Die KI-Technologie zeigte in den letzten Jahren ein beispielloses Wachstum und zog in weite Teile unseres Lebens ein. Dennoch blieb die Umsetzung von KI-Anwendungen im herstellenden Gewerbe hinter den Erwartungen zurück. Dies ist auf die experimentelle Entwicklung einer KI-Applikation, sowie den hohen Reproduzierungsansprüchen in der Industrie zurückzuführen, sodass noch immer 60% der KI-Entwicklungen schlussendlich nicht zum Einsatz kommen.

Genau definierte Datenpunkte, eine zielgerichtete Datenarchitektur und Preprocessing-Pipelines sowie eine präzise Erweiterung durch synthetisch generierte Daten sind wichtige Methoden in der Umsetzung erfolgreicher KI-Anwedungen. Durch die Verbindung dieser Ansätze mit der Anwendung zielorientierter Modellarchitekturen ergibt sich ein aussichtsreiches Konzept für die erfolgreiche Implementierung eines KI-Produktes in der Produktionsumgebung.