Weber / Seeberg KI in der Industrie

Grundlagen, Anwendungen, Perspektiven
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-446-46427-8
Verlag: Carl Hanser
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 136 Seiten

•Leicht verständlicher Einstieg in die Anwendungsmöglichkeiten von KI und Machine Learning in der Industrie
•KI und ML entmystifiziert
•Das Buch zum Podcast https://aipod.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. Gemeinsam mit Peter Seeberg diskutiert Robert Weber 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.

Autoren/Hrsg.

Weber, Robert

Seeberg, Peter

Fachgebiete

• Technische Wissenschaften Maschinenbau | Werkstoffkunde Produktionstechnik
• Technische Wissenschaften Technik Allgemein Mess- und Automatisierungstechnik
• Technische Wissenschaften Technik Allgemein Computeranwendungen in der Technik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Computeranwendungen in Wissenschaft & Technologie

Inhaltsverzeichnis

1;Inhalt;6
2;Vorwort;8
3;Danksagung;12
4;1 Einführung;14
4.1;1.1 Was Unternehmer wissen müssen;19
4.2;1.2 Wie starten Unternehmen ein Projekt?;28
5;2 Daten in der Industrie;36
5.1;2.1 Wem gehören die Daten in der Industrie?;38
5.2;2.2 IDS als Lösung;39
5.3;2.3 Der Weg zur Datenstrategie;42
5.4;2.4 Daten- oder prozessgetriebene Projekte?;43
5.5;2.5 Warum OPC UA für Daten?;46
6;3 AutoML und Guided Analytics;50
6.1;3.1 Vier Schritte der Analytics;51
7;4 Anwendungen aus der Industrie;58
7.1;4.1 Small Data für die Montage;59
7.2;4.2 Siri, wie geht es der Maschine?;61
7.3;4.3 Maschinen lernen mit OPTILINK;64
7.4;4.4 Kein idealer Schadensfall;67
7.5;4.5 KI im 3D-Druck;69
7.6;4.6 Intelligentes Assistenzsystem;71
7.7;4.7 KI und Logistik;72
7.8;4.8 KI und Robotik;78
7.9;4.9 KI in der Prozessindustrie;79
7.10;4.10 KI oder ML in den Markt bringen;82
8;5 Wo werden die Daten verarbeitet?;86
8.1;5.1 Die sensornahe KI;90
8.2;5.2 Kann die SPS KI und ML?;92
9;6 KI und Patente;96
10;7 Security, Vertrauen und KI;102
10.1;7.1 Vertrauenswürdige KI;107
10.2;7.2 KI und die Maschinenrichtlinie;113
11;8 KI in Europa – sind wir schon abgehängt?;116
12;Anhang: Wo können Sie sich weiterbilden?;122
12.1;Literatur;122
12.2;Online-Kurse;126
12.3;Webseiten/Videos;127
12.4;Podcast;133
12.5;Mehrere Medien;133
13;Index;136

Über Autor(innen)

Seeberg, Peter
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 zum Thema.
Gemeinsam mit Robert Weber diskutiert Peter Seeberg 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.

Weber, Robert
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.
Gemeinsam mit Peter Seeberg diskutiert Robert Weber 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.

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.