KI-basierte Systeme versprechen auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) enorme Potenziale. Die Einsatzfelder reichen von Assistenzsystemen für Routineaufgaben über intelligente Chatbots im Kundenmanagement und KIunterstützte Simulation in der Produktentwicklung bis hin zur automatisierten Lagerhaltung.

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Potenziale und konkrete Umsetzungskonzepte

Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Künstliche Intelligenz

qz-online.de

Digitalisierung

Machine Learning / Künstliche Intelligenz für die spanende Fertigung

Industrie 4.0 für die spanende Fertigung

Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand

Künstliche Intelligenz kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Ein Beispiel sind Bewerbungsverfahren. So gibt es etwa Software, die Fragen für Bewerbungsgespräche entwickelt, damit diese am Ende besser vergleichbar sind.

Software für Bewerbungsgespräche

Karriere

KI im Recruiting

Erfolgreiche Praxisbeispiele, wie die KI-Einführung im Mittelstand gelingt, welche Potenziale KI für die unterschiedlichen Anwendungsbereiche bringt und wie sich Investitionen für neue Technologien refinanzieren lassen.

KI im Mittelstand | Drei Praxisbeispiele ✓ Ausgangssituation ✓ Problemstellung ✓ Umsetzung ✓ Wertschöpfung ► Jetzt mehr erfahren!

Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand: Praxisbeispiele

Für den führenden Hersteller von High-End Leiterplatten AT&S entwickelte das Know-Center einen KI-Algorithmus. Dieser erkennt nicht nur die Bilder der Leiterplatten richtig, sondern liefert auch zusätzlich eine Erklärung, warum eine Leiterplatte als defekt oder intakt erkannt worden ist.

Bildverarbeitungs-Software

Fertigungsautomation

Bildverarbeitung

Bildverarbeitung, Machine Vision

AT&S nutzt „smarte“ Qualitätskontrollen

webbasierte CAQ Lösung mit offener Architektur

16:9

Quality Software & Consulting GmbH & Co KG 

https://www.qsc-systems.com

8D-Report

Qualitätsmethoden

APQP / PPAP

Audit / Auditierung

Audit-Software, Auditmanagement

Software

Aufbau CAQ-System

Beratung und Consulting

Dienstleistungen

Aufbau QM-System

Auswerte- und Analysesoftware

Benchmarking

Big Data für die Qualitätssicherung

CAQ (Computer Aided Quality Assurance)

Qualitätssicherung

Dokumentationsmanagement

Qualitätsmanagement

Dokumentenmanagement, CAQ

Erstbemusterung, Erstmusterprüfbericht

FMEA-Systeme

Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse

Fehlermanagement

Integriertes Management-System

IoT-Plattformen für die Qualitätssicherung

Kennzahlen, Q-Leitstand, Q-Monitor

Kontinuierlicher Verbesserungsprozess

Lieferantenbeurteilung

Machine Learning für die Qualitätssicherung

Management-Beratung

Management-Informationssysteme

Maßnahmenmanagement

Messdatenerfassung, Software

Modulare Q-Informationssysteme

Produktentwicklung(sprozess)

Prüfmittelverwaltung

Prüfmittelüberwachung

Prüfplanung

Prüfpunkte / Bauteilstempel

QDX / Datenaustauschformat

QM im Gesundheits- / Sozialwesen

QM in IT-Projekten

Qualitätskostenrechnung

Qualitätsplanung

Reklamations-, Beschwerdemanagement

Reporting-Tools

Requirement / Anforderungsmanagement

Rückverfolgbarkeit, Traceability

SPC, Statistische Prozesssteuerung

Six Sigma

Software Qualitätsmanagement

Software für Qualitätssicherung

Statistische Methoden

Vorbereitung zur Zertifizierung

Wareneingangs- / -ausgangsprüfung

Workflow- / Prozessmanagement

Durch „lernfähige“ Maschinen und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind produzierenden Unternehmen ganz neue Möglichkeiten gegeben. So treibt das Birkenfelder Unternehmen MCD Elektronik in einem Entwicklungsprojekt die KI-gestützte Messdaten-Analyse voran.

Bild 1. Künstliche Intelligenz: Schneller und exakter als ein menschlicher Awender © MCD Elektronik GmbH

Messtechnik

Intelligente Analysen  durch Cluster und Algorithmen

Künstliche Intelligenz (KI) wird den Arbeitsalltag vieler Beschäftigten verändern – in der Fabrik genauso wie im Büro. Die neue Arbeitsteilung zwischen Mensch und Technik erfordert neue Kompetenzen. Zentrale Herausforderung für eine erfolgreiche Einführung von KI-Systemen in Unternehmen ist deshalb die Weiterbildung der Beschäftigten.

