{"id":451781,"date":"2026-02-13T14:00:12","date_gmt":"2026-02-13T13:00:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/?p=451781"},"modified":"2026-02-23T07:54:47","modified_gmt":"2026-02-23T06:54:47","slug":"ki-im-industriellen-einsatz-was-steckt-eigentlich-dahinter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/2026\/02\/13\/ki-im-industriellen-einsatz-was-steckt-eigentlich-dahinter\/","title":{"rendered":"KI im industriellen Einsatz \u2013 was steckt eigentlich dahinter?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"451781\" class=\"elementor elementor-451781\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58cbf36 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"58cbf36\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbdf2db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fbdf2db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Ob Agentic AI, Generative KI, Machine Learning oder Deep Learning \u2013 in Meetings und Projektpr\u00e4sentationen fliegen die Buzzwords heute oft wild durcheinander. Doch KI ist l\u00e4ngst mehr als ein Buzzword aus der IT Abteilung. In der Fertigung entscheidet KI dar\u00fcber, ob Anlagen stillstehen, Energie verpufft \u2013 oder ob Produktionslinien rundlaufen und Qualit\u00e4t auf Anhieb stimmt. Dieser Beitrag sortiert die KI Begriffe, erkl\u00e4rt die technischen Grundlagen und zeigt, wie die Technologien ineinandergreifen.\u00a0<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bda3f2f e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"bda3f2f\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b1ca7d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8b1ca7d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Beginnen wir mit dem Dachbegriff. Die EU beschreibt K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) als die F\u00e4higkeit technischer Systeme, menschliche F\u00e4higkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativit\u00e4t zu imitieren. KI-Systeme nehmen ihre Umgebung wahr, verarbeiten Informationen und treffen Entscheidungen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen \u2013 zum Beispiel Ausschuss zu senken oder Stillst\u00e4nde zu vermeiden.<\/p><p>Wichtig: KI ist kein einzelner Super-Algorithmus, sondern eher ein Werkzeugkasten voller Methoden \u2013 von klassischen Expertensystemen und regelbasierter Logik bis hin zu datengetriebenen Lernverfahren. In der Industrie 4.0 reden wir in der Praxis fast immer \u00fcber \u201eschwache&#8221; oder \u201enarrow\u201c KI-Systeme, die eine eng umrissene Aufgabe extrem gut erledigen, etwa Muster in Sensordaten erkennen oder Kamerabilder klassifizieren.<\/p><p>Unternehmen und Forschungsinstitute wie Fraunhofer sehen in KI in der Produktion vor allem ein Werkzeug zur datengetriebenen Optimierung: vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), automatisierte Qualit\u00e4tspr\u00fcfung, adaptive Prozessf\u00fchrung oder intelligente Assistenzsysteme sind typische Anwendungsfelder. Doch um zu verstehen, wie diese L\u00f6sungen funktionieren, muss man eine Stufe tiefer einsteigen \u2013 in die Welt des Machine Learning.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dbb43dc e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"dbb43dc\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee50464 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ee50464\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Machine Learning: Lernen aus Daten statt starrer Regeln<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23a2634 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23a2634\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Computer aus Daten lernen, anstatt ausschlie\u00dflich per Hand programmierten Regeln zu folgen. Fraunhofer beschreibt maschinelle Lernverfahren als das Trainieren eines mathematischen Modells mit Trainingsdaten, das anschlie\u00dfend neue Daten automatisiert auswerten kann. Die zugrunde liegenden Algorithmen suchen in gro\u00dfen Datenmengen nach Mustern und Zusammenh\u00e4ngen, um Vorhersagen oder Entscheidungen abzuleiten.