Dieser Vortrag befasst sich mit der Ursachenforschung für geringfügige Qualität in der hochvariablen Automobilzulieferproduktion. Mit Hilfe von selbstlernender und erklärender KI kann die komplexe Ursachenfindung von mehreren Tagen auf Stunden reduziert werden.
Die hohe Variantenkomplexität wird durch die Produktion von rund 11.000 Getrieben pro Tag in 700 Varianten verursacht. Jedes Getriebe besteht aus bis zu 600 Teilen. Es gibt verschiedene Zulieferer und fast 1.000 Maschinen im Werk.
Warum werden semantische Netze und damit erklärende KI benötigt?
Die Fachleute wollen verstehen, warum eine KI wie entscheidet. Sie wollen nicht die Algorithmen dahinter verstehen, sondern sie wollen die Gründe aus ihrer Domänensicht transparent dargestellt bekommen. Das sichert einerseits die Akzeptanz, andererseits werden aber auch komplexe Störfaktoren aufgedeckt. Daraus können Domänenexperten modifizierte Verfahren oder Prozesse ableiten.
Warum werden selbstlernende Algorithmen und damit adaptive KI benötigt?
In einer solchen variantenreichen Produktion sind die Prozesse sehr komplex und verändern sich ständig.
Hier kann sich nur eine KI durchsetzen, die dauerhaft - und nicht nur für einen begrenzten Zeitraum - einen Mehrwert bringt. Deshalb muss sich die KI an die Veränderungen anpassen. Es lohnt sich für Unternehmen nur dann, KI einzuführen und auszurollen, wenn diese KI die Anpassungen selbst, d.h. ohne Zutun von Data Scientists, vornimmt.
Die Sprecherin des Tech Talks ist Britta Hilt.
Britta Hilt beschäftigt sich seit 2011 mit Künstlicher Intelligenz, vor allem aus der Anwendungsperspektive. Sie ist Mitbegründerin und Geschäftsführerin des KI-Unternehmens IS Predict, das sich auf die Automatisierung von Data Science sowie auf die Erklärung von KI spezialisiert hat.
Datum: 13. Juni 2023, 10:00 - 11:00 CEST
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