Welche Kompetenzen in der Arbeitswelt wichtig werden

Fit für Künstliche Intelligenz (KI)

Vom 5. bis 7. Oktober fand die VISION 2021 live und in Farbe statt. Wer nicht nach Stuttgart kam, kann sich hier durch ein paar Impressionen von der Messe und Produktneuheiten klicken. Zwei der Trendthemen der Bildverarbeitung heißen auf jeden Fall Embedded Vision und Deep Learning.

Mit interaktiven Demos locken die Experten von MVTech die Messebesucher an: Deep OCR, Subpixel Barcode Reader und – die Deep Learning Funktionalität von Merlic. Der „echte“ Austausch mit Kunden sorgt bei Dr. Maximilian Lückenhaus (links), Director Marketing und Business Development, und Geschäftsführer Dr. Olaf Munkelt für gute Laune.

Impressionen von der Messe und Produktneuheiten

Bildverarbeitungssysteme

Bildsensoren

Messe Vision

Trends von der Vision 2021

Die MVTec Software GmbH, internationaler Software-Anbieter für die industrielle Bildverarbeitung, bringt am 17. November 2021 die neue Version 21.11 der Machine-Vision-Standardsoftware HALCON auf den Markt.

Version 21.11 der Machine-Vision-Software HALCON

MVTec erweitert Deep-Learning-Spektrum

Das Fraunhofer IAIS hat in der veröffentlichten Studie Management System Support for Trustworthy Artificial Intelligence den Standard-Entwurf für KI-Managementsysteme der International Organization for Standardization (ISO) und die bisherigen Richtlinien miteinander verglichen.

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KI-Managementsysteme fördern Vertrauen in KI

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert einen Forschungsverbund der Universität Freiburg im Rahmen ihres Programms „Wissenschaftliche Durchbrüche in Künstlicher Intelligenz“.

Durch Methoden des maschinellen Lernens sollen ReScaLe-Roboter Aufgaben von Menschen erlernen, indem sie ihnen vorgeführt werden.

Software / Betriebssysteme / KI

Elektronik

Kfz-Elektronik

Deep Learning

Datenanalyse

Machine Learning

Ingenieurwissenschaften

Carl-Zeiss-Stiftung fördert Forschungsprojekt zu lernenden Assistenzrobotern

Im ATLAMP-Projekt der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) wird ein zweistufiges in-situ Überwachungssystem für den L-PBF Prozess, ein additives Fertigungsverfahren für metallische Bauteile, entwickelt.

Das Projekt ATLAMP hat sich zum Ziel gesetzt, die Kontrolle und Regelung des Fertigungsprozesses in der Additiven Fertigung entscheidend voranzubringen.

Verfahren für die additive Fertigung

CAQ-Systeme in der Material- / Werkstoffprüfung

Additive Fertigung

3D-Druck: Risse von Metallbauteilen in Echtzeit erfassen

Damit sichere Anwendungen zum Einsatz kommen, will die Europäische Kommission KI-Systeme entsprechend ihrer Risiken regulieren.

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet viele Chancen für Gesellschaft und Wirtschaft, birgt aber auch Risiken. Damit sichere Anwendungen zum Einsatz kommen, will die EU-Kommission KI-Systeme entsprechend ihrer Risiken regulieren

IT-Sicherheit

Sicherheit

Vertrauenswürdige KI-Systeme gestalten

Das Deutsche Institut für Normung e.V. (DIN) und die Deutsche Kommission Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik in DIN und VDE (DKE) rufen KI-Expert*innen zur Mitwirkung auf.

Das Ziel der Roadmap ist die Fortschreibung und Weiterentwicklung der Ergebnisse der ersten Ausgabe der Roadmap als strategischer Fahrplan für die Normung und Standardisierung im Bereich KI (© Orlando Florin Rosu)

Normen / Standards

Recht allgemein / sonst.

Normen

Seminare, Schulungen, Kongresse

Softwarequalität

Normungsroadmap KI geht in die zweite Runde

Im Forschungsprojekt GeMeKI entwickelt das Fraunhofer IPT gemeinsam mit elf Partnern KI-gestützte Assistenzsysteme für das Fügen, Trennen und Umformen.

Prozessoptimierung durch KI-gestützte Datenanalyse anhand eines Fräsverfahrens

Forschung + Entwicklung

Digitale Transformation

Wirtschaft

Innovationen und neue Technologie

Digitaltechnik

Wechselseitiges Feedback zwischen  Mensch und Maschine

Land Hessen und VDE stellen AI Quality & Testing Hub vor

Die Hessische Landesregierung und der VDE haben am 13. Februar 2023 im House of Logistics & Mobility (HOLM) in Frankfurt den bundesweit ersten AI Quality & Testing Hub (AIQ) eröffnet.

