Vorausschauende Qualitätssicherung durch „Maschinelles Lernen“

15. April 2020


Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Ein potenziell großes Zukunftsfeld in der Qualitätssicherung von Produktionsprozessen, mit den Möglichkeiten, automatisiert Schaden zu erkennen, eine verbleibende Lebensdauer zu errechnen, Sensorfehler zu identifizieren oder einen definierten Zustand zu überwachen. „Softwaresysteme können in Onlinedaten Symptome für Ausschussteile erkennen, daraus lernen, was im Prozess nicht bestehen kann und daraus Schlüsse ziehen. Das sorgt für eine bessere Auslastung und damit höhere Effizienz im Produktionsprozess“, erklärt das Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum in Saarbrücken. 80% der Arbeit, die der Mensch dabei verrichtet dreht sich um Datenorganisation. Nur 20% beschäftigen sich mit dem eigentlichen maschinellen Lernen und deren Validierung.

 

Richtige Menge und Kombination von Daten führen zum Erfolg

Für ein erfolgreiches Lernen benötigt es vor allem die richtige Menge und Kombination von Daten. Nur dann kann der Computer erfolgreich lernen, wie die Daten den Vorgängen zugeordnet werden und daraus seine Schlüsse ziehen. In der Praxis werden die im Unternehmen gesammelten Daten aufbereitet, klassifiziert und auf die wirklich relevanten Teile reduziert. Automatisierte Instrumente suchen dann den einfachsten möglichen Algorithmus, der mit einem minimalen Datenaufwand zu einem wirklich guten „Lernergebnis“ kommt. Das Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum arbeitet im Bereich „Maschinelles Lernen“ eng mit den Hochschulen des Landes zusammen. Ziel sind individuell angepasste Lösungen für saarländische Unternehmen. Weitere Informationen unter:

https://kompetenzzentrum-saarbruecken.digital/