Projekt ‘DeKIOps’ startet
Künstliche Intelligenz demokratisieren
Alle Beschäftigten in der Industrie sollen zukünftig in der Lage sein, KI-Tools zu bedienen, neue Prüfanwendungen einzurichten und zu warten – ohne Expertenwissen. Das ist das Ziel des Forschungsprojekts ‘DeKIOps’. Unter Leitung der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS wollen Senswork, Inovex und Eresult bis Ende 2025 Leitlinien und zwei Demonstratoren in industriellen Anwendungen entwickeln.
Bild: ©MangKangMangMee/stock.adobe.com
Im Forschungsprojekt ‘DeKiOps’ – Demokratisierung von KI mit verständlichem und einfach zugänglichem Machine Learning Operations (MLOps) – sollen Entwicklungsleitlinien für verständlich bedien- und wartbare Machine Learning (ML)-Systeme erarbeitet werden, um Endanwendern ohne KI-Expertise die operative Nutzung dieser ML-Systeme zu ermöglichen. Damit will das Projekt auch dem Fachkräftemangel entgegenwirken: Denn es ist das übergeordnete Ziel, ML-Systeme zu demokratisieren und so einen niederschwelligen Zugang zu ML-Lösungen für Beschäftigte zu schaffen. Im Fokus stehen ML-Systeme in industriellen Fertigungen mit qualitätskritischen Anforderungen, etwa bei Zulieferteilen für die Automobilindustrie.
Zwei Anwendungsfälle
Um ML-Systeme allgemein zugänglich zu machen, werden im Projekt zunächst Entwicklungsleitlinien erarbeitet. Die Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS greift dazu auf Lösungsvorschläge aus vorherigen Projekten zurück. Diese MLOps-(Teil-)Lösungen werden auf ihre Funktionalitäten hin und unter Berücksichtigung der gestellten Anforderungen untersucht und gegenübergestellt. Im Vorfeld ist es daher wichtig, die menschlichen Anforderungen an den Umgang mit ML-Systemen in Betrieb, Wartung und Instandhaltung (MLOps) zu erfassen. Vorhandenes Branchenwissen wird von der Arbeitsgruppe bei der Übersetzung der Anforderungen in technische Maßnahmen miteinbezogen. Anschließend gilt es, fehlende MLOps-Module zu integrieren und die ML-(Blackbox-) Ergebnisse in Formate zu übersetzen, die von den Endanwendern ohne dezidierten ML-Hintergrund leicht verstanden werden.
Der Praxistest der so entwickelten Leitlinien erfolgt ebenfalls im Forschungsprojekt, und zwar in zwei verschiedenen Anwendungsfällen. Der erste Anwendungsfall betrachtet die bildgebende Qualitätssicherung: Im ersten Fall wird eine eine visuelle, automatisierte und KI-basierte Qualitätssicherung (Computer Vision) entwickelt. Senswork verantwortet die Entwicklung des Vision AI Systems, das sich künftig ohne KI-Fachwissen bedienen und warten lassen soll. Parallel einen zweiten Anwendungsfall, der ebenfalls die Qualitätssicherung betrachtet und den Fokus auf die prädiktive Instandhaltung legt. Der Use Case wird von Inovex untersucht. Die Lösungen werden von den Endnutzern der Anwendungspartner bewertet. Die Evaluation erfolgt durch Eresult.
