Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Produktion: Grundlagen und Anwendung
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden, Germany
Springer Vieweg
[2024]
|
| Ausgabe: | 2. Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Auszug Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXXIX, 399 Seiten Illustrationen 24 cm, 742 g |
| ISBN: | 9783658419349 3658419342 |
Internformat
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text |
INHALTSVERZEICHNIS
1
INDUSTRIE
UND
GESELLSCHAFT
IM
DIGITALEN
WANDEL
.
1
1.1
DIGITALE
TRANSFORMATION
.
1
1.2
MYTHEN
&
FAKTEN
.
3
1.3
TECHNOLOGISCHE
VERAENDERUNGEN
.
6
1.4
TECHNOLOGIEBRUCH
UND
DISRUPTION
.
7
1.5
INNOVATIVE
GRUNDSTRATEGIEN
.
11
1.5.1
INNOVATIONSGRAD
.
12
1.5.2
INNOVATION
UND
DAS
VERHAELTNIS
VON
TECHNIK
&
MARKT
.
13
1.5.3
HANDLUNGSOPTIONEN
IM
INNOVATIVEN
UMFELD
.
14
1.6
GESELLSCHAFTLICHER
WANDEL
DURCH
TECHNISCHE
INNOVATIONEN
.
16
1.7
WANDEL
DURCH
DIE
DIGITALE
TRANSFORMATION
.
18
1.8
AUSWIRKUNGEN
AUF
DIE
ARBEITSWELT
(ARBEIT
4.0)
.
19
1.9
PERSONALMANAGEMENT
IM
WANDEL
(HR
4.0)
.
27
1.10
EVOLUTIONAERE
&
DISRUPTIVE
TRANSFORMATION
.
29
1.11
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
30
LITERATUR
.
32
2
GRUNDLAGEN
DER DIGITALISIERUNG
UND
INDUSTRIE
4.0
.
35
2.1
WAS
IST
NEU?
.
35
2.2
DEFINITIONEN
AUTOMATISIERUNG,
DIGITALISIERUNG
&
INDUSTRIE
4.0
.
38
2.3
ABGRENZUNG:
AUTOMATISIERUNG,
DIGITALISIERUNG,
INDUSTRIE
4.0,
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
40
2.4
GESCHICHTE
DER
DIGITALISIERUNG
&
INDUSTRIE
4.0
.
44
2.4.1
GESCHICHTE
DER
DIGITALISIERUNG
.
44
2.4.2 DIE
INDUSTRIELLEN
REVOLUTIONEN
1.0
BIS
4.0
SOWIE
INDUSTRIE
X.O
.
45
2.5
TECHNOLOGIEBASIS
FUER
DIGITALISIERUNG
UND
INDUSTRIE
4.0
.
48
2.6
AGILITAET,
KOMPLEXITAET
.
48
2.7
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.50
LITERATUR
.
50
XX
INHALTSVERZEICHNIS
3
GRUNDLAGEN
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
(KI)
.
53
3.1
INTELLIGENZ
.
53
3.2
DEFINITIONEN
UND
AUFBAU
EINER
KI
.
57
3.3
STARKE
&
SCHWACHE
KI
.
60
3.4
ARTIFICIAL
GENERAL
INTELLIGENCE
(AGI)
.
61
3.5
HYBRIDE
KI
.
64
3.6
SYMBOLISCHE
UND
SUBSYMBOLISCHE
KI
.
65
3.7
AUTONOMIESTUFEN
.
66
3.8
GESCHICHTE
DER
KI
.70
3.9
INTERAKTION
VON
MENSCHEN
&
KI
.
75
3.10
BOTS
.
77
3.11
TURING-TEST
&
BOTOMETER
.
78
3.12
ANFORDERUNGEN
AN
EINE
KI
.
80
3.12.1
VERTRAUENSWUERDIGE
KI
(TRUSTED
AI)
.
80
3.12.2
BLACK-BOX-PROBLEMATIK
&
BLACK-BOX-TEST
.
84
3.12.3
TRANSPARENTE
KI
.
86
3.12.4
ERKLAERBARE
KI
(EXPLAINABLE
AI-XAI)
.
87
3.12.5
ZIELGERICHTETE
KI
.