<\/p><p>Gerade in der Fertigung spielt dieser Ansatz seine St\u00e4rken aus. Produktionsanlagen sind komplex, Prozesse nichtlinear, Wechselwirkungen zahlreich. ML Modelle k\u00f6nnen hier:<\/p><ul><li>Zust\u00e4nde und Restlebensdauern von Komponenten vorhersagen,<\/li><li>Prozessparameter automatisch optimieren,<\/li><li>Ausschussursachen in Auftrags und Produktdaten identifizieren.<\/li><\/ul><p>Fraunhofer-Initiativen wie \u201eMachine Learning for Production (ML4P)\u201d betonen, dass ML in der industriellen Fertigung erhebliche Potenziale zur Optimierung von Verfahren, Prozessen und Anlagen bietet \u2013 von beschleunigter Prozessauslegung \u00fcber reduzierte Zykluszeiten bis zu besser ausgenutzten Kapazit\u00e4ten.<\/p><p>Fachlich unterscheidet man drei zentrale Lernarten, die in der Praxis unterschiedlich eingesetzt werden:<\/p><ul><li>\u00dcberwachtes Lernen (Supervised Learning): Das Modell lernt aus Beispielen mit bekannten Zielwerten, etwa Schwingungssignale plus Label \u201eLager defekt\/intakt\u201c. Ziel ist eine m\u00f6glichst genaue Vorhersage k\u00fcnftiger Zust\u00e4nde \u2013 typisch f\u00fcr Qualit\u00e4tsprognosen oder Predictive Maintenance.<\/li><li>Un\u00fcberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Das Modell sucht selbstst\u00e4ndig Strukturen in unlabeled Daten, z.\u202fB. Cluster ungew\u00f6hnlicher Prozesszust\u00e4nde. Das ist hilfreich, wenn Fehlerbilder noch unbekannt oder selten sind und zun\u00e4chst \u201eAnomalien\u201c gefunden werden sollen.<\/li><li>Reinforcement Learning (Best\u00e4rkendes Lernen): Ein Agent probiert verschiedene Aktionen aus und bekommt Belohnung oder Strafe \u2013 etwa f\u00fcr besonders effiziente Prozessparameter. Mit der Zeit lernt er Strategien, die langfristig optimale Ergebnisse liefern.<\/li><\/ul><p>Im Ergebnis verschiebt sich die Rolle von Ingenieurinnen und Ingenieuren: Statt jede Regel explizit zu programmieren, definieren sie Ziele, Datenbasis und Randbedingungen, w\u00e4hrend das Modell die feinen Zusammenh\u00e4nge selbst lernt. ML ist damit der Motor vieler moderner Industrie KI L\u00f6sungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea5bc21 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"ea5bc21\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c947c50 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c947c50\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Deep Learning: Wenn neuronale Netze komplexe Muster knacken<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-835db25 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"835db25\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Deep Learning (DL) geht einen Schritt weiter. IBM beschreibt es als Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf mehrschichtigen k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen basiert, inspiriert vom Aufbau des menschlichen Gehirns. In solchen Netzen sind viele k\u00fcnstliche \u201eNeuronen\u201c in Schichten organisiert; jede Schicht f\u00fchrt einfache mathematische Operationen aus, in der Summe entsteht ein hochleistungsf\u00e4higer Mustererkenner.<\/p><p>Man spricht von \u201edeep\u201c, wenn ein Netz mehrere verborgene Schichten besitzt und damit eine komplexe Aufgabe in viele einfachere Teilaufgaben aufspalten kann \u2013 jede Tiefenschicht abstrahiert ein St\u00fcck weiter vom Rohsignal hin zu immer h\u00f6herwertigen Merkmalen. In der Bilderkennung lernt ein Netz beispielsweise:<\/p><ul><li>in unteren Schichten Kanten und einfache Strukturen,<\/li><li>in mittleren Schichten Bauteilgeometrien, L\u00f6cher, Schrauben,<\/li><li>in oberen Schichten komplette Objekte oder Fehlerklassen.