KI in der Industrie (eBook)
136 Seiten
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
978-3-446-46427-8 (ISBN)
•KI und ML entmystifiziert
•Das Buch zum Podcast www.kipodcast.de
Die Industrie ist im KI-Fieber. Doch was bedeutet KI für Industrieprozesse eigentlich, was ist schwache und starke KI, wie starten Unternehmen erste Projekte, wie kann der Unternehmer Mitarbeiter weiterbilden, wo findet er Mitstreiter, wie geht der Betrieb mit Daten um, wie sammeln die Mitarbeiter Daten, was tun sie damit, existiert eine Cloud- oder Edge-Strategie?
Das Buch bietet einen Einblick, wie KI in der Industrie - mit Fokus auf Maschinenbau und Prozessindustrie - eingesetzt werden kann und was die ersten Schritte im Umgang mit Daten und deren Auswertung durch Algorithmen sind. In Kurzinterviews kommen Experten aus Themenfeldern wie Datenanalyse, IT-Security oder KI-Ethik zu Wort, anhand von Praxisbeispielen werden konkrete Anwendungsfälle erläutert.
Robert Weber startete seine journalistische Laufbahn vor mehr als 10 Jahren bei LOGISTIK HEUTE vom Huss Verlag, wechselte dann zu Vogel Business Media, wo er in der Redaktion des MM MaschinenMarkt arbeitete und später als Chefredakteur die Neuausrichtung des Fachmagazins elektrotechnik verantwortete. Er war Finalist des Deutschen Journalistenpreises 2011 und Gewinner des Karl-Theodor Vogel Preises 2015. Darüber hinaus ist er Lehrbeauftragter am Lehrstuhl für Technikkommunikation an der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm.
Peter Seeberg ist KI-Experte für die produzierende Industrie und hat mehrere Jahre bei Intel und Softing in diesem Bereich gearbeitet und machine learning-Projekte verantwortet. Heute berät er Unternehmen, wenn es um KI und machine learning geht. Darüber hinaus spricht er regelmäßig auf Konferenzen wie der ML Conference oder dem Deutschen Maschinenbau-Gipfel zum Thema.
Zusammen diskutieren Sie im Podcast 'KI in der Industrie' über KI-Anwendungen, Standards, Trainings- und Ausbildungsthemen, Make or Buy-Entscheidungen und ethische Ansprüche für KI in der Fertigung.
Inhalt 6
Vorwort 8
Danksagung 12
1 Einführung 14
1.1 Was Unternehmer wissen müssen 19
1.2 Wie starten Unternehmen ein Projekt? 28
2 Daten in der Industrie 36
2.1 Wem gehören die Daten in der Industrie? 38
2.2 IDS als Lösung 39
2.3 Der Weg zur Datenstrategie 42
2.4 Daten- oder prozessgetriebene Projekte? 43
2.5 Warum OPC UA für Daten? 46
3 AutoML und Guided Analytics 50
3.1 Vier Schritte der Analytics 51
4 Anwendungen aus der Industrie 58
4.1 Small Data für die Montage 59
4.2 Siri, wie geht es der Maschine? 61
4.3 Maschinen lernen mit OPTILINK 64
4.4 Kein idealer Schadensfall 67
4.5 KI im 3D-Druck 69
4.6 Intelligentes Assistenzsystem 71
4.7 KI und Logistik 72
4.8 KI und Robotik 78
4.9 KI in der Prozessindustrie 79
4.10 KI oder ML in den Markt bringen 82
5 Wo werden die Daten verarbeitet? 86
5.1 Die sensornahe KI 90
5.2 Kann die SPS KI und ML? 92
6 KI und Patente 96
7 Security, Vertrauen und KI 102
7.1 Vertrauenswürdige KI 107
7.2 KI und die Maschinenrichtlinie 113
8 KI in Europa – sind wir schon abgehängt? 116
Anhang: Wo können Sie sich weiterbilden? 122
Literatur 122
Online-Kurse 126
Webseiten/Videos 127
Podcast 133
Mehrere Medien 133
Index 136
| Erscheint lt. Verlag | 6.4.2020 |
|---|---|
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Technik ► Maschinenbau |
| Schlagworte | Algorithmen • Cloud • Ethik • machine learning • Patente • Predictive Maintenance • Robotik • tensorflow |
| ISBN-10 | 3-446-46427-1 / 3446464271 |
| ISBN-13 | 978-3-446-46427-8 / 9783446464278 |
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