Methodik zur vertrauenswürdigen Anwendung maschineller Lernverfahren in der multimodalen, produktionsprozessintegrierten Qualitätsprüfung

von Jan Niklas Büscher

214 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Maschinelle Lernverfahren eröffnen neue Potenziale für die produktionsprozess­integrierte Qualitätsprüfung, insbesondere bei der Fusion multimodaler Sensordaten zu einer belastbaren Konformitätsaussage. Ihrem produktiven Einsatz stehen jedoch der Black-Box-Charakter vieler Modelle und wachsende regulatorische Anforderungen durch den EU KI Akt entgegen. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine ganzheitliche Methodik zur vertrauenswürdigen Anwendung maschineller Lernverfahren in der multimodalen, produktionsprozess­integrierten Qualitätsprüfung. In Anlehnung an den KI-Prüfkatalog des Fraunhofer IAIS werden die Dimensionen der Vertrauens­würdigkeit – insbesondere Verlässlichkeit und Transparenz – systematisch über den gesamten Lebenszyklus der Lernverfahren adressiert. Die Methodik wurde in einer Laborumgebung sowie in einem industriellen Anwendungsfall beim Kaltgasspritzen validiert und leistet einen Beitrag zur prüfbaren, regelkonformen und wirtschaftlichen Qualitätssicherung in der industriellen Produktion.

• Reihe: Schriftenreihe Industrial Engineering
• Themen: Informatik und Informationstechnologie Informatik Künstliche Intelligenz (KI) Maschinelles Lernen
• ISBN: 9783819107382
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 19.06.2026
• Größe: 21 x 14.8 cm
• Verlag: Shaker