Ziel dieser Arbeit wird es sein den Zusammenhang zwischen dem Prozess der Industrie 4.0 und der Erforschung bzw. praktischen Anwendung von künstlicher Intelligenz darzulegen und dem Leser aufzuzeigen, welche Möglichkeiten eine frühzeitige Förderung von innovativen Technologien für deutsche Unternehmen mit sich bringen würde.
Um jenes Ziel zu erreichen, wurden zunächst die geschichtliche Entwicklung, technische Grundlagen sowie aktuelle und zukünftige Einsatzbereiche von künstlicher Intelligenz erläutert. Außerdem wurden jeweils drei Anwendungsbeispiele von künstlicher Intelligenz aus den verschiedenen Wirtschaftssektoren in Deutschland gegeben. Mithilfe dieser sollte dem Leser aufgezeigt werden, welches Potential eine breitere Nutzung von künstlicher Intelligenz in den verschiedenen Unternehmensprozessen hätte. Ferner wurde zudem die Strategie der Bundesregierung bezüglich Förderung von künstlichen Intelligenzen sowie die grundsätzliche Investitionsbereitschaft von deutschen Unternehmen in jene Technologie dargelegt.
Die Industrie 4.0 nimmt seit den letzten Jahren weltweit zunehmend an Fahrt auf. Deutsche Unternehmen werden somit immer häufiger vor die Frage gestellt, ob sie in eine der neuen innovativen Technologien wie die künstliche Intelligenz investieren wollen, um auch ihre Unternehmensprozesse im Sinne der Digitalisierung stärker zu vernetzen und zu automatisieren. Es ist somit notwendig zu verstehen, wie künstliche Intelligenzen grundlegend funktionieren und inwiefern sie Einfluss auf die Wirtschaftssektoren in Deutschland ausüben können.
Als Erkenntnis aus sämtlichen Kapiteln ergab sich, dass die Bereitschaft von deutschen Unternehmen zur Investition in innovative Technologien, welche der Förderung der Industrie 4.0 dienen, bislang eher abwartend und risikoscheu ist.
Diese Einstellung könnte für die deutsche Wirtschaft in Zukunft negative Auswirkungen haben, da unter Umständen risikofreudigere, ausländische Konkurrenzunternehmen deutsche Unternehmen aus sich neu entstehenden Geschäftsfeldern bzw. Märkten ausschließen könnten. Um jene Entwicklung in der Zukunft zu verhindern, bedarf es einem höheren Verständnis für die Möglichkeiten und Zusammenhänge, die der Prozess der Digitalisierung mit sich bringt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Aufbau der Arbeit
2 Die Industrie 4.0 im Wirtschaftssektor Deutschland
3 Grundlagen der Künstliche Intelligenz
3.1 Arten und Aufbau von KI
3.2 Anforderungen an die KI
4 Wirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten von KI
4.1 Anwendungsbeispiel aus dem primären Sektor
4.2 Anwendungsbeispiel aus dem sekundären Sektor
4.3 Anwendungsbeispiel aus dem tertiären Sektor
5 Ausblick
6 Fazit
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Die Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen der Industrie 4.0 und der praktischen Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in Deutschland, um aufzuzeigen, wie eine frühzeitige Förderung dieser Technologien zum wirtschaftlichen Erfolg beitragen kann.
- Grundlegende Definition und Arten der künstlichen Intelligenz
- Analyse technischer Voraussetzungen und Anforderungen an eine vertrauenswürdige KI
- Branchenspezifische Anwendungsbeispiele in primären, sekundären und tertiären Sektoren
- Untersuchung der Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen
- Bewertung von Digitalisierungsstrategien zur Sicherung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit
Auszug aus dem Buch
3.1 Arten und Aufbau von KI
Grundsätzlich werden KIs nach zwei verschiedenen Arten unterschieden: die schwache und starke künstliche Intelligenz. Während sich die starke KI damit beschäftigt eine Intelligenz zu erschaffen, welche der des Menschen ebenbürtig ist oder diese sogar übertrifft, befasst sich die schwache KI in der Regel mit konkreten Anwendungsproblemen in verschiedenen Wirtschaftssektoren.
Starke künstliche Intelligenz findet größtenteils im Forschungsumfeld Verwendung, da jene Art bislang noch nicht ausreichend entwickelt bzw. erforscht ist, um gängig in der industriellen Praxis Anwendung zu finden. Sie zeichnet sich außerdem durch Wahrnehmung ihres Umfelds, zielgerichtete Handlungen, Lernfähigkeit sowie ein Verständnis für die von ihr erkannten Vorgänge aus. Experten gehen allerdings davon aus, dass starke KIs erst zwischen 2040 und 2060 das experimentelle Stadium verlassen werden können, um im Anschluss in sämtlichen Wirtschaftssektoren gängig praktische Anwendung zu finden.
