Miscellaneous special-purpose machinery

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Das Themenfeld der digitalen Transformation der Produktion im Kontext der datengetriebenen Technologien, allgemein auch als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet, wird am Fraunhofer IPA sehr intensiv und facettenreich bearbeitet. Im industriellen Umfeld jedoch wird eine eigene Klasse von Herausforderungen an die KI gestellt, die sich von gängigen Anwendungsfällen im B2C-Bereich stark unterscheidet, z. B. Qualitätssicherung, Erklärbarkeit (xAI), Nachvollziehbarkeit, Zuverlässigkeit, Echtzeitfähigkeit, Verfügbarkeit von komplexen Anlagen/Prozessen, (semantische) Interoperabilität, Cybersicherheit und Schutz von IP sowie Domänen Know-how. Dies gilt insbesondere im Bereich der Produktion, der mit rund 26 % den größten Anteil an der Wertschöpfung in Deutschland besitzt. Das Themenfeld der digitalen Transformation der Produktion im Kontext der datengetriebenen Technologien, allgemein auch als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet, wird am Fraunhofer IPA sehr intensiv und facettenreich bearbeitet. Im industriellen Umfeld jedoch wird eine eigene Klasse von Herausforderungen an die KI gestellt, die sich von gängigen Anwendungsfällen im B2C-Bereich stark unterscheidet, z. B. Qualitätssicherung, Erklärbarkeit (xAI), Nachvollziehbarkeit, Zuverlässigkeit, Echtzeitfähigkeit, Verfügbarkeit von komplexen Anlagen/Prozessen, (semantische) Interoperabilität, Cybersicherheit und Schutz von IP sowie Domänen Know-how. Dies gilt insbesondere im Bereich der Produktion, der mit rund 26 % den größten Anteil an der Wertschöpfung in Deutschland besitzt. Hier kann Deutschland von einem tiefen Domänenwissen und Erfahrung über industrielle Produkte, komplexen und hochqualitativen Fertigungsprozessen sowie wandlungsfähigen und stark vernetzten Produktionssystemen (Internet der Dinge, Industrie 4.0) profitieren. Technologische Enabler wie Cloud-Technologien, zunehmend rechenkräftigere und vernetzte eingebettete Systeme, Virtualisierungstechnologien, leistungsfähige Kommunikationssysteme wie die kommende 5G-Technologie und maschinelles Lernen (ML) sowie Künstliche Intelligenz haben einen zunehmenden Einfluss auf die Produktion. Die damit einhergehenden Herausforderungen verlangen die Entwicklung und den Aufbau eines Betriebssystems für Industrie 4.0 Wertschöpfungsnetzwerke, welches einen echtzeitfähigen, offenen und sicheren Betrieb in verteilten Systemen ermöglicht – FabOS.