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InfoPoint Fügen – Open Source Framework für MLOps in der Industrie

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Tim Raffin (FAPS): Open Source Framework für MLOps in der Industrie Tim Raffin, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik, stellt in diesem ProKI-Infopoint vor, wie mittels eines MLOps-Frameworks KI-Anwendungen auch im industriellen Umfeld bereitgestellt und aktualisiert sowie Daten effizient gestreamt werden. Das vorgestellt Framework nutzt dabei ausschließlich Open Source-Lösungen. Die Veranstaltung ist digital […]

InfoPoint Fügen – How to Deep Learning. Von der Problemstellung zum trainierten Modell

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Johannes Viehweg (TU Ilmenau, Fachgebiet Data-intensive Systems and Visualization Group): How to Deep Learning - Von der Problemstellung zum trainierten Modell Der Einsatz von KI wird oftmals als Allzwecklösung für viele Probleme gesehen. Auch wenn mithilfe von KI ein breites Spektrum von Aufgaben gelöst werden kann, scheitern viele Projekte in Unternehmen oftmals schon davor. Die […]

InfoPoint Fügen – Herstellung von Punktschweißverbindungen und der Einsatz von KI

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Kai Ehlich (TU Ilmenau, Fertigungstechnik): Herstellung von Punktschweißverbindungen und der Einsatz von KI Um zukünftige Anforderungen an die Qualität von sicherheitsrelevanten Schweißverbindungen, beispielsweise im Bordnetz von autonom fahrenden Fahrzeugen, zu erfüllen, wird auf intelligente Kombinationen von Sensoren und Methoden der Künstlichen Intelligenz gesetzt. In diesem KI-Info-Point wird gezeigt, wie ein neuronales Netz mithilfe von Drehmomentverläufen […]

InfoPoint Fügen – Erkennung von Anomalien in Schraubprozessen mittels Künstlicher Intelligenz

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Sven Meier (FAPS): Erkennung von Anomalien in Schraubprozessen mittels Künstlicher Intelligenz Schraubprozesse werden in nahezu allen Industriesektoren durchgeführt. Umso anspruchsvoller ist es, Modelle zu entwickeln, die ein breites Spektrum an Fehlern und Schraubentypen abdecken. Am Beispiel des Demonstrators des ProKI-Standorts Nürnberg präsentiert Sven Meier, wie mittels KI Anomalien im Schraubprozess vorhergesagt werden können.

InfoPoint Fügen – Datenaugmentierung für KI in der Produktion

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Galina Polte & Albrecht Heß (TU Ilmenau, Fachgebiet Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung): Datenaugmentierung für KI in der Produktion Wie in vielen anderen Bereichen kommt auch in der industriellen Qualitätssicherung zunehmend Deep Learning für komplexe Erkennungsaufgaben zum Einsatz. Da in der Produktion verfahrensbedingt viele IO-Teile aber nur wenig NIO-Teile anfallen, wird oft auf eine Outlier Detection […]

InfoPoint Fügen – Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes von Federated Learning in der automatischen optischen Inspektion von THT-Lötstellen

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Ben Rachinger, Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) Federated Learning (FL) bietet eine innovative Lösung zur Überwindung der Einschränkungen konventioneller Bildverarbeitung und lokaler maschineller Lernverfahren bei der automatischen optischen Inspektion von Lötstellen. Während traditionelle Methoden oft durch begrenzte Datenmengen und fehlende Generalisierbarkeit eingeschränkt sind, ermöglicht FL die verteilte Nutzung von Daten, ohne diese zentral speichern […]