Schwache künstliche Intelligenz wird hingegen meist gezielt für bestimmte Anwendungsfelder entwickelt, wie beispielsweise Spracherkennung, Zeichenerkennung oder auch Korrekturvorschläge bei der Eingabe von Wörtern in einem Dokument. „Die schwache KI kann als Weiterentwicklung der klassischen Informationstechnologie verstanden werden.“ Jene Entwicklung kann durch die sich in den letzten Jahren stetig verbesserten Speicherkapazitäten, Rechenleistungen und Cloudtechnologien begründet werden.
Zusammenfassend ergibt sich, dass die schwache KI eher als Assistenz des Menschen aufgefasst werden kann, wohingegen die starke KI das Ziel besitzt, autonom ohne menschlichen Einfluss agieren zu können und gegeben falls als Endstadium sogar ein Bewusstsein für seine eigene Existenz zu entwickeln.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Aufbau der Arbeit: Diese Einführung erläutert die Bedeutung der intelligenten Vernetzung von Systemen und definiert das Ziel der Arbeit, die Rolle der KI innerhalb der Industrie 4.0 zu beleuchten.
2 Die Industrie 4.0 im Wirtschaftssektor Deutschland: Das Kapitel definiert Digitalisierung als Kern der Industrie 4.0 und analysiert den aktuellen Stand Deutschlands bei der digitalen Transformation im europäischen Vergleich.
3 Grundlagen der Künstliche Intelligenz: Hier werden technische Ansätze, die Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI sowie die notwendigen Akzeptanzkriterien für vertrauenswürdige KI erläutert.
4 Wirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten von KI: Anhand praktischer Beispiele aus Landwirtschaft, Automobilindustrie und Dienstleistungssektor wird der konkrete Mehrwert von KI-Systemen aufgezeigt.
5 Ausblick: Es wird die bundesdeutsche Strategie zur Förderung von KI bewertet und aufgezeigt, wie Unternehmen ihr Digitalisierungspotenzial durch neue Ansätze besser ausschöpfen können.
6 Fazit: Die Arbeit schließt mit dem Aufruf, durch eine gesteigerte Investitionsbereitschaft und Aufklärung der Gesellschaft, langfristig die internationale Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands zu wahren.
Schlüsselwörter
Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, Wirtschaftssektoren, Maschinenlernen, Deep Learning, Automatisierung, Transformation, Wettbewerbsfähigkeit, technologische Innovation, Datenanalyse, Investitionsbereitschaft, Deutschland.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit widmet sich der Untersuchung der Zusammenhänge zwischen den Prozessen der Industrie 4.0 und der praktischen Implementierung künstlicher Intelligenz in deutschen Unternehmen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen die technologischen Grundlagen der KI, die wirtschaftliche Anwendbarkeit in verschiedenen Sektoren und die Rahmenbedingungen der digitalen Transformation.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie die frühzeitige Förderung und Nutzung innovativer Technologien für deutsche Unternehmen eine wesentliche Voraussetzung für zukünftige Wettbewerbsfähigkeit darstellt.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche und der Analyse von aktuellen Forschungsständen sowie Daten zur wirtschaftlichen Entwicklung im Kontext der Industrie 4.0.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden sowohl theoretische Ansätze zur KI (inklusive Machine und Deep Learning) als auch praktische Anwendungsbeispiele in der Landwirtschaft, Produktion und Logistik behandelt.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, Wettbewerbsfähigkeit und technologische Transformation.
Was besagt das Autonomiestufenmodell?
Es kategorisiert KI-Systeme basierend auf ihrem Grad an Selbstständigkeit und dem erforderlichen menschlichen Eingreifen, von der reinen Assistenz bis hin zur vollständigen Autonomie.
Was bedeutet die "Black-Box-Problematik"?
Sie beschreibt die Herausforderung, dass selbst Entwickler bei komplexen KI-Algorithmen oft nicht genau nachvollziehen können, anhand welcher Kriterien das System eine spezifische Entscheidung getroffen hat.
Welches Anwendungsbeispiel wird für den Dienstleistungssektor genannt?
Die Arbeit führt das Beispiel der Deutschen Bahn AG an, die KI (vsion.ai) nutzt, um Graffiti-Schäden zeitnah zu erfassen und Reinigungskosten effizienter zu kalkulieren.
- Arbeit zitieren
- Marcel Bernhard (Autor:in), 2021, Künstliche Intelligenz. Die Grundlagen der Industrie 4.0, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1398100
