Sogeti und Applitools über moderes Quality Engineering Stand des KI-Einsatzes in der Qualitätsprüfung

Redakteur: Stephan Augsten

Wie können Künstliche Intelligenz und Machine Learning die Qualitätsprüfung verbessern? So lautet die zentrale Frage im „State of AI applied to Quality Engineering 2021-22“-Bericht von Sogeti, in dem Unternehmen ihre eigenen Erfahrungen teilen.

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Wie KI und Machine Learning den Prozess der Qualitätsprüfung verbessern können, analysiert Sogeti mit anderen Branchenexperten.
Wie KI und Machine Learning den Prozess der Qualitätsprüfung verbessern können, analysiert Sogeti mit anderen Branchenexperten.
(© Alexander Limbach - stock.adobe.com)

Der Bericht „Stand des KI-Einsatzes in der Qualitätsprüfung“ soll Unternehmen dabei helfen zu verstehen, wie KI die Qualität, Geschwindigkeit und Effizienz beim Quality Engineering verbessern kann. Mehrere Branchenexperten liefern darin praktische Ratschläge für Führungskräfte, wie sie KI in Bereichen wie Design, Automatisierung, Leistung, Datenmanagement, Sicherheit und Betrieb auf das Quality Engineering anwenden können.

Im Kapitel „Quality Engineering und aktuelle Trends“ äußert sich das Unternehmen zu den Unzulänglichkeiten traditioneller Testverfahren und der Entstehung modernen Quality Engineerings: Was macht ein erfolgreicher Qualitätsingenieur heute? Was sind die Herausforderungen, denen er sich stellen muss? Wie sieht die Zukunft des Quality Engineering aus, und welche Rolle könnte KI dabei spielen?

Erste Schritte im Umgang mit Künstlicher Intelligenz beleuchtet das zweite Kapitel. Der Autor befasst sich mit dem Unterschied zwischen Routine- und fehleranfälligen Aufgaben und eröffnet die Diskussion darüber, wie sich beide optimieren lassen. Außerdem erhalten Interessierte weitere Informationen über mögliche Anwendungsfälle.

Der Report wird nach und nach von Sogeti veröffentlicht, alle zwei Wochen soll ein Update erscheinen. An den beiden genannten Kapiteln war Applitools maßgeblich beteiligt. In den Kapiteln 3 und 4 können Leser weiter in die technische Tiefe des maschinellen Lernens und des Deep Learning eintauchen.

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