@Article{Netzer+Gönnheimer+Michelberger+Fleischer,
							 
							Year= "2010", 
							Number= "1", 
							 Volume= "25", 
							Pages= "51-54", 
							Journal   = "Factory Software",
							 Title= "Skalierbarkeit von KI-Anwendungen in der Produktion", 
							Author= "Markus {Netzer}, Philipp {Gönnheimer}, Jonas {Michelberger} und Jürgen {Fleischer}", 
							Doi= "https://doi.org/10.30844/FS20-1_51-54", 
							 Abstract= "Bereits heute existieren vereinzelt vielversprechende industrielle Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, vor allem in den Bereichen Prozess- und Zustandsüberwachung. Heutige KI-Modelle werden jedoch ausschließlich als Insellösungen für einen Prozess und eine Maschine entwickelt. Durch heterogene Produktionsanlagen existieren kaum prozess- und zustandsübergreifend anwendbare KI-Modelle. Wie gelingt daher eine breite Übertrag- und Skalierbarkeit der Anwendungen in der gesamten Produktion? Dies erfolgt einerseits durch die Vereinheitlichung der Informationsmodelle verschiedener Maschinen durch intelligente Parameteridentifi kation (Crawling) sowie in einem zweiten Schritt durch eine Datensegmentierung zum Aufbau strukturierter Datenbasen (Clustering). Auf Grundlage von kontextbasieren Datenbasen, die aus einem einheitlichen Informationsmodell aus unterschiedlichsten Maschinen entstehen, können KI-Ansätze skaliert und auf die gesamte Produktion übertragen werden.", 
							 Keywords= "Künstliche Intelligenz, KI, Prozess- und Zustandsüberwachung,intelligente Parameteridentifikation,Datenbasen", 
							}