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Robert Weber, Peter Seeberg
KI in der Industrie
Grundlagen, Anwendungen, Perspektiven
Inhalt
6
Vorwort
8
Danksagung
12
1 Einführung
14
1.1 Was Unternehmer wissen müssen
19
1.2 Wie starten Unternehmen ein Projekt?
28
2 Daten in der Industrie
36
2.1 Wem gehören die Daten in der Industrie?
38
2.2 IDS als Lösung
39
2.3 Der Weg zur Datenstrategie
42
2.4 Daten- oder prozessgetriebene Projekte?
43
2.5 Warum OPC UA für Daten?
46
3 AutoML und Guided Analytics
50
3.1 Vier Schritte der Analytics
51
4 Anwendungen aus der Industrie
58
4.1 Small Data für die Montage
59
4.2 Siri, wie geht es der Maschine?
61
4.3 Maschinen lernen mit OPTILINK
64
4.4 Kein idealer Schadensfall
67
4.5 KI im 3D-Druck
69
4.6 Intelligentes Assistenzsystem
71
4.7 KI und Logistik
72
4.8 KI und Robotik
78
4.9 KI in der Prozessindustrie
79
4.10 KI oder ML in den Markt bringen
82
5 Wo werden die Daten verarbeitet?
86
5.1 Die sensornahe KI
90
5.2 Kann die SPS KI und ML?
92
6 KI und Patente
96
7 Security, Vertrauen und KI
102
7.1 Vertrauenswürdige KI
107
7.2 KI und die Maschinenrichtlinie
113
8 KI in Europa – sind wir schon abgehängt?
116
Anhang: Wo können Sie sich weiterbilden?
122
Literatur
122
Online-Kurse
126
Webseiten/Videos
127
Podcast
133
Mehrere Medien
133
Index
136
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