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KI-Training durch Simulation statt Annotation

Generierung synthetischer Datensätze auf Basis manuell und KI-generierter 3D-Modelle und Analyse des Sim-to-Real-Transfers
  • Christopher May

    Christopher May, M.Sc., ist seit 2023 Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich Robotik am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU).

     EMAIL logo     , Simon Fuchs

    Simon Fuchs, M.Sc., studierte bis 2025 an der FAU und fertigte seine Masterarbeit am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) an.

         , Jörg Franke

    Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke ist seit 2009 Inhaber des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU).

         und Sebastian Reitelshöfer

    Dr.-Ing. Sebastian Reitelshöfer leitet seit 2014 den Forschungsbereich Biomechatronik, mittlerweile Robotik, am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS).
Veröffentlicht/Copyright: 29. Oktober 2025
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Aus der Zeitschrift Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Band 120 Heft 10

Abstract

Künstliche Intelligenz (KI) steigert Effizienz und Flexibilität industrieller Prozesse, erfordert jedoch umfangreiche annotierte Trainingsdaten. Dieser Beitrag untersucht anhand eines Objektdetektors, inwieweit sich rein simulationsbasierte, synthetische Datensätze für das Training eignen. Zudem wird der Einsatz generativer KI evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass durch gezielte Parametrierung eine ausreichende Leistung auf Realdaten ohne manuelle Annotation möglich ist.

Abstract

Although artificial intelligence increases the efficiency and flexibility of industrial processes, it requires extensive annotated training data. This article uses an object detector to investigate the suitability of purely simulation-based, synthetic datasets for training purposes. It also evaluates the use of generative AI. The results show that targeted parameterisation can achieve sufficient performance on real data without the need for manual annotation.

Schlüsselwörter: Simulation; Synthetische Daten; Generative KI; Sim-to-Real; Künstliche Intelligenz; Machine Learning; Objekterkennung
Keywords: Simulation; Synthetic Data; Generative AI; Simto-Real; Artificial Intelligence; Machine Learning

Hinweis

Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).

Tel.: +49 (0) 162 1375701

Funding statement: Diese Veröffentlichung entstand im Rahmen des Verbundprojekts POV.OS – Hardware- und Softwareplattform für mobile Arbeitsmaschinen (Förderkennzeichen: 19A22010L). Gefördert wurde durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

About the authors

Christopher May

Christopher May, M.Sc., ist seit 2023 Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich Robotik am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU).

Simon Fuchs

Simon Fuchs, M.Sc., studierte bis 2025 an der FAU und fertigte seine Masterarbeit am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) an.

Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke

Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke ist seit 2009 Inhaber des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU).

Dr.-Ing. Sebastian Reitelshöfer

Dr.-Ing. Sebastian Reitelshöfer leitet seit 2014 den Forschungsbereich Biomechatronik, mittlerweile Robotik, am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS).

Literatur

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Published Online: 2025-10-29
Published in Print: 2025-10-20

© 2025 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany

Artikel in diesem Heft

  1. Inhalt
  2. Editorial
  3. Automatisierung mit den Menschen
  4. Interview
  5. Innovationen in der Elektronikfertigung
  6. Nachhaltige Transformation
  7. Kompetenzmodell „Green Skills“ und Wesentlichkeitsanalyse
  8. Menschzentrierte Robotik
  9. Kompetenzen für die menschzentrierte Robotik in der Kleinserienfertigung
  10. Wertstromerfassung
  11. Digitaler Schatten aller Wertströme
  12. Digitale Assistenzsysteme
  13. Erweiterte Werkerassistenz durch kamerabasierte Kontexterkennung und Bauteilprojektionen
  14. Sensorintegration
  15. Sensorgestützte Kraftüberwachung in der Umformtechnik
  16. Antriebssysteme
  17. Vom Frameless-Servomotor zum kompletten Antriebssystem
  18. Refabrikation
  19. Entscheidungshilfe im Batterie-Remanufacturing
  20. Dekarbonisierung
  21. Softsensorische Bestimmung der Membranfeuchte
  22. Bauteilreinigung
  23. Höchste Sauberkeit – nicht nur ein Reinigungsprozess
  24. Personalprozesse
  25. Mit Jobprofilen fit für die Zukunft
  26. Competency Assessment
  27. Competency Skill Intervention
  28. Employee Performance
  29. Exploring Spiritual Intelligence in the Workplace
  30. Künstliche Intelligenz
  31. Vertrauen in KI kalibrieren
  32. KI-Training durch Simulation statt Annotation
  33. EU AI Act fordert Sicherstellung von KI-Kompetenz
  34. Digitale Zwillinge
  35. Asset Administration Shell
  36. Virtuelle Anlagenentwicklung und SPS-Programmierung
  37. Vorschau
  38. Vorschau
https://doi.org/10.1515/zwf-2025-1114
Schlagwörter für diesen Artikel
Simulation; Synthetic Data; Generative AI; Simto-Real; Artificial Intelligence; Machine Learning

Artikel in diesem Heft

  1. Inhalt
  2. Editorial
  3. Automatisierung mit den Menschen
  4. Interview
  5. Innovationen in der Elektronikfertigung
  6. Nachhaltige Transformation
  7. Kompetenzmodell „Green Skills“ und Wesentlichkeitsanalyse
  8. Menschzentrierte Robotik
  9. Kompetenzen für die menschzentrierte Robotik in der Kleinserienfertigung
  10. Wertstromerfassung
  11. Digitaler Schatten aller Wertströme
  12. Digitale Assistenzsysteme
  13. Erweiterte Werkerassistenz durch kamerabasierte Kontexterkennung und Bauteilprojektionen
  14. Sensorintegration
  15. Sensorgestützte Kraftüberwachung in der Umformtechnik
  16. Antriebssysteme
  17. Vom Frameless-Servomotor zum kompletten Antriebssystem
  18. Refabrikation
  19. Entscheidungshilfe im Batterie-Remanufacturing
  20. Dekarbonisierung
  21. Softsensorische Bestimmung der Membranfeuchte
  22. Bauteilreinigung
  23. Höchste Sauberkeit – nicht nur ein Reinigungsprozess
  24. Personalprozesse
  25. Mit Jobprofilen fit für die Zukunft
  26. Competency Assessment
  27. Competency Skill Intervention
  28. Employee Performance
  29. Exploring Spiritual Intelligence in the Workplace
  30. Künstliche Intelligenz
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  32. KI-Training durch Simulation statt Annotation
  33. EU AI Act fordert Sicherstellung von KI-Kompetenz
  34. Digitale Zwillinge
  35. Asset Administration Shell
  36. Virtuelle Anlagenentwicklung und SPS-Programmierung
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