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#NFTrend: Künstliche Intelligenz (KI) – robust – verlässlich – zukunftssicher

04.08.202012:50 UhrIndustrie, Bau & Immobilien
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Künstliche Intelligenz (KI) – robust – verlässlich – zukunftssicher
Künstliche Intelligenz (KI) – robust – verlässlich – zukunftssicher

(openPR) ZukuNFTsthemen spielen bei der NFT automates GmbH eine große Rolle. Aus diesem Grund beschäftigt sich das Team Forschung & Entwicklung auch mit dem Thema künstliche Intelligenz (KI). Im Bereich des Machine Learnings wurden Erfahrungen gesammelt, die bei Lösungen im Bereich Predictive Maintenance eingesetzt werden können.

Um diese positiven Erfahrungen weiter zu vertiefen und auf neue Bereiche zu erweitern, wird im Rahmen der Masterarbeit von Carsten Witt der Bereich der Bildverarbeitung mittels künstlicher neuronaler Netze untersucht. Hierdurch wird erreicht, dass den Kunden durch die gewonnen Erkenntnisse neue zukunftsorientierte Alternativen zu klassischen Expertensystemen geboten werden können.

Die Masterarbeit entsteht in einer Kooperation zwischen dem Kunden, der Hochschule Osnabrück sowie der NFT automates GmbH und soll zeigen, wie KI Anwendungen nicht nur für Predictive Maintenance genutzt werden können, um Standardanwendungen zu ersetzen.

Ziel ist es robustere Lösungen gegenüber Umgebungseinflüsse zu erarbeiten, die zudem durch standardisiertes Vorgehen bei der Lösungsgestaltung leichter auf produktionsähnliche Anlagen übertragbar sind. Der geringere Aufwand soll somit die Produktionskosten senken und eine höhere Flexibilität in der Produktion erreichen. Dieses trägt auch zur Autonomisierung der Produktionsanlage bei.

Durch die transparente Gestaltung der KI Anwendungen sollen die “Black-Box-Entscheidungen“ für den Kunden nachvollziehbarer werden. Hierdurch wird ein besseres Verständnis für das Thema Machine Learning erreicht und den Kunden die Einarbeitung in neue Themen der Digitalisierung mit wenig Aufwand ermöglicht.

Mit Hilfe von KI basierten Lösungen sollen gewohnte Praktiken und Erfahrungswerte digitalisiert, automatisiert und verbessert werden, um so einen weiteren Schritt in Richtung autonome Produktion zu gehen.

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