Die Hessische Landesregierung und der VDE haben am 13. Februar 2023 im House of Logistics & Mobility (HOLM) in Frankfurt den bundesweit ersten AI Quality & Testing Hub (AIQ) eröffnet. Unternehmen haben im Hub die Möglichkeit, Qualitätseigenschaften von Systemen Künstlicher Intelligenz (KI) nachzuweisen und zu verbessern. Dies soll helfen, dass die Nutzerinnen und Nutzer Vertrauen in KI-Anwendungen gewinnen und dass die neuartigen Technologien im Einklang mit der Europäischen Werteordnung sind.

„Künstliche Intelligenz ist die Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts. Mit dem Hub mit Sitz in Frankfurt gibt es ein einzigartiges Joint-Venture zwischen einer Landesregierung und einer der größten Technologieorganisationen Europas. Wir sind beide von dem großen Potenzial unseres Standorts in Hessen überzeugt. Wir entwickeln einen europäischen Leuchtturm, um KI- Anwendungen nutzen zu können. Damit sind wir eines der ersten Reallabore Europas im Bereich KI-Qualität. Wir betreiben verantwortungsbewusste Spitzenforschung und ermöglichen gleichzeitig den Transfer in die Praxis. Wir greifen mit diesem Vorhaben die anstehende und in Brüssel aktuell diskutierte KI-Verordnung auf und schaffen beste Voraussetzungen, die kommende KI-Regulierung für Europa in die Praxis zu bringen. Wir entwickeln ‚KI made in Hessen‘ zu einem weltweit anerkannten Markenzeichen«, so Hessens Digitalministerin Prof. Dr. Kristina Sinemus.

Zahlreiche Initiativen rund um Künstliche Intelligenz

Der VDE mit seinem neutralen Expertinnen- und Expertennetzwerk ist bereits in zahlreichen Initiativen rund um Künstliche Intelligenz weltweit eingebunden. Für VDE-Präsident Alf Henryk Wulf ist die Zusammenarbeit mit dem Land Hessen daher eine logische Konsequenz, um das Thema Artificial Intelligence (AI) weiter voranzutreiben: „AI wird in Zukunft fast alle Bereiche unseres Lebens beeinflussen und wird über alle Branchen hinweg eingesetzt. Hier gibt es viel Pionierarbeit zu leisten, damit sich die neue Technologie auch nach unseren Vorstellungen entwickelt. Diese Gestaltungsaufgabe wollen wir als VDE zusammen mit unseren Partnern beherzt angehen.“

Dr. Michael Rammensee, Geschäftsführer des AI Quality & Testing Hub: „Die AI Quality & Testing Hub GmbH übernimmt die Aufgabe einer individuellen Beratung von Unternehmen und Organisationen zum Thema „KI-Qualität“. Ergänzt wird dies durch die Entwicklung und das Angebot von Schulungs- und Trainingsangeboten. Vorgesehen ist darüber hinaus die Erstellung und Lizenzierung von qualitätsgesicherten Test- und Trainingsdatensätzen für KI, mit denen die Ergebnisse von Algorithmen im Testlauf überprüft werden können. Geplant ist zudem auch die Entwicklung und Vermietung von Simulationsumgebungen, um KI-Systeme zu testen (z.B. bei autonomen Fahrzeugen). Um Standards für den Einsatz von KI schneller formulieren zu können, unterstützt der AI Quality & Testing Hub dies mit seinen KI-Expertinnen und Experten gemeinsam mit dem VDE und dem Land Hessen.“

Dr. Beate Mand, stellvertretende Vorstandsvorsitzende des VDE: „Seit 130 Jahren steht der VDE für Schutz und Sicherheit in Verbindung mit Innovationen, das ist sozusagen unsere DNA. Damals war es die neue Technologie Elektrizität, die zur Gründung des VDE führte. Heute ist es die KI, die unter anderem Standards benötigt. Mit unserer Expertise bei Standardisierung, Prüfung und Zertifizierung stehen wir an der Seite des Hub.“

Zusammen mit Vertrer*innen aus der Wissenschaft und der Wirtschaft wurden zahlreiche Anwendungsbeispiele erläutert.

