Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Befähigung von kmU zur Nutzung von Potenzialen von Machine Learning in der Produktion und Entwicklung einer Einführungsstrategie

Machine Learning findet bereits in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens, wie dem Verkehr oder dem Gesundheitswesen, Anwendung. Das Fundament für eine erfolgreiche Anwendung von Machine Learning bilden Daten und deren Verfügbarkeit sowie ausreichende Rechenleistung, um diese auszuwerten. Gleichwohl wird Machine Learning bislang kaum für die Steigerung der Ressourceneffizienz in der Produktion verwendet. Im unternehmerischen Umfeld wird Machine Learning meist mit Predictive Maintenance in Verbindung gebracht. In der Produktion ergeben sich jedoch weitere vielseitige Potenziale, beispielsweise zur Steigerung der Ressourceneffizienz. Ressourceneffizienz bezeichnet im vorliegenden Forschungsvorhaben die Effizienz, mit der Personal, Rohstoffe und Energie zur Wertschöpfung genutzt werden. Der effiziente Umgang mit diesen Ressourcen stellt in der Produktion einen wichtigen Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen dar. Im Projekt MLready wird untersucht, wie KMU des Maschinenbaus befähigt werden können, die Potenziale von Machine Learning zu implementieren sowie zu nutzen, um eine Verbesserung der Ressourceneffizienz in der Produktion zu erreichen. Jedoch fehlen kleinen und mittleren Unternehmen eine systematische Identifikation sowie ein Umsetzungsleitfaden für die Implementierung (mittels Dienstleister) von wirtschaftlich geeigneten Machine Learning-Anwendungen. Darüber hinaus fehlt eine Übersicht von Best Practices von Großunternehmen, die aufzeigen, welche Anforderungen die einzelnen Ansätze mit sich bringen.