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dc.contributor.advisorMüller, Christian-
dc.contributor.authorBaghdadi, Fariborz-
dc.date.accessioned2024-02-28T10:48:38Z-
dc.date.available2024-02-28T10:48:38Z-
dc.date.created2023-09-20-
dc.date.issued2024-02-28-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/14934-
dc.description.abstractDiese Arbeit untersucht, wie künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie 5.0 zur Optimierung von Produktionsprozessen eingesetzt werden kann. Industrie 5.0 baut auf der Industrie 4.0 auf, fokussiert jedoch ethische, nachhaltige, resilienzorientierte und menschenzentrierte Ansätze. Des Weiteren zeigt sich eine rasante Entwicklung der KI, die zu einem vermehrten Einsatz in allen Bereichen der Wertschöpfungskette führt. Der methodische Ansatz ist die praktische Durchführung eines zuvor systematisch ausgewählten Reifegradmodells. Die Ergebnisse zeigen auf, dass für die erfolgreiche Anwendung von Reifegradmodellen in Bezug auf Industrie 5.0 nachhaltige und resilienzbezogene Dimensionen aufgenommen werden müssen.de
dc.description.abstractThis study explores the potential application of artificial intelligence (AI) in optimizing production processes within the context of Industry 5.0. Building upon the foundations of Industry 4.0, Industry 5.0 places emphasis on ethical, sustainable, resilience-oriented, and human-centric approaches. Furthermore, the rapid evolution of AI is driving its increased integration across all stages of the value chain in manufacturing. The methodological approach involves the practical implementation of a systematically chosen maturity model. The findings underscore the importance of incorporating sustainable and resiliencerelated dimensions for the successful application of maturity models in the context of Industry 5.0.en
dc.language.isodeen_US
dc.subjectKünstliche Intelligenzen_US
dc.subjectIndustrie 5.0en_US
dc.subjectProduktionen_US
dc.subjectReifegradmodelleen_US
dc.subjectMensch-Technik-Organisationen_US
dc.subjectArtificial Intelligenceen_US
dc.subjectIndustry 5.0en_US
dc.subjectMaturity Modelsen_US
dc.subjectHuman-Technology- Organizationen_US
dc.subjectKIen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.subject.ddc600: Techniken_US
dc.titleOptimierung der Produktionsprozesse mittels KI in Industrie 5.0de
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentDepartment Fahrzeugtechnik und Flugzeugbauen_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereePlaumann, Benedikt-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-180588-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteDepartment Fahrzeugtechnik und Flugzeugbauen_US
tuhh.publication.instituteFakultät Technik und Informatiken_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomainen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeThesis-
item.creatorGNDBaghdadi, Fariborz-
item.languageiso639-1de-
item.creatorOrcidBaghdadi, Fariborz-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDMüller, Christian-
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