
Durch die Digitalisierung von Fertigungs- und Produktionsprozessen werden immer mehr Daten erfasst: Daraus erschließen Methoden des maschinellen Lernens und der automatisierten Modellbildung große Optimierungspotenziale – zum Beispiel schnelle Ursachenfindung bei Störungen und Meldungsgewittern durch Online-Condition-Monitoring, Anomalie-Detektion und Kausalitätsanalyse, adaptive Regelungssysteme und Prozesssurrogate für Simulationen, Trenderkennung, Prädiktion und Prognose auf Basis von KPIs, Verbesserung der Produktqualität und Verringerung der Ausschussraten durch datengetriebene Prozessmodellierung.
Roboter in der Produktion, im Service-Bereich und in der Medizin arbeiten immer enger mit Menschen zusammen. KI-Technologien verbessern die maschinelle Wahrnehmung, die Mensch-Maschine-Interaktion, das Lern- und Planverhalten und die Verhaltensanpassung der Roboter. Die mit Sensoren erfasste Umgebung wird mit Karten, externen Daten und dem Eigenzustand zusammengeführt und interpretiert. Das ermöglicht die Bewegung in einer dynamischen Welt. Kraft und Bewegung werden adaptiv geregelt, um auch Gegenstände mit unbekannten Eigenschaften greifen und bearbeiten zu können.