Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation
Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen
Applied Artificial Intelligence in Industry

Die Digitalisierung nimmt Einfluss auf immer mehr zentrale Lebensbereiche und führt zu veränderten Gesellschaftsstrukturen und einem neuen sozialen Miteinander. Dabei haben sich der industrielle Nutzen und der zugeordnete Wert von digitalen Daten in den letzten Jahren gewandelt. Die Erhebung von Daten ist dabei nicht mehr nur auf die Unternehmensgrenze festgelegt, sondern bezieht Nutzer- und Nutzungsdaten ebenso mit ein wie Daten bezüglich der Weiterverarbeitung. Die Aussage von Peter Sondergaard vom Oktober 2011: „Information is the oil of the 21st century and analytics is the combustion engine”, hat sich insofern faktisch bewahrheitet. Natürlich geht es hierbei nicht nur um den Besitz digitaler Daten alleine, sondern ebenso oder insbesondere um die Fähigkeit, aus diesen Daten einen Mehrwert zu generieren, der sich letztendlich in Kapital umsetzen lässt. Unternehmen müssen sich diesem Wandel stellen und mit neuen Marktstrukturen sowie diesen neuen Lebens- und Arbeitswelten auseinandersetzen, einerseits da zukünftige Mitarbeiter aus dieser Welt entstammen und andererseits, weil ihre Kunden eine veränderte Erwartungshaltung entwickeln.
Ziel der Forschungsarbeiten im Schwerpunkt „Applied Artificial Intelligence in Industry“ ist es, Unternehmen bei der Verwendung und Einführung von KI-basierten Lösungen zu begleiten und zu unterstützen. Hierbei werden die Vielzahl unterschiedlicher Herausforderungen identifiziert, die Datengrundlagen gesichtet und evaluiert und maßgeschneiderte Möglichkeiten und Lösungen entwickelt. Im Verlauf dieses Prozesses werden darüber hinaus weitere Anwendungsfälle identifiziert und bewertet. Dies ermöglicht uns beispielsweise die Realisierung neuer Dienstleistungen, wie Predictive Maintenance und Predictive Quality, oder einer ressourcenschonenden Produktion.
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Ausgewählte relevante Publikationen
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Improving the Laser Cutting Process Design by Machine Learning Techniques
Production Engineering,
11(2):195--203
2017
ISSN: 18637353
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Motion Planning for Industrial Robots using Reinforcement Learning
Procedia CIRP,
63:107--112
2017
ISSN: 22128271
Schlüsselwörter: applied-ai |
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Virtual Production Intelligence--Process Analysis in the Production Planning Phase
Engineering Education 4.0,
:131--144
2016
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Use of Classification Techniques to Design Laser Cutting Processes
Procedia CIRP,
52:292--297
2016
ISSN: 22128271
Schlüsselwörter: applied-ai |
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Virtuelle Produktion -- Die Virtual Production Intelligence im Einsatz
Exploring Virtuality,
:93--110
2014
Schlüsselwörter: applied-ai |