05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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Institute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Automatisierungstechnik und SoftwaresystemeSubject: search.filters.subject.620Author: search.filters.author.White, Dustin

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    ItemOpen Access
    Sprachassistierter Entwicklungsprozess für automatisierungstechnische Systeme : ein Ansatz zur Strukturierung komplexer Entwicklungsprozesse
    (2020) White, Dustin; Weyrich, Michael
    Der Systementwicklungsprozess nimmt immer mehr an Komplexität zu, da die Systeme selbst immer komplexer werden. Gleichzeitig Vermischen sich die verschiedenen Disziplinen wie Maschinenbau, Elektrotechnik und Softwaretechnik zunehmend, so dass Unternehmen einer Disziplin sprunghafte Komplexitätszuwächse bei ihren Systemen und in ihrer Entwicklung haben. Deshalb wird in dieser Veröffentlichung ein Konzept eines Sprachassistenten erarbeitet, der durch eine Entwicklungsphase führt. Daraus geht hervor, dass die Software zur Unterstützung der Entwicklung ein Informationsmodell benötigt, um die Daten des entwickelten Systems zu speichern und diese mit dem vorhandenen Wissen zu verbinden. Dieses Wissen kann entweder intern oder im Web vorhanden sein. Der Entwicklungsprozess soll daher Kooperation unterstützen, so dass die Assistenzsoftware und Ingenieure miteinander interagieren.
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    ItemOpen Access
    Anwendungsfälle und Methoden der künstlichen Intelligenz in der anwendungsorientierten Forschung im Kontext von Industrie 4.0
    (2020) Maschler, Benjamin; White, Dustin; Weyrich, Michael
    Es wird erwartet, dass datengetriebene Methoden künstlicher Intelligenz im Kontext Industrie 4.0 die Zukunft industrieller Fertigung prägen werden. Obwohl das Thema in der Forschung sehr präsent ist, bleibt der Umfang der tatsächlichen Nutzung dieser Methoden unklar. Dieser Beitrag analysiert daher von 2013 bis 2018 veröffentlichte wissenschaftliche Artikel, um statistische Daten über den Einsatz von Methoden künstlicher Intelligenz in der Industrie zu gewinnen. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Trainings- und Evaluations-Datentypen, die Verbreitung in verschiedenen Industriezweigen, die betrachteten Anwendungsfälle sowie die geographische Herkunft dieser Artikel gelegt. Die resultierenden Erkenntnisse werden in praxisnahe Hinweise für Entscheider destilliert.