89
3.12.6
DISKRIMINIERUNGSFREIHEIT,
VERZERRUNGSEFFEKTE
(BIAS)
.
89
3.13
PATENTSITUATION
.
92
3.14
KUENSTLICHE
KREATIVITAET
.
96
3.15
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
99
LITERATUR
.
100
4
ETHISCHE
ASPEKTE
.
105
4.1
GRUNDBEGRIFFE
DER
ETHIK
.
105
4.2
MORALISCHES
DILEMMA
.
108
4.3
HAFTUNG
BEI
KI
.
111
4.4
PRINZIP
DER
DOPPELWIRKUNG
(PDW)
.
113
4.5
DOPPELVERWENDUNG
(DUAL
USE)
.
114
4.6
TECHNOLOGIEFOLGENABSCHAETZUNG
(TA)
.
115
4.7
MASCHINENETHIK,
MASCHINENMORAL
&
ROBOTERETHIK
.
116
4.8
ETHISCHE
LEITPLANKEN
BEI
DIGITALISIERUNG
&
KI
.
117
4.9
GESAMTBEWERTUNG
UND
MESSUNG
EINER
KL-ETHIK
.
120
4.10
BEWERTUNG
DER
CHANCEN
UND
RISIKEN
.
121
4.11
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
123
LITERATUR
.
124
5
DATEN
DER
DIGITALISIERUNG
UND
DER
KI
.
127
5.1
DATEN
&
CO
.
127
5.1.1
DATEN
-
INFORMATIONEN
-
WISSEN
.
127
INHALTSVERZEICHNIS
XXI
5.1.2
DATENERHEBUNG,
DATENERFASSUNG
&
CHAOTISCHE
DATENSAMMLUNG
.
130
5.1.3
METADATEN
&
DATENMERKMALE
.
131
5.1.4
DATENZIELE,
DATENINTEGRITAET,
DATENQUALITAET
&
INTEROPERABILITAET
.
132
5.1.5
DATENSCHUTZ
.
134
5.2
BIG
DATA
(MASSENDATEN)
.
136
5.2.1
DATENSAMMLUNG
BEI
BIG
DATA
.
138
5.2.2
KAUSALITAETEN
VS.
KORRELATION
BEI
BIG
DATA
.
139
5.2.3
SMARTDATA
.
140
5.3
PROZESSMODELLE
.
142
5.3.1
CROSS-INDUSTRY
STANDARD
PROCESS
FOR
DATA
MINING
(CRISP-DM)
.
143
5.3.2
CRISP-ML(Q)
CROSS
INDUSTRY
STANDARD
PROCESS
MODEL
FOR
THE
DEVELOPMENT
OF
MACHINE
LEARNING
APPLICATIONS
WITH
QUALITY
ASSURANCE
METHODOLOGY
.
148
5.3.3
PAISE
(PROCESS
MODEL
FOR
AI
SYSTEMS
ENGINEERING)
.
154
5.3.4
ML4P
(MACHINE
LEARNING
FOR
PRODUCTION)
.
160
5.3.5
ZUSAMMENFASSUNG
.
164
5.4
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
166
LITERATUR
.
167
6
MASCHINELLES
LERNEN
.
169
6.1
MASCHINELLES
LERNEN
(MACHINE
LEARNING
-
ML)
.
169
6.1.1
SIEBEN
STARTSCHRITTE
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
MITTELS
TRAININGSDATEN
.
172
6.1.2
INITIALDATEN
(SYNTHETISCHE
DATEN,
TRAININGS-,
TEST
UND
VALIDIERUNGSDATEN)
.
173
6.2
DREI
METHODEN
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
.
174
6.2.1
UEBERWACHTES
LERNEN
(SUPERVISED
LEARNING)
.
175
6.2.2
UNUEBERWACHTES
LERNEN
(UNSUPERVISED
LEARNING)
.
177
6.2.3
BESTAERKENDES
LERNEN
(REINFORCED
LEARNING)
.
177
6.2.4 WEITERE
LERNMETHODEN
(LAZY
LEARNING,
EAGER
LEARNING,
CONTINUOUS
LEARNING)
.
178
6.3
MUSTERERKENNUNG
.
