Die wirkungsbasierte Modellanpassung ist besonders relevant in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie in der Industrie und Fabrik 4.0. Dabei geht es darum, digitale Modelle gezielt so zu ver\u00e4ndern, dass sie zu besseren Ergebnissen f\u00fchren. Ein Modell kann zum Beispiel eine Software sein, die voraussagt, wann eine Maschine gewartet werden muss.<\/p>\n
Typischerweise sammelt ein Unternehmen viele Daten \u00fcber die Produktion. Mit wirkungsbasierter Modellanpassung werden diese Daten genutzt, um das Modell so zu verbessern, dass die Vorhersagen noch genauer werden. Der Schl\u00fcssel dabei ist, nicht einfach irgendetwas zu \u00e4ndern, sondern gezielt an den Stellen anzupassen, an denen die gr\u00f6\u00dfte Wirkung erzielt wird.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Angenommen, eine Fabrik nutzt Sensoren, um Maschinen zu \u00fcberwachen. Ein KI-Modell soll Ausf\u00e4lle vorhersagen. Nach den ersten Testl\u00e4ufen zeigt sich, dass das Modell oft daneben liegt. Die Entwickler schauen daraufhin gezielt, welche Daten und Funktionen besonders wichtig sind, und passen das Modell wirkungsorientiert an. Am Ende sind die Vorhersagen viel zuverl\u00e4ssiger, und die Produktion l\u00e4uft reibungsloser.<\/p>\n
Mit wirkungsbasierter Modellanpassung k\u00f6nnen Unternehmen ihre Prozesse effizienter und zukunftssicher gestalten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"