Beschreibung:
Industrie und Gesellschaft im digitalen Wandel -- Grundlagen der Digitalisierung und Industrie 4.0 -- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) -- Ethische Aspekte -- Daten der Digitalisierung und der KI -- Maschinelles Lernen -- Maschinelle Entscheidungen -- Weitere Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz -- Angriffs- und Manipulationssicherheit bei KI-Systemen -- Digitalisierung und KI in der Produktion -- Datengetriebene Prozessanalyse -- Qualitätsmanagement 4.0 -- Robotik -- Erfolgsfaktoren - Technische Herausforderungen - Organisatorische Herausforderungen - Prozessmodelle für den Einsatz von KI in der Produktion.
Dieses Lehrbuch beschreibt Grundlagen und Anwendungen von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz in mechanischen Systemen. Das Buch beschäftigt sich zunächst mit dem digitalen Wandel in Industrie und Gesellschaft und vermittelt Grundlagenwissen zu Digitalisierung, Industrie 4.0 und Künstlicher Intelligenz. Fokus im zweiten Teil ist die industrielle Produktion und damit zusammenhängende Themen wie Medizintechnik, Robotertechnik und Qualitätsmanagement. In der Neuauflage wurden zusätzliche Kapitel über technische und organisatorische Herausforderungen sowie über Prozessmodelle für den Einsatz der KI in der Produktion hinzugefügt. Das Buch wendet sich sowohl an Studierende der Ingenieurwissenschaften als auch an Lehrende und Lernende in der gewerblichen Ausbildung sowie an alle, die einen Einstieg in die Digitalisierung und KI mit Fokus auf die industrielle Produktion wünschen. Der Inhalt Industrie und Gesellschaft im digitalen Wandel Grundlagen der Digitalisierung und Industrie 4.0 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) Ethische Aspekte Daten der Digitalisierung und der KI Maschinelles Lernen Maschinelle Entscheidungen Weitere Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz Angriffs- und Manipulationssicherheit bei KI-Systemen Digitalisierung und KI in der Produktion Datengetriebene Prozessanalyse Qualitätsmanagement 4.0 Robotik Erfolgsfaktoren Technische Herausforderungen Organisatorische Herausforderungen Prozessmodelle für den Einsatz von KI in der Produktion Die Autoren Prof. Dr. Andreas Mockenhaupt promovierte 1994 in der Medizintechnik (Automatisierung & Roboter), war Manager beim US-Konzern 3M und ist seit 20 Jahren Professor an einer Hochschule für Angewandte Forschung (HAW) / University of Applied Sciences. Dr.-Ing. Tobias Schlagenhauf promovierte am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) an der Schnittstelle zwischen Maschinenbau und Informatik im Bereich der Zustandsüberwachung von Maschinenkomponenten mit Methoden des Maschinellen Lernens. Aktuell befasst er sich in der zentralen Forschung der Robert Bosch GmbH mit Fragen, wie KI-Systeme robust, skalierbar und wirtschaftlich in der Produktion implementiert werden können.