178
6.4
ML-ALGORITHMEN
(UEBERSICHT)
.
180
6.5
INFERENZ
.
186
6.6
STABILITAETS-PLASTIZITAETS-DILEMMA
&
DRIFT
(CONCEPT/MODEL
DRIFT)
.
186
6.7
METALERNEN
(META-LEARNING)
.
188
6.8
AUTOMATISIERTES
MASCHINELLES
LERNEN
(AUTOML)
.
189
6.9
TIEFERGEHENDES
LERNEN
(DEEP
LEARNING
-
DL)
.
191
XXII
INHALTSVERZEICHNIS
6.10
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
-
KNN
(ARTIFICIAL
NEURONAL
NETWORK
-
ANN)
.
192
6.11
ANWENDUNGSBEISPIEL
BEI
3M
.
196
6.12
HERAUSFORDERUNGEN
BEI
DER
IMPLEMENTIERUNG
VON
MASCHINELLEM
LERNEN
IN
DER
PRODUKTION
.
198
6.12.1
KOSTEN-NUTZEN-ABSCHAETZUNG
.
198
6.12.2
EIGNUNG
VON
MASCHINELLEM
LERNEN
.200
6.12.3
DATENSCHUTZ
&
ETHIK
.
202
6.12.4
KNOW-HOW
.
203
6.12.5
KONTINUIERLICHES
LERNEN
.
204
6.12.6
DATEN
UND
DATENEFFIZIENZ
.
205
6.13
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
210
LITERATUR
.
210
7
MASCHINELLE
ENTSCHEIDUNGEN
.
213
7.1
MENSCHLICHE
ENTSCHEIDUNG
.
213
7.2
HERAUSFORDERUNGEN
BEI
DER
YYFAKTENORIENTIERTEN
ENTSCHEIDUNG
"
.
217
7.3
KONTINGENZ
(SELEKTION
BEI
MEHREREN
ALTERNATIVEN)
.
221
7.4
UNSICHERHEIT:
INFORMATIONSMANGEL,
-VERFUEGBARKEIT
&
-ASYMMETRIE
.
222
7.5
EMPATHIE,
INTUITION,
IRRATIONALITAET,
EMOTIONALITAET
BEI
ENTSCHEIDUNGEN
.
224
7.6
EXKURS:
SPIELTHEORIE
(GAME
THEORIE)
.
226
7.7
ENTSCHEIDUNGSHEURISTIKEN
.
228
7.8
SELBSTORGANISATION
&
CHAOSTHEORIE
BEI
KI
.
228
7.9
SITUATIONSBEZOGENE
FLEXIBLE
AUSLEGUNG
VON
REGELN
IN
CHAOTISCHEN
SYSTEMEN
.
232
7.10
AUTONOMIE
&
KONTROLLE
BEI
KL-ENTSCHEIDUNGEN
.
234
7.11
KL-ENTSCHEIDUNG
BEI
UNSICHERHEIT
.
237
7.12
ADM-SYSTEME
(ALGORITHMISCHE
ENTSCHEIDUNGSFINDUNG
-
ALGORITHM
DECISION
MAKING)
.
241
7.13
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
244
LITERATUR
.
244
8
WEITERE
WERKZEUGE
DER
KUENSTLICHEN
INTELLIGENZ
.
247
8.1
MASCHINE
ZU-MASCHINE
KOMMUNIKATION
(MACHINE-TO-MACHINE
-
M2M)
.
247
8.2
MENSCH-MASCHINE-INTERFACE
(MMI),
HUMAN
MACHINE
INTERFACE
(HMI)
.
248
8.2.1
HAPTISCHES
FEEDBACK
.
249
8.2.2
GEDANKENSTEUERUNG
.
251
8.3
NATURAL
LANGUAGE
PROCESSING
(NLP)
.
253
8.4
TEXT
MINING
.
254
INHALTSVERZEICHNIS
XXIII
8.5
BILD
&
OBJEKTERKENNUNG
(IMAGE
RECOGNITION)
.
255
8.6
INTELLIGENTE,
AUTONOME
AGENTEN
.
259
8.7
ROBOTIC
PROCESS
AUTOMATION
(RPA)
.
261
8.8
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
261
LITERATUR
.
