Maschinelles Lernen für die Produktion

Das Leitprojekt 'ML4P' der Fraunhofer-Gesellschaft hat sich zum Ziel gesetzt, ein toolgestütztes Vorgehensmodell für den Einsatz maschineller Lernmethoden in der industriellen Produktion zu entwickeln. Dieses Modell gliedert sich in sechs klar definierte Phasen und bietet eine strukturierte Herangehensweise zur Optimierung von Produktionsprozessen. Das Vorgehensmodell kombiniert agile und lineare Ansätze, um sowohl die Flexibilität als auch die Effizienz in der Umsetzung zu gewährleisten. Zudem wurden spezielle Softwaretools entwickelt, die die Datenerfassung, Analyse und den dauerhaften Betrieb von ML-Modellen unterstützen. Diese Tools ermöglichen es, auch mit kleineren Datenmengen robuste ML-Modelle zu erstellen und in bestehende Produktionsanlagen zu integrieren. Die Praxiserprobung des Vorgehensmodells in verschiedenen industriellen Anwendungen hat gezeigt, dass durch den Einsatz von ML-Methoden erhebliche Optimierungspotenziale erschlossen werden können. Das ML4P-Projekt bietet somit eine umfassende Lösung für die Herausforderungen bei der Integration von maschinellem Lernen in die industrielle Produktion.