Derartige Methoden können vielfältige Potenziale zur Qualitätskontrolle bieten

Das Konsortium stellt sich vor: In unserer Interviewserie stehen die Konsortialpartner von Autowerkstatt 4.0 Rede und Antwort. Diesmal: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI).

Steckbrief

Zur Person: Prof. Dr. Martin Atzmüller, Affiliierter Professor am Standort Niedersachsen
Das Unternehmen: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH, Berghoffstraße 11, 49090 Osnabrück
Rolle im Projekt: Entwicklung von KI-Methoden bzw. daten- und wissensbasierten KI-Modellen zur Unterstützung erklärbarer komplexer KI-Diagnostik zur Fehlerdiagnose
Website: https://www.dfki.de

Von Ralf Schädel, IT-Redakteur und Projektmanager Cloud Services und Gaia-X bei eco – Verband der Internetwirtschaft e.V.

Autowerkstatt 40: Herr Professor Atzmüller, welche Bedeutung hat Autowerkstatt 4.0 (AW 4.0) für die deutsche Kfz-Service-Landschaft?
Prof. Martin Atzmüller: Mit Hilfe der Autowerkstatt 4.0 wird es ermöglicht, effektive Messmethoden mit leistungsfähigen KI-Modellen zu kombinieren, um dadurch über differenzierte Diagnostik die Fehlerursache systematisch und transparent zu ermitteln.

Auf welche Geschäftsfelder des Automotive könnte die KI-gestützte Kfz-Diagnose neben der Instandhaltung und Wartung noch Einfluss haben?
Atzmüller: Grundsätzlich können derartige Methoden auch vielfältige Potenziale hinsichtlich fortgeschrittener Ansätze zur Qualitätskontrolle bieten, um etwa hier entsprechende Prozesse zu optimieren.

Warum eignet sich gerade Künstliche Intelligenz (KI), dem Mittelstand einen Mehrwert zu bieten?
Atzmüller: KI-gestützte Lösungen bieten beispielsweise einerseits das Potenzial zur Prozessoptimierung im Bereich zur Diagnostik, andererseits auch Möglichkeiten hinsichtlich Weiterbildung/Schulung, um etwa dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

Welchen Nutzen erhoffen Sie sich von AW 4.0 für Ihr Unternehmen?
Atzmüller: Durch das Projekt AW 4.0 wird die Expertise des DFKI im Bereich KI-gestützter Lösungen zur Root-Cause-Analysis erklärbarer maschineller Lernverfahren und wissensbasierter Verfahren weiter gestärkt, ebenso auch hinsichtlich von Folgeprojekten und wissenschaftlichen Publikationen.

Wie würden Sie Ihren Beitrag für das Projekt beschreiben?
Atzmüller: Das DFKI liefert im Projekt AW 4.0 auf der Ebene der KI-Kernmethoden bzw. -Verfahren insbesondere Beiträge zur Entwicklung von KI-Methoden bzw. daten- und wissensbasierten KI-Modellen zur Unterstützung erklärbarer komplexer KI-Diagnostik zur Fehlerdiagnose.

Vielen Dank für Ihre Unterstützung!

Bildnachweise: © Simone Reukauf Fotografie, © Universität Osnabrück

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