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KI-Engineering in der Produktion

Über KI-Engineering in der Produktion

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.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9783839619438
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 26
  • Veröffentlicht:
  • 20. September 2023
  • Abmessungen:
  • 203x7x297 mm.
  • Gewicht:
  • 170 g.
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Beschreibung von KI-Engineering in der Produktion

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.

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