Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-10740
Authors: Maschler, Benjamin
White, Dustin
Weyrich, Michael
Title: Anwendungsfälle und Methoden der künstlichen Intelligenz in der anwendungsorientierten Forschung im Kontext von Industrie 4.0
Other Titles: Use cases and methods of artificial intelligence in applied research in an Industry 4.0 context
Issue Date: 2020
metadata.ubs.publikation.typ: Verschiedenartige Texte
metadata.ubs.publikation.seiten: 17
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10757
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-107572
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10740
metadata.ubs.bemerkung.extern: Technical Report
Abstract: 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.
It is expected that data-driven methods of artificial intelligence in the context of Industry 4.0 will shape the future of industrial manufacturing. Although the topic is very present in research, the extent of the actual use of these methods remains unclear. This article therefore analyzes scientific articles published between 2013 and 2018 to obtain statistical data on the use of artificial intelligence methods in industry. Special attention is paid to the types of training and evaluation data, the distribution in different industrial branches, the considered use cases and the geographical origin of these articles. The resulting findings are distilled into practical advice for decision-makers.
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