262
9
ANGRIFFSSICHERHEIT
UND
MANIPULATIONSSICHERHEIT
BEI
KL-SYSTEMEN
.
265
9.1
ANGRIFFE
AUF
INDUSTRIELLE
IT-SYSTEME
.
265
9.2
CYBERRESILIENZ
.
268
9.3
EVASION,
BYPASSING
(AUSWEICHEN,
UMGEHEN)
.
269
9.4
POISONING
ATTACKS
(VERGIFTUNGSATTACKEN)
.
269
9.5
ADVERSARIAL
ATTACKS
(FEINDLICHE
ANGRIFFE)
.
270
9.6
BACKDOOR
ATTACKS
-
BACKDOORING
(ANGRIFF
DURCH
DIE
HINTERTUER)
.
271
9.7
KI-BASIERTE
INTRUSION-DETECTION
UND
INTRUSION-PREVENTION-SYSTEME
(IDS,
IPS)
.
271
9.8
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
272
LITERATUR
.
272
10
DIGITALISIERUNG
UND
KI
IN
DER
PRODUKTION
.
275
10.1
CHANCEN
DER
DIGITALISIERUNG
UND
KI
IN
DER
PRODUKTION
.
275
10.2
ANFORDERUNGEN
AN
EIN
KL-SYSTEM
IM
PRODUKTIONSUMFELD
.
284
10.2.1
SKALIERBARKEIT
.
284
10.2.2
RESILIENZ
BEI
AUTONOMEN
SYSTEMEN
.
284
10.2.3
ROBUSTHEIT
(ROBUSTNESS)
.
287
10.2.4
PLAUSIBILITAET
.
289
10.3
SMART
FACTORY,
SMART
MANUFACTURING
&
PRODUCTION
LEVEL
4
.
290
10.4
AUTONOME
PRODUKTION
.
294
10.5
INTERNET
DER
DINGE
-
(INDUSTRIAL)
INTERNET
OF
THINGS
(LOT
&
HIOT)
.
296
10.6
MASCHINE
ALS
SERVICE
-
MACHINE
AS
A
SERVICE
(MAAS)
.
299
10.7
FERTIGUNGSMANAGEMENTSYSTEME
(MANUFACTURING
EXECUTION
SYSTEMS
-
MES)
.
300
10.8
EINGEBETTETE
SYSTEME
(EMBEDDED
SYSTEMS)
.
302
10.9
CYBERPHYSISCHE
SYSTEME
(CPS
UND
CPPS)
.
304
10.10
SYSTEM
DER
SYSTEME
-
SYSTEM
OF
SYSTEMS
(SOS)
.
305
10.11
UBIQUITOUS
COMPUTING
.
306
10.12
DIGITALER
ZWILLING
(DIGITAL
TWIN)
.
308
10.13
DIGITAL
THREAD
.
310
XXIV
INHALTSVERZEICHNIS
10.14
VIRTUAL,
AUGMENTED
&
MIXED
REALITY
SYSTEMS
(VR,
AR,
MR)
IN
DER
PRODUKTION
.
311
10.15
ANWENDUNG
IN
DER
ENTWICKLUNG
(GENERATIVE
DESIGN)
.
312
10.16
CONNECTED
SHOPFLOOR
.
314
10.17
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
315
LITERATUR
.
316
11
DATENGETRIEBENE
PROZESSANALYSE
.
321
11.1
ARTEN
DER
DATENANALYSE
.
321
11.2
PROCESS
ANALYTICS,
DATA
MINING
&
PROCESS
MINING
.
323
11.3
PREDICTIVE
MAINTENANCE
&
PREDICTIVE
MACHINES
(PDM)
.
327
11.4
COLLABORATIVE
TECHNOLOGIES
(CM,
CCM,
SCC)
.
331
11.5
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
333
LITERATUR
.
333
12
QUALITAETSMANAGEMENT
4.0
.
335
12.1
QUALITAET
4.0
&
SMART
QUALITY
.
335
12.2
QUALITAETSSICHERUNG
&
KI
.
337
12.3
QUALITAETSMANAGEMENT
&
KI
(DIN
EN
ISO
9000
F.)
.
3
3
9
12.4
KL-NORMUNG
&
KONFORMITAETSBEWERTUNG
.