Prof. Dr. Kristian Kersting, Co-Direktor von hessian.AI: „Aktuelle Systeme der Künstlichen Intelligenz werden mit einer großen Zahl von Parametern und Eingabemodalitäten immer komplexer. Das macht sie einerseits vielseitig einsetzbar, andererseits wird es immer schwieriger und kostspieliger, ihre Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. Die Einrichtung des AI Quality & Testing Hub in Hessen erlaubt es, aktuelle Erkenntnisse aus der Forschung beispielsweise am Hessischen Zentrum für KI (hessian.AI) direkt in die Tat umzusetzen. So können wir Nutzerinnen und Nutzern Gewissheit geben, dass KI-Systeme wirksame Tools sind, und die Erwartungen der Gesellschaft an die Mitwirkung von uns Menschen ihren Entscheidungsprozess erfüllen. Mit dem AI Quality & Testing Hub gewinnen wir eine weitere exzellente KI-Einrichtung als bedeutenden Partner im hessischen KI-Ökosystem.“

Prof. Dr.-Ing. Philipp Slusallek, Wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI): „Vertrauenswürdige und verantwortungsvolle KI wird die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Industrie fördern. Das DFKI ist mit seiner Forschung und Entwicklung im Bereich von Trusted-AI, aber auch über das Labor für Zertifizierung und Digitale Souveränität (CERTLAB), bereits in diesem Bereich aktiv. Wir freuen uns sehr, zukünftig über die Vernetzung und die Zusammenarbeit mit dem AI Quality & Testing Hub gemeinsam zur Entwicklung, Standardisierung und Anwendung von Kriterien und Methoden zur Zertifizierung von KI-Systemen beitragen zu können.“

Wolfgang Peiter, Head of Data Management & Analytics, Merck Group: „Merck und das AI Quality & Testing Hub planen in einem ersten Schritt gemeinsame Trainingsmaßnahmen von Merck-Mitarbeitern zur Sicherstellung von KI-Qualität zu erarbeiten und durchzuführen. Darüber hinaus partizipiert Merck am Netzwerk des AI Quality & Testing Hub und den Erkenntnissen rund um das Marktangebot von AI-Quality-Tools sowie der Roadmap des AI Trust Labels.“

Dr. Corina Apachiţe, Program Head AI & Data, Continental AG: „Der AI Quality & Testing Hub trägt dazu bei, allen Unternehmen das Einhalten von regulatorischer und geschäftlicher Bestimmungen im Bereich KI und Daten zu ermöglichen. Dies ist eine notwendige Voraussetzung der Zusammenarbeit im Ecosystem, die nun erfüllt werden kann.“

Heiko Herchet, Vice President Sales Software & Digitalisation, EDAG Group: „Nach Jahrzehnten der Forschung erreichen datenbasierte Geschäftsmodelle und insbesondere KI-Anwendungen die Schwelle der großflächigen Industrialisierung und Anwendung. Entscheidend für den Erfolg oder Misserfolg der nächsten Jahre wird es für Unternehmen sein, KI-Standards sowie die Prozess- und Qualitätssicherheit der KI-Anwendungen sicherzustellen. EDAG sieht das AI Quality & Testing Hub als Wegweiser zur Lösungsfindung dieser Herausforderungen und als Bindeglied zwischen Forschung und Anwendung. Wir freuen uns auf eine konstruktive Zusammenarbeit mit dem AI Quality & Testing Hub in der Anwendungsentwicklung.“

Dr. med. Philipp Stoffers, Co-Founder und Geschäftsführer Hepacura: „Mobile Gesundheitsanwendungen sind in der Lage, ihre Anwenderinnen und Anwender individuell und zeitnah zu unterstützen. Digitales, KI-basiertes ‚Nudging‘ kann helfen, gesundheitsförderliche Gewohnheiten fest im Patientinnen- und Patientenalltag zu integrieren. Wir wollen mit dem AI Quality & Testing Hub Nachweismethoden entwickeln, um sichere KI-Anwendungen für alle Patientinnen und Patienten auf den Markt zu bringen.“

Michael Wilczynska, Geschäftsführer WIANCO OTT Robotics: „Die Integration von KI-basierten Lösungen in Unternehmen und Behörden erfordert neben dem gewünschten praktischen Nutzen die notwendigen, Vertrauen schaffenden Maßnahmen zur Sicherstellung ihrer Qualität und Zuverlässigkeit. Mit dem AI Quality & Testing Hub wird daher eine sehr wichtige und Wert stiftende Funktion ins Leben gerufen, die den skalierten Einsatz Künstlicher Intelligenz und resultierender Erfolge in einen sicheren Aktionsraum stellt.“

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VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V. 

https://www.vde.com

Hessische Digitalministerin Prof. Dr. Kristina Sinemus (3. von links) und VDE-Präsident Alf Henryk Wulf (2. von links) eröffnen AI Quality & Testing Hub im HOLM in Frankfurt