlungs felder daraus ableiten oder Optimierungspotenziale umsetzen können Die transformation von großen Datenmengen in kon krete Schlussfolgerungen ist ein wesentlicher Schwerpunkt von Fraunhofer austria und dem Innovationszentrum in Wattens Wirft man einen Blick auf die zahlreichen erfolgreich abgewickel ten Industrieprojekte so sieht man dass diese meist mit einer Phase der explorativen Datenanalyse beginnen Hintergrund ist oft der Wunsch auf Basis vorliegender Daten komplexe Zusammen hänge zu verstehen und Entwicklungen kontrollierbar zu machen etwa dann wenn ein Unternehmen sehr schnell wächst oder die Komplexität von Fertigungsabläufen rasant zunimmt Während dem laufenden tagesgeschäft ist es auf Grund knapper Personal ressourcen oft nicht möglich die für eine Optimierung benötigten Daten zusammenzutragen Wissensträger zu befragen oder Erfah rungsberichte der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter einzuholen um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten Hier kann Industriebetrieben die Sicht von außen helfen Explo rative Datenanalyse und das ableiten von Maßnahmen aus den Ergebnissen sind Kernkompetenzen des Fraunhofer Innovati onszentrums in Wattens In der Praxis werden Daten oft nicht vollständig ausgewertet In den Daten verborgene Informationen stehen dann für Entscheidungsprozesse nicht zur Verfügung Vielfach fehlen dann genau die Informationen die notwendig wären um Problemstellungen vollumfänglich zu verstehen und daraus innovative lösungsansätze abzuleiten erklärt Daniel Bachlechner Gruppenleiter Industrial Data analytics auf Basis der Erkenntnisse aus explorativen Datenanalysen zeigen sich oft auch Potenziale zum Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur lösung von Problemstellungen auf der Grundlage einer qualitativ hochwertigen Datenbasis lassen sich mit Hilfe von Machine learning Vorhersagen zu vielfälti gen Fragestellungen im Bereich der Produktion und logistik z B Predictive Maintenance aber auch darüber hinaus erstellen Eine gute Datenbasis bildet die Grundlage für einen erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz Solide Datenbasis als Fundament Fraunhofer austria bewegt sich an der Schnittstelle zwischen universitärer bzw Grundlagenforschung und der industriel len anwendung So wird in Bezug auf Künstliche Intelligenz besonderes augenmerk auf Zukunftsthemen und technologi en mit großem Einsatzpotenzial für die Unternehmenspraxis gelegt wie bspw rFl Die Künstliche Intelligenz lernt bei reinforcement learning nicht durch auswertung von historischen Daten sondern durch training innerhalb einer Simulationsumgebung ein spezifisches Problem in der realität zu lösen Künstliche Intelligenz entwi ckelt hierbei durch ausprobieren unterschiedlicher Handlungs optionen ähnlich dem menschlichen lernen eine lösung für ein Problem Die Künstliche Intelligenz kann auf diesem Weg auch lösungsansätze für Probleme finden die sich durch die auswertung historischer Daten nicht finden lassen Zukünftig wird es immer wichtiger werden die Möglichkeiten der Künst lichen Intelligenz zu nutzen um neuen Herausforderungen in einer immer komplexer werdenden Welt zu begegnen technologieverständnis bildet die Basis Im Fraunhofer Innovationszentrum in Wattens soll für Indus triepartner ein nachhaltiger nutzen aus den gemeinsamen Projekten entstehen Die generierten Datenmengen sollen nicht als einmalige Momentaufnahme ausgewertet werden vielmehr ist es das Ziel den handelnden Personen in den Unternehmen ein Werkzeug in die Hand zu geben um ihre Daten analysieren zu können Fraunhofer austria entwickelt eine prototypische Umsetzung zeigt damit Möglichkeiten der Weiterentwicklung auf und unterstützt Unternehmen bei der Integration einer lösung in den operativen Betrieb Zusätzlich werden in Wattens praxisnahe Workshops angeboten um bspw im Bereich Machi ne learning erste Erfahrungen zu sammeln w at te ns

Hinweis: Dies ist eine maschinenlesbare No-Flash Ansicht.
Klicken Sie hier um zur Online-Version zu gelangen.