Entwicklung eines technischen Risikomodells für KI-Systeme
- Recherche zu KI-Anwendungsfällen in produzierenden Unternehmen, z. B. Qualitätsprüfung, Instandhaltung oder Prozessoptimierung
- Analyse technischer und regulatorischer Risiken beim Einsatz von KI-Systemen im Produktionsumfeld
- Ableitung relevanter Bewertungsparameter, z. B. Datenqualität, Automatisierungsgrad, Sicherheitsrelevanz, Mensch-Maschine-Interaktion, Modell-Drift, Erklärbarkeit und Eingriffsmöglichkeiten
- Entwicklung eines FMEA-basierten Bewertungsmodells für ausgewählte KI-Szenarien sowie einer Nutzwertanalyse oder Scoring-Modell zur Priorisierung von Risiken und Maßnahmen
- Aufbau einer Risikomatrix zur Bewertung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung
- Anwendung des Bewertungsmodells auf zwei bis drei beispielhafte Produktionsszenarien
- Validierung der Ergebnisse
- Maschinenbau
- Wirtschaftsingenieurwesen
- Nachhaltige Ingenieurwissenschaft
- Produktion und Logistik
- eigenverantwortliches Arbeiten
- flexible Arbeitszeiten
- gut ausgestattete Arbeitsplätze
- Home-Office nach Absprache
- ggf. langfristige Zusammenarbeit
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