Das könnte Sie auch interessieren
Wie können Big-Data- und KI-Anwendungen gewinnbringend genutzt werden, ohne Datenschutz und IT-Sicherheit zu verletzen? Mit dieser Frage beschäftigt sich eine juristische Studie des Nationalen Forschungszentrums für angewandte Cybersicherheit Athene.‣ weiterlesen
Was können sogenannte Lernfabriken 4.0 für die Weiterbildung von Fachkräften leisten? Sehr viel – wenn Lehrkonzepte und Rahmenbedingungen stimmen. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT).‣ weiterlesen
Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft dabei helfen, die Arbeit in Industriebetrieben sicherer, einfacher und produktiver zu machen. Das ist die Vision des europäischen Forschungsprojekts Perks, an dem auch die Wirtschaftsuniversität Wien (WU) beteiligt ist.‣ weiterlesen
Das kanadische Technologieunternehmen Vention hat ausgewertet, wie Hersteller den 'Do-it-yourself'-Ansatz (DIY) nutzen, um ihre Produktion zu automatisieren. Die Studie basiert auf anonymisierten Daten von weltweit mehr als 4.000 B2B-Nutzern der Manufacturing Automation Platform (MAP) von Vention.‣ weiterlesen
Laut International-Innovation-Barometer des Beratungsunternehmens Ayming ist Deutschland ein beliebter Standort für Investitionen für Forschung und Entwicklung. Die Untersuchung zeigt zudem, dass Expertise wichtiger ist als Geld.‣ weiterlesen
Industriesteuerungen werden durch die Nutzung moderner Technologien zunehmend abstrahiert - und damit kompakter, flexibler und einfacher zu warten. Diese Entwicklung führt schließlich zur virtuellen SPS. Doch wie sieht dies in der Praxis aus, wie lässt sie sich verwenden und kann sie auch noch sicher sein?‣ weiterlesen
Im Rahmen der Initiative ’Mission KI’ der Bundesregierung entstehen zwei KI-Zentren, eines davon in enger Kooperation mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern. Gründer, Startups und Unternehmen sollen dort Zugang zur Spitzenforschung erhalten und ihre Anwendungen in Testumgebungen verbessern können.‣ weiterlesen
In sämtlichen Bereichen der Produktion fallen Daten an und auch KMU können daraus einen Nutzen ziehen. Beispiele aus Forschungsprojekten des Technologieprogramms Edge Datenwirtschaft zeigen, wie die Zukunft der sicheren und effizienten Datennutzung und -verarbeitung für Unternehmen aus der Produktion aussehen kann.‣ weiterlesen
In einer aktuellen Studie mahnt der Elektronikkonzern Sharp die Wichtigkeit von IT-Sicherheitsmaßnahmen für Multifunktionsdrucker (MFPs) an. Demnach war bereits jedes fünfte deutsche KMU von einer über MFPs ausgehenden IT-Sicherheitsverletzung betroffen. Dennoch hat mehr als ein Drittel keine druckerspezifischen Sicherheitsvorkehrungen getroffen.‣ weiterlesen
Nachhaltigkeit ja, nur wie? Eine Lünendonk-Studie zeigt, dass viele Industrieunternehmen zwar eine Strategie haben, die Umsetzung dieser allerdings vielerorts noch stockt. Die Erwartungen an die Unternehmen werden jedoch nicht kleiner.‣ weiterlesen
Die vierte industrielle Revolution macht aus Produktionsanlagen ein intelligentes Netz aus Maschinen und Prozessen – theoretisch. Auf dem Weg dorthin scheitern Unternehmen häufig, wenn künstliche Intelligenz und ML-Methoden im Spiel sind. Eine sorgsam geplanten Transformationsstrategie hilft das zu vermeiden.‣ weiterlesen
INDUSTRIE 4.0 & IIoT-MAGAZIN Leseprobe
Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
Industriebefragung: Belastungen durch Lieferkettenprobleme
Lieferkettenstörungen sind eine Belastung für Industrieunternehmen, die bis hin zum Produktionsstillstand führen können. Dies war im vergangenen Jahr an 32 Tagen der Fall. Um sich diesem Problem entgegenzustellen, will die Mehrheit der Unternehmen auf die Diversifizierung der Lieferketten setzen.‣ weiterlesen
Künstliche Intelligenz: erste Schritte gehen
Aktuell befindet sich die Branche mitten in der Transformation von KI in Fertigungsprozessen und es gibt viele Fallstudien, die zeigen, wie KI erfolgreich implementiert werden kann. Eine Erkenntniss ist, dass sich 90 Prozent aller Arbeiten in einem KI-Projekt nicht wirklich um KI selbst drehen, sondern um Hilfsprozesse, wie etwa die Bereinigung von Daten, die Organisation von Teams oder Umstrukturierungen.‣ weiterlesen
Nachholbedarf in Sachen Security Awareness
Bei der IT-Sicherheit ist die Rolle von Angestellten im Wandel. Immer mehr Unternehmen setzen auf Human Centered Security und betrachten ihre Mitarbeitenden als Aktivposten im Kampf gegen kriminelle Hacker. Wie es aktuell um den Faktor Mensch bei der IT-Sicherheit steht, zeigt die Studie 'Cybersicherheit in Zahlen' von G Data CyberDefense, Statista und brand eins.‣ weiterlesen
Messen, was niemand sieht: CO2-Emissionen
Ein Unternehmen mit Produktionsstandorten in Europa, Asien oder Südamerika arbeitet mit hunderten, teils tausenden Logistik- und Transportdienstleistern zusammen. Die eigene Lieferkette zu überblicken, ist daher die Herkulesaufgabe bei der Ermittlung des Carbon Footprints. Ein Produkt dafür bietet das Unternehmen Shipzero, das eine Datenplattform zur Messung von CO2-Emissionen extra für die Transport- und Logistikbranche entwickelt hat. Die Anwendung ermöglicht den Datenaustausch zwischen Verladern und Dienstleistern, ermittelt präzise Scope-3-Emissionen und identifiziert Maßnahmen zur Dekarbonisierung.‣ weiterlesen
