Whitepaper der Fraunhofer-Institute IOSB und IAIS
Hrsg.: Thomas Usländer, Daniel Schulz; Fraunhofer IOSB; Fraunhofer IAIS
2023, 28 S., mehrere farb. A.. u. Tab., Softcover
Fraunhofer Verlag
ISBN 978-3-8396-1943-8
Inhalt
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.
Verfügbare Formate
KI-Engineering, Systems Engineering, Künstliche Intelligenz, Produktion, Maschinelles Lernen,
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