<div class="csl-bib-body">
<div class="csl-entry">Kreuter, S., Besinger, P., Lichtenberg, A., Ansari, F., & Sihn, W. (2025). KI-basierte Empfehlungssysteme in der Produktentwicklung : Ein Framework zur Wissensgewinnung aus multimodalen Daten in industriellen Anwendungen. <i>Industry 4.0 Science</i>, <i>2025</i>(5), 94–101. https://doi.org/10.30844/I4SD.25.5.94</div>
</div>
-
dc.identifier.issn
2942-6154
-
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/225460
-
dc.description.abstract
Der Engineer-to-Order (ETO)-Produktionsansatz gewinnt durch die steigende Nachfrage nach individualisierten Produkten und kleinen Losgrößen zunehmend an Bedeutung. ETO verringert jedoch die Skaleneffekte der Serienfertigung, da jeder Auftrag maßgeschneiderte Engineering- und Produktionsschritte erfordert. Dieser Effizienzverlust kann durch eine bedarfsgesteuerte und kontextbezogene Informationsbereitstellung während des Produktentwicklungsprozesses reduziert werden. Ein auf semantischer Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning basierendes Empfehlungssystem kann dies unterstützen, indem es i) historische Daten und Vorwissen, z. B. Zeichnungen oder Stücklisten aus früheren Projekten, analysiert und ii) Vorschläge zur Wiederverwendung von Designs oder für Designalternativen macht, und so die genannten Effekte kompensieren.
de
dc.language.iso
de
-
dc.publisher
GITO Verlag
-
dc.relation.ispartof
Industry 4.0 Science
-
dc.subject
Empfehlsysteme
de
dc.subject
Künstliche Intelligenz
de
dc.subject
Objekterkennung
de
dc.title
KI-basierte Empfehlungssysteme in der Produktentwicklung : Ein Framework zur Wissensgewinnung aus multimodalen Daten in industriellen Anwendungen
de
dc.type
Article
en
dc.type
Artikel
de
dc.contributor.affiliation
Fraunhofer Austria, Austria
-
dc.description.startpage
94
-
dc.description.endpage
101
-
dc.type.category
Original Research Article
-
tuw.container.volume
2025
-
tuw.container.issue
5
-
tuw.journal.peerreviewed
true
-
tuw.peerreviewed
true
-
tuw.researchTopic.id
I6
-
tuw.researchTopic.id
E6
-
tuw.researchTopic.name
Digital Transformation in Manufacturing
-
tuw.researchTopic.name
Sustainable Production and Technologies
-
tuw.researchTopic.value
50
-
tuw.researchTopic.value
50
-
dcterms.isPartOf.title
Industry 4.0 Science
-
tuw.publication.orgunit
E330-06 - Forschungsbereich Produktions- und Instandhaltungsmanagement
-
tuw.publisher.doi
10.30844/I4SD.25.5.94
-
dc.description.numberOfPages
8
-
tuw.author.orcid
0009-0009-6359-7637
-
tuw.author.orcid
0000-0002-2705-0396
-
wb.sciencebranch
Informatik
-
wb.sciencebranch
Wirtschaftswissenschaften
-
wb.sciencebranch
Sonstige Technische Wissenschaften
-
wb.sciencebranch.oefos
1020
-
wb.sciencebranch.oefos
5020
-
wb.sciencebranch.oefos
2119
-
wb.sciencebranch.value
20
-
wb.sciencebranch.value
50
-
wb.sciencebranch.value
30
-
item.openairetype
research article
-
item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
-
item.cerifentitytype
Publications
-
item.languageiso639-1
de
-
item.grantfulltext
restricted
-
item.fulltext
no Fulltext
-
crisitem.author.dept
Fraunhofer Austria
-
crisitem.author.dept
E330-06 - Forschungsbereich Produktions- und Instandhaltungsmanagement
-
crisitem.author.dept
E330 - Institut für Managementwissenschaften
-
crisitem.author.orcid
0009-0009-6359-7637
-
crisitem.author.orcid
0000-0002-2705-0396
-
crisitem.author.parentorg
E330 - Institut für Managementwissenschaften
-
crisitem.author.parentorg
E300 - Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften
