KI-Training durch Simulation statt Annotation

May C, Fuchs S, Franke J, Reitelshöfer S (2025)

Publication Type: Journal article

Publication year: 2025

Journal

Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb De Gruyter

Book Volume: 120

Pages Range: 745-751

Issue: 10

DOI: 10.1515/zwf-2025-1114

Abstract

Künstliche Intelligenz (KI) steigert Effizienz und Flexibilität industrieller Prozesse, erfordert jedoch umfangreiche annotierte Trainingsdaten. Dieser Beitrag untersucht anhand eines Objektdetektors, inwieweit sich rein simulationsbasierte, synthetische Datensätze für das Training eignen. Zudem wird der Einsatz generativer KI evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass durch gezielte Parametrierung eine ausreichende Leistung auf Realdaten ohne manuelle Annotation möglich ist.

Authors with CRIS profile

Christopher May Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) Jörg Franke Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS) Sebastian Reitelshöfer Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)

How to cite

APA:

May, C., Fuchs, S., Franke, J., & Reitelshöfer, S. (2025). KI-Training durch Simulation statt Annotation. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 120, 745-751. https://doi.org/10.1515/zwf-2025-1114

MLA:

May, Christopher, et al. "KI-Training durch Simulation statt Annotation." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 120 (2025): 745-751.

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