Wer kennt das nicht? Entweder werden große Mengen Daten generiert, die nicht immer zielgerichtet sind oder es stehen nur unvollständige Daten zur Verfügung. Zudem verändern sich Produktionsdaten dynamisch, so dass es zu Anpassungen in Systemen und Anlagen kommen muss. Dieses erfordert robuste Ansätze in der Künstlichen Intelligenz für die intelligente Automation. Welche Verfahren sich hierfür eignen und für welche Anwendungen sie zum Einsatz kommen, ist Ziel und Thema dieser Veranstaltung.

Das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) aus Lemgo stellt Verfahren der Künstlichen Intelligenz vor, die sich für die Analyse weniger Produktionsdaten eignen. Das Fraunhofer IOSB-INA zeigt praktische Anwendungsbeispiele von KI in Produktionsanlagen aus dem Mittelstand. Hierbei werden unterschiedliche Optimierungsziele dargestellt – von der möglichen Optimierung der Nachhaltigkeit, der Effizienz oder der Qualität.