Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt.

Autor/in	Terstegen, Sebastian
Titel	Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt.
Quelle	Bergisch-Gladbach: Joh. Heider Verlag GmbH (2019), 45 S.Verfügbarkeit
Reihe	Leistung & Entgelt. 2019, 2
Beigaben	Literaturangaben
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	gedruckt; Monographie
ISSN	2510-0424
Schlagwörter	Datenerhebung; Künstliche Intelligenz; Algorithmus; Industrie; Künstliche Intelligenz; Lernen; Roboter; Auswirkung; Sensortechnik; Datenerhebung; Qualitätsmanagement; Neuronales Netz; Wissensmanagement; Lernen; Neuronales Netz; Algorithmus; Datengewinnung; Automatisierung; Roboter; Technologische Entwicklung; Sensortechnik; Industrie; Qualitätsmanagement; Auswirkung; Wissensmanagement
Abstract	"Im Zuge der Industrie 4.0 und der fortschreitenden Digitalisierung in der Produktionsindustrie, durch die intelligente Vernetzung verschiedener IT-Systeme im Rahmen der vertikalen Integration und durch den Einsatz vernetzter cyber-physischer Systeme fallen umfassende Datenströme an, die für unterschiedlichste Auswertungen zusammengeführt werden können. Die entstehenden Datenmengen können mithilfe entsprechender Techniken systematisch zum Zwecke der Prozess- oder Produktinnovation sowie Entwicklung neuer Geschäftsmodelle analysiert werden. Mit Industrie 4.0 wurde sozusagen eine zentrale Voraussetzung dafür geschaffen, dass Methoden der künstlichen Intelligenz als Erweiterung von Industrie 4.0 nun Einzug in industrielle Produktionsprozesse halten und hier zusätzliche Produktivitätsgewinne ermöglichen. KI-Technologien sind als Methoden und Verfahren zu verstehen, die es technischen Systemen ermöglichen, ihre Umwelt wahrzunehmen, das Wahrgenommene zu erarbeiten, und selbstständig Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und aus den Konsequenzen dieser Entscheidungen und Handlungen zu lernen. Der aktuell sehr prominent diskutierte KI-Begriff bezieht sich im Wesentlichen auf das tiefe Lernen mit Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN). Tiefes Lernen orientiert sich in Grundzügen an der Funktionsweise biologischer neuronaler Netze im menschlichen Gehirn und bezeichnet Algorithmen, die mithilfe der nachgebildeten Netzstrukturen von Nervenzellen lernen können. Die wesentlichen Anwendungen, bei denen KI-basierte Verfahren und Systeme eingesetzt werden können, sind Predictive Analytics, ein optimiertes Ressourcenmanagement, die Qualitätskontrolle, intelligente Assistenzsysteme, das Wissensmanagement, die Robotik, autonomes Fahren, eine intelligente Automatisierung sowie intelligente Sensorik." (Autorenreferat, © Joh. Heider Verlag GmbH). Forschungsmethode: deskriptive Studie.
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2020/1