<\/li><\/ul><p>Deep Learning eignet sich deshalb besonders f\u00fcr unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio oder komplexe Zeitreihen. Erfolgreiche Anwendungen sind laut Forschung vor allem Bild\u2011 und Spracherkennung \u2013 Technologien, die heute die Grundlage vieler Qualit\u00e4tspr\u00fcf\u2011, Assistenz\u2011 und \u00dcberwachungssysteme bilden.<\/p><p>Ein entscheidender Unterschied zu klassischen ML\u2011Verfahren: Deep\u2011Learning\u2011Netze k\u00f6nnen relevante Merkmale direkt aus den Rohdaten lernen, ohne dass Fachleute zuvor manuell Features definieren m\u00fcssen. Das ist in der Fertigung gerade dort attraktiv, wo sehr viele Sensoren, Kameras oder andere Datenquellen im Einsatz sind, deren detaillierte Modellierung h\u00e4ndisch kaum zu leisten w\u00e4re.<\/p><p>Die Kehrseite: Deep-Learning-Modelle sind oft daten- und rechenhungrig und wirken nach au\u00dfen wie eine \u201eBlack Box\u201c \u2013 die Entscheidung ist da, aber der Weg dahin bleibt unsichtbar. Forschungsrichtungen wie Explainable AI versuchen deshalb, transparent zu machen, welche Merkmale oder Bildbereiche f\u00fcr eine Entscheidung ausschlaggebend waren \u2013 ein Thema, das mit Blick auf Normen, Audits und den EU AI Act weiter an Bedeutung gewinnt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f738e8e e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"f738e8e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-846774a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"846774a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Agentic AI: vom Analysieren zum eigenst\u00e4ndigen Handeln<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2907e4f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2907e4f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Der j\u00fcngste Begriff im Feld ist Agentic AI. W\u00e4hrend generative KI vor allem Inhalte liefert, bezeichnet Agentic AI autonome KI-Agenten, die eigenst\u00e4ndig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Handlungen ausf\u00fchren \u2013 mit einem gewissen Ma\u00df an Selbststeuerung und Kontextverst\u00e4ndnis. Fraunhofer IESE beschreibt den aktuellen Hype als eine Art Renaissance der Multi-Agenten-Systeme, diesmal befeuert durch generative Modelle, die als \u201eGehirn\u201c dieser Agenten dienen. Statt einzelner KI-Funktionen entstehen kooperierende, spezialisierte Softwareagenten, die in einem Kreislauf aus Wahrnehmen, Planen, Handeln und Lernen komplexe Aufgaben selbstst\u00e4ndig bearbeiten.<\/p><p>Analysten wie Gartner prognostizieren, dass bis 2028 mindestens 15 % aller t\u00e4glichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI-Systeme getroffen werden \u2013 ausgehend von praktisch 0 % im Jahr 2024. Gleichzeitig soll etwa ein Drittel aller Unternehmenssoftware Agentic-AI-Funktionen enthalten. Das zeigt ziemlich klar, wohin sich Software-\u00d6kosysteme \u2013 auch in der Industrie \u2013 entwickeln.<\/p><p>Und was bedeutet das f\u00fcr die Produktion? In der Fertigung zielt Agentic AI darauf ab, klassische Automatisierung zu erweitern:<\/p><ul><li>Weg vom starren Abarbeiten fester Rezepturen, hin zu dynamischem Planen und Umplanen, zum Beispiel bei Auftrags\u00e4nderungen oder St\u00f6rungen.<\/li><li>Agenten koordinieren Ressourcen \u00fcber Anlagen hinweg \u2013 Fertigungszellen, Logistik und Energieverbrauch werden gemeinsam optimiert.<\/li><li>In Kombination mit Konzepten wie Software Defined Industry orchestrieren autonome Software-Agenten Produktionsschritte und re-konfigurieren Anlagen nach F\u00e4higkeiten, nicht mehr nach starren Linien.