340
12.5
KL-ZERTIFIZIERUNG
.
340
12.6
UMSETZUNG
BEI
QUALITAET
4.0
.
342
12.7
EXKURS:
LERNEN
DURCH
FEHLER
.
344
12.8
IN-THE-LOOP-SIMULATIONEN
.
345
12.9
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
346
LITERATUR
.
346
13
ROBOTIK
.
349
13.1
ROBOTIK
UND
KI
.
349
13.2
HISTORIE
UND
AKTUELLE
SITUATION
DER
ROBOTIK
.
351
13.3
MORAVEC-PARADOX
&
YYGRIFF
IN
DIE
KISTE
"
(YYBIN
PICKING
"
)
.
354
13.4
SOFT
ROBOTICS
.
357
13.5
WAHRNEHMUNG
BEI
ROBOTERN
&
AUTONOMEN
SYSTEMEN
.
359
13.6
SIMULTANE
LOKALISIERUNG
UND
KARTENERSTELLUNG
(SLAM)
.
360
13.7
KOLLABORATIVE
ROBOTIK
(COBOTS)
.
361
13.8
MENSCH-ROBOTER-KOLLABORATION
(MRK)
&
HUMAN
ROBOT
INTERACTION
(HRI)
.
363
13.9
SERVICEROBOTER
&
COBOTS
.
365
13.10
SCHWARMROBOTIK
(SWARM
ROBOTS)
.
368
13.11
MYOROBOTICS
&
EXOSKELETTE
.
370
13.12
MEDIZINTECHNIK
.
371
13.13
FRAGEN
ZUM
KAPITEL
.
374
LITERATUR
.
374
INHALTSVERZEICHNIS
XXV
14
ERFOLGSFAKTOREN
.
377
14.1
GESTALTUNGSFELDER
.
377
14.2
WIE
KANN
MAN
MIT
DIGITALISIERUNG
&
KI
GELD
VERDIENEN?
.
379
LITERATUR
.
383
15
NACHWORT
.
385
LITERATUR
.
388
A.
ANHANG
.
389
LITERATUR
.
391
STICHWORTVERZEICHNIS
.
393 |
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| spelling | Mockenhaupt, Andreas 1961- Verfasser (DE-588)172723299 aut Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Produktion Grundlagen und Anwendung Andreas Mockenhaupt, Tobias Schlagenhauf 2. Aufl. Wiesbaden, Germany Springer Vieweg [2024] XXXIX, 399 Seiten Illustrationen 24 cm, 742 g txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Produktion stw Digitalisierung stw Künstliche Intelligenz stw Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Industrie 4.0 (DE-588)1072179776 gnd rswk-swf Digitalisierung (DE-588)4123065-6 gnd rswk-swf Produktion (DE-588)4047347-8 gnd rswk-swf Automation (DE-588)4003957-2 gnd rswk-swf Industrie 4.0 künstliche Intelligenz Buch Digitalisierung Buch Produktion Qualitätsmanagement Robotik autonome Systeme Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Produktion Medizintechnik Robotertechnik Produktion (DE-588)4047347-8 s Digitalisierung (DE-588)4123065-6 s Automation (DE-588)4003957-2 s Industrie 4.0 (DE-588)1072179776 s Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s DE-604 Schlagenhauf, Tobias Verfasser (DE-588)1276873042 aut Springer Fachmedien Wiesbaden (DE-588)1043386068 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe Mockenhaupt, Andreas, 1961- Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Produktion 2nd ed. 2024 Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, Imprint: Springer Vieweg, 2024 Online-Ressource, XXXIX, 399 S. 162 Abb., 159 Abb. in Farbe., online resource. Erscheint auch als Online-Ausgabe 9783658419356 Vorangegangen ist 9783658327729 X:MVB text/html http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=54ea173e77c44c8db99d73e166ade298&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm Inhaltstext X:MVB https://link.springer.com/978-3-658-41934-9 Auszug B:DE-101 application/pdf https://d-nb.info/1289336695/04 Inhaltsverzeichnis DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=035243810&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis 1\p dnb 20241002 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#dnb 2\p dnb 20241002 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#dnb 3\p dnb 20241002 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#dnb |
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