💡 Zusammenfassung
Marco Schäfer, Head of Discovery Innovation bei Trebing + Himstedt, präsentiert in diesem Webinar die Bedeutung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktionstechnik, insbesondere im Bereich der End-of-Line-Prüfung. Schäfer beleuchtet, wie maschinelles Lernen und KI zur Fehlererkennung und Prozessoptimierung beitragen können. Durch die Verwendung von KI-gestützten Methoden wie Anomalieerkennung lassen sich Produktionsprozesse effizienter und präziser gestalten, was zu einer verbesserten Qualitätssicherung führt. Besonders betont wird, dass KI nicht als Allheilmittel, sondern als ergänzendes Werkzeug zur bestehenden Technik verstanden werden sollte. Der Einsatz externer KI-Services, wie die Lösung von Porsche Digital, wird als effektive Möglichkeit vorgestellt, um KI in bestehende Systeme zu integrieren und die Produktionsqualität signifikant zu steigern.

⬆️ Highlights
🔧 Anwendung von KI in der Produktion: Die Bedeutung von KI für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung in der Produktion wird hervorgehoben.
🎯 Effektive Fehlererkennung: Mit KI-gestützter Fehlererkennung lassen sich fehlerhafte Bauteile besser identifizieren, was die Produktionsqualität steigert.
⚙️ Integration von KI-Services: Externe KI-Lösungen, wie von Porsche Digital, ermöglichen eine schnelle und effiziente Implementierung in bestehende Produktionssysteme.
📊 Praxisbeispiele und Ergebnisse: Präsentation eines Anwendungsfalls mit einer 96-prozentigen Fehlererkennungsrate durch KI.

Kapitelübersicht
00:00:00 – Einleitung Vorstellung des Themas KI in der Produktion, speziell im Bereich der End-of-Line-Prüfung.
00:03:13 – Was kann KI? Unterschiede zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz und wie KI Muster in Daten erkennen kann.
00:08:19 – Kategorisierung von KI-Methoden Überblick über die wichtigsten Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in der Produktion.
00:10:19 – Prozessüberwachung, -optimierung und -steuerung Vorstellung der drei Hauptanwendungsbereiche von KI in der Produktion.
00:14:20 – Anwendungsbeispiele in der Produktion Einsatz von KI für Produktionssteuerung, Intralogistik und Wartung, sowie ein Praxisbeispiel der End-of-Line-Prüfung.
00:21:04 – Technische Umsetzung Erklärung der verschiedenen Lernmethoden wie Supervised Learning, Unsupervised Learning und Anomalie-Erkennung.
00:23:39 – CRISP-DM-Ansatz Vorstellung des Prozessmodells für Data Mining und wie es zur Entwicklung von KI-Anwendungen genutzt wird.
00:28:28 – Integration von KI-Services Diskussion über die Integration von externen KI-Services in bestehende MES-Systeme und die Herausforderungen dabei.
00:32:08 – Praxisdemonstration Demonstration einer End-of-Line-Prüfung mit KI-Unterstützung und deren Integration in ein MES-System.
00:36:00 – Fazit und Vorteile von Cloud-Lösungen Zusammenfassung der Vorteile von Cloud-basierten KI-Lösungen und deren einfache Integration in bestehende Systeme.
00:39:08 – Schlussbemerkung und Ausblick Hinweis auf zukünftige Webinare und weitere Anwendungsmöglichkeiten von IoT und KI in der Produktion.