IoT und KI werden in die Produktion integriert, um den Zustand von Anlagen und Prozessen zu überwachen und die Produktivität zu gewährleisten. Gerade in der Produktion hat der Einsatz der KI-Technologie große Veränderungen zur Folge. Das Datenaufkommen steigt enorm durch die rasante Verbreitung des Internets der Dinge. Dadurch wird die Übertragung der Daten in die Cloud zur Analyse mit KI erschwert. Ebenfalls stellt die bilaterale Datenübertragung und  Verzögerungszeit einen zusätzlichen Engpass bei der Integration des IoT in die Produktion. Die Hersteller sind in der Lage durch die Produktionsanlagen mit künstlicher Intelligenz den steigenden Arbeitskosten entgegenzuwirken oder die Auswirkungen des Fachkräftemangels abzufedern. Die flexible Fertigung optimiert die Anlagenauslastung und ermöglicht eine stabile Herstellung von Qualitätsprodukten.

Daniel Lütticke ist seit Oktober 2016 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Cybernetics Lab IMA & IfU an der RWTH Aachen University tätig. Nach Abschluss seines Informatikstudiums war Daniel Lütticke zunächst fünf Jahre im Bereich der Entwicklung von Automatisierungslösungen für Verpackungsmaschinen tätig.  Er ist Forschungsgruppenleiter der Gruppe Produktionstechnik, deren Schwerpunkt die Erforschung und Implementierung des Einsatzes künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld ist. Herr Lütticke erklärt an einem Praxisbeispiel wie ein erfolgreicher Einsatz von Machine Learning in der Produktion gelingt. Was trägt KI zur Maschinensteuerung bei und welche Rolle spielt Big Data in der Industrie.

Das Cybernetics Lab IMA & IfU bildet einen interdisziplinären Forschungsverbund der RWTH Aachen University und ist an der Fakultät für Maschinenwesen beheimatet. Dabei wird der Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) mit seinem integrierten Ansatz des Informations- und Wissensmanagements um die Verfahren des An-Instituts für Unternehmenskybernetik e.V. (IfU) ergänzt. Ziel der beteiligten Institute ist es, inter- und transdisziplinäre Methoden in Forschung und Lehre zu implementieren, zu professionalisieren und interdisziplinäre Forschung zu aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen zu betreiben. Die Forschungsschwerpunkte des Informationsmanagements liegen in der Datenanalyse, Mustererkennung und künstlichen Intelligenz im Umfeld von Industrial Big Data, im angewandten maschinellen Lernen sowie im Zusammenspiel komplexer Systeme in der mobilen (Intra-)Logistik.

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