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Künstliche Intelligenz in der F & E

  • Günther Schuh , Christian Dölle and Jan Koch
Published/Copyright: July 1, 2019
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 114 Issue 6

Kurzfassung

Die international ausgerichtete Benchmarkingstudie zum Thema „Künstliche Intelligenz in der F & E“ wurden durch das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in Zusammenarbeit mit der Complexity Management Academy sowie 24 Partnerunternehmen konzipiert, durchgeführt und ausgewertet. Ziel der Studie war die Identifikation von fünf Successful-Practice-Unternehmen mit einem hohen Reifegrad in der Integration von Künstlicher Intelligenz im Leistungsangebot sowie zur Optimierung der internen Prozesse.

Abstract

As part of a benchmarking study on „Artificial Intelligence in R&D“, the Laboratory for Machine Tools and Production Engineering WZL of RWTH Aachen University in cooperation with the Complexity Management Academy and 24 partner companies designed, conducted and evaluated an international benchmarking study. The aim of the study was to identify five so-called Successful-Practice-Companies with a high level of maturity in the integration of artificial intelligence in their range of products and services as well as with regard to the optimization of internal processes.

Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther Schuh ist Inhaber des Lehrstuhls für Produktionssystematik am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, Direktoriumsmitglied am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen sowie Direktor des Forschungsinstituts für Rationalisierung (FIR) an der RWTH Aachen. Er ist Gründer der e.GO Mobile AG in Aachen sowie der Schuh & Co. Firmengruppe in Aachen, St. Gallen und Atlanta.

Dr.-Ing. Christian Dölle ist seit 2017 als leitender Oberingenieur der Abteilung für Innovationsmanagement am Lehrstuhl für Produktionssystematik am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen tätig. Die Konsortialstudie „Künstliche Intelligenz in der F & E“ wurde durch ihn initiiert. Darüber hinaus ist Dr. Dölle seit 2018 Executive Board Member der Innovation Factory auf dem RWTH Aachen und baut seit 2019 mit Hr. Koch eine Community auf dem RWTH Aachen Campus zur Verstetigung datenbasierter Fragestellungen im Kontext der F & E auf.

Jan Koch, M. Sc., ist Projektleiter der Konsortial-Benchmarkingstudie „Künstliche Intelligenz in der F & E“ und leitet seit 2019 die Gruppe Data Intelligence Management in der Abteilung Innovationsmanagement. Darüber hinaus leitet Hr. Koch die Fortführung der Aktivitäten durch den Aufbau einer Community auf dem RWTH Aachen Campus, welches zum Ziel hat die Kollaboration zwischen produzierenden Unternehmen zu fördern, Anwendungsfälle zu identifizieren und Demonstratoren zu entwickeln. Der Fokus seiner Arbeiten liegt auf der Optimierung von Produktentwicklungsprozessen sowie der Erweiterung des Leistungsangebots.

Literatur

1. statista (Hrsg.): Prognose zum Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge weltweit in den Jahren 2018 und 2025 (in Zettabyte). Online unter de.statista.com/statistik/daten/studie/267974/umfrage/prognose-zum-weltweit-generierten-datenvolumen [Letzter Abruf am 14.05.2019]Search in Google Scholar

2. Heise online (Hrsg.): Künstliche Intelligenz: AlphaGo Zero übertrumpft AlphaGo ohne menschliches Vorwissen. Onlined unter www.heise.de/newsticker/meldung/Kuenstliche-Intelligenz-AlphaGo-Zero-uebertrumpft-AlphaGo-ohne-menschliches-Vorwissen-3865120.html [Letzter Abruf am 14.05.2019]Search in Google Scholar

3. Gamer, T.; Hoernicke, M.; Kloepper, B.; Bauer, R.; Isaksson, A.: The Autonomous Industrial Plant – Future of Process Engineering, Operations and Maintenance. In: Proceedings of the 12th International Conference on Dynamics and Control of Process Systems (DYCOPS), 2019Search in Google Scholar

4. Schmidt, B. et al.: Industrial Virtual Assistants: Challenges and Opportunities. In: Proceedings of the 2018 ACM International Joint Conference and 2018 International Symposium on Pervasive and Ubiquitous Computing and Wearable Computers. ACM, 201810.1145/3267305.3274131Search in Google Scholar

Online erschienen: 2019-07-01
Erschienen im Druck: 2019-06-27

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

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  1. Editorial
  2. Megatrend New Work
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Processmanagement
  6. 10.3139/104.112093
  7. Selbstlernendes, dezentrales Produktionssystem in der Kleinserienfertigung
  8. Konzeption eines digitalisierten Kundenauftragsprozesses für einen B2B-Komponentenhersteller
  9. Organisation und Steuerung von Baustellenprozessen in der Modularen Gebäudenachverdichtung
  10. Digitaler Zwilling
  11. Definition des Digital Twin im Produktlebenszyklus
  12. Künstliche Intelligenz
  13. Künstliche Intelligenz in der F & E
  14. Künstliche Intelligenz zum Schutz sicherheitskritischer Energie-Infrastrukturen
  15. Die Zukunft der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz gestalten
  16. MRK-Systeme
  17. Mensch-Roboter-Kollaboration in einem vernetzten Produktionsumfeld
  18. Mechatronische Produkte
  19. Gestaltungsmodell zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit von Bau-kästen mechatronischer Produkte
  20. Shopfloor Management
  21. Digitales Shopfloor Management für KMU
  22. Agile Arbeitsweise
  23. Agile Invention: Zehn Erfolgsthesen
  24. Smart Services
  25. Gestaltung hybrider Wertschöpfung und Arbeit im Kontext von Smart Services
  26. State of the Art und Einsatz neuer Technologien im After Sales Service
  27. Ökologie
  28. Ökologische Betrachtung logistischer Prozesse von KMU
  29. Demographie
  30. Alter(n)sgerechte User-Interface-Gestaltung von Smart Devices
  31. Einführungsstrategien
  32. Ausprägungen von Industrie 4.0 im Mittelstand
  33. Wissensmanagement
  34. Wissensmanagementmodelle für die Industrie 4.0
  35. Lean-Prozesse
  36. Produktivitätsbaukasten 4.0
  37. Vorschau/Preview
  38. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112111

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