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Daten plausibel?

Wenn die Daten nicht mehr stimmen, versagt die KI

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Ein Daten-Frühwarnsystem soll künftig Alarm schlagen

Wird durch das Datenvalidierungssystem eine Anomalie in den Daten erkannt, könnte das System perspektivisch automatisiert eingreifen. Es stoppt beispielsweise die Weitergabe fehlerhaften Inputs an produktive KI-Systeme, oder markiert betroffene Werte zur Überprüfung. Gleichzeitig liefert es Hinweise, ob bei den Trainingsdaten der Produktions-KI nachgebessert werden muss – etwa, weil sich Prozessbedingungen dauerhaft verändert haben. So kann die Grundlage für KI-gestützte Entscheidungen – zum Beispiel mit Blick auf die Wartung oder die Qualitätsprüfung – auch unter veränderten Bedingungen stabil bleiben.

Diese Erkenntnisse kommen auch direkt in der Praxis an

Um eine verlässliche Basis für den sicheren und effizienten Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion zu schaffen, braucht es also Systeme, die eine robuste Datenqualität nicht nur punktuell, sondern kontinuierlich sicherstellen können und dabei so flexibel sind, dass sie sich an unterschiedliche Produktionsbedingungen anpassen. Genau das ist der Punkt, an dem das Forschungsprojekt „AIDpro“ den Hebel ansetzen soll. Seit Anfang 2025 entwickeln die beteiligten Fraunhofer-Institute deshalb ein robustes sowie „intelligentes“ Überwachungs- und Frühwarnsystem für den industriellen Einsatz von KI in der Fertigung, um letztere zu optimieren. Unternehmen wie Aventus, Aviat Networks, Bitmotec, Elunic, Giesecke+Devrient, KSB, Logsight.ai und Sikora bringen dabei ihre Praxiserfahrung ein. So stellen die Protagonisten schließlich sicher, dass die Arbeiten im Projekt auch an den Bedürfnissen der Industrie ausgerichtet bleiben. Die Lösung entsteht folglich sehr praxisnah anhand realer Anwendungsfälle und wird dabei modular aufgebaut. So lässt sich das Ergebnis am Ende flexibel in verschiedene Produktionsumgebungen integrieren.

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Fazit: Nur mit verlässlichen Daten kann man richtig entscheiden!

Künstliche Intelligenz kann also die industrielle Fertigung nur dann transformieren, wenn sie auf einer stabilen Datengrundlage agiert. „AIDpro“ setzt dort an, wo viele KI-Systeme bis heute noch an ihre Grenzen stoßen. Die Forschungsarbeit schafft Transparenz über die Qualität der genutzten Daten, das System erkennt Abweichungen, bevor sich Folgefehler ergeben, und es unterstützt produktive KI-Modelle, damit sich diese gezielt an veränderte Bedingungen anzupassen können. Statt also Entscheidungen auf unsicherer Basis zu fällen, trägt die Arbeit im Projekt dazu bei, dass KI-Systeme auch bei Bedingungsveränderungen nachvollziehbar arbeiten können. Das geschieht mit dem Ziel, Prozesse nicht nur effizienter sondern auch nachhaltiger und robuster werden zu lassen. Reduzierter Ausschuss, ein besserer Umgang mit Ressourcen und höhere Anlagenverfügbarkeit heißen die Früchte, die dabei geerntet werden können. Wer die Qualität der Daten absichert, sichert auch automatisch die Qualität seiner Produktion.

Das Projekt „Anomalieerkennug in der Produktion – Datenvalidierung für Produktionsprozesse“ wird im Rahmen des Programms „Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF)“ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert (Förderkennzeichen: 01IF23103N).

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