Konzipierung eines modularen, skalierbaren und generischen Rahmenwerks zur Umsetzung von maschinellem Lernen in großen Organisationseinheiten

Zahlreiche Studien zeigen den Trend, dass weltweit Unternehmen verstärkt in die Einbindung von künstlicher Intelligenz in ihre Produkte und Prozesse investieren, jedoch deutsche Vertreter zurzeit im Vergleich stagnieren. Diese Arbeit befasst sich daher mit der Möglichkeit einer Cloudbasierten Plattform, Methoden des maschinellen Lernen in großen Organisationsstrukturen im Rahmen der robotischen Entwicklung einzuführen. Dazu wurden nach diversen Leitfäden zu Beginn Informationen über Anwendungsfälle, verwendete Software und Anforderungen an die Plattform mittels Fragebogen aus dem zu untersuchenden Unternehmen erhoben. Diese dienten zur Entwicklung einer Plattform-Architektur, die iterativ konkretisiert und schließlich in einer Cloud-Umgebung implementiert wurde. Darauf folgend wurden durch ein unternehmensinternes Beispielprojekt die gestellten Anforderungen bestätigt. Abschließend wurde die Plattform über einen Vergleich mit den bisherigen Ressourcen als effektiv und effizient bewertet.