<\/li><\/ul><p>F\u00fcr die Praxis ist wichtig zu verstehen: Agentic AI baut auf generativen und analytischen KI\u2011Modellen auf, ist aber vor allem ein Architektur\u2011 und Interaktionskonzept \u2013 hin zu Systemen, die nicht nur reagieren, sondern proaktiv handeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64350b7 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"64350b7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e89a0c9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e89a0c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Begriffe sauber trennen: Orientierung f\u00fcr die industrielle Praxis<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68b8bc0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68b8bc0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Oft ist nicht die Hardware die gr\u00f6\u00dfte H\u00fcrde beim Einstieg in KI, sondern der Begriffsnebel. Eine praxisnahe Daumenregel hilft, intern wie extern sauber zu kommunizieren:<\/p><ul><li>\u201eWir setzen KI ein\u201c \u2013 sinnvoll, wenn Sie allgemein von intelligenten, datengetriebenen Funktionen in der Produktion sprechen, z.\u202fB. in Strategiepapieren oder gegen\u00fcber Kunden.<\/li><li>\u201eWir nutzen Machine Learning\u201c \u2013 wenn Sie konkret Modelle trainieren, die aus Maschinendaten, Prozesswerten oder Qualit\u00e4tsmessungen lernen und Vorhersagen bzw. Entscheidungen treffen.<\/li><li>\u201eWir setzen Deep Learning ein\u201c \u2013 wenn mehrschichtige neuronale Netze im Spiel sind, meist f\u00fcr Bild\u2011, Audio\u2011 oder sehr komplexe Sensordaten.<\/li><li>\u201eWir arbeiten mit Generativer KI\u201c \u2013 wenn Modelle aktiv Inhalte erzeugen: Texte, Bilder, Code, synthetische Daten oder Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Design\u2011 bzw. Prozessvarianten.<\/li><li>\u201eWir erproben Agentic AI\u201c \u2013 wenn Sie autonome KI\u2011Agenten einsetzen, die Ziele verfolgen, planen und Handlungen ausf\u00fchren, nicht nur Antworten liefern.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0168eb3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0168eb3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Eigentlich ist es also ganz einfach: KI ist das Dach, Machine Learning der Motor, Deep Learning der Spezialist f\u00fcr komplexe Muster, Generative KI der Ideengeber und Agentic AI der neue \u201eKollege\u201c, der selbstst\u00e4ndig ins Handeln kommt \u2013 wer diese Rollen versteht, kann Technologien viel gezielter einsetzen. Gleichzeitig entzaubert das Wissen auch so manchen Hype: Nicht jede Datenanalyse ist \u201eKI\u201c, nicht jedes Sprachmodell taugt automatisch f\u00fcr den Shopfloor. Umgekehrt zeigt sich aber auch: Viele vermeintlich futuristische Konzepte sind im Kern nichts anderes als solide Weiterentwicklungen der Automatisierung, nur eben mit mehr Daten, mehr Lernf\u00e4higkeit und mehr Flexibilit\u00e4t.<\/p><p>Unterm Strich gilt: KI in der industriellen Automatisierung ist kein Zaubertrick, sondern ein Werkzeugkasten \u2013 mit sehr unterschiedlichen, aber gut kombinierbaren Werkzeugen. Wer die Begriffe auseinanderhalten kann, muss sich vor Agentic AI &amp; Co. nicht f\u00fcrchten, sondern kann sie mit der n\u00fcchternen Gelassenheit eines Ingenieurs betrachten: Was kann es, was kostet es \u2013 und wo bringt es in meiner Produktion ganz konkret mehr Qualit\u00e4t, Tempo oder Verf\u00fcgbarkeit?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f23c821 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"f23c821\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd80ffb elementor-widget elementor-widget-author-box\" data-id=\"dd80ffb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"author-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-author-box\">\n\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cvilsbeck\/\" class=\"elementor-author-box__avatar\">\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/easyfairsassets.com\/sites\/266\/2026\/02\/Portraet-cvilsbeck-1-300x300.jpg\" alt=\"Picture of Christian Vilsbeck\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\n\t\t\t<div class=\"elementor-author-box__text\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cvilsbeck\/\">\n\t\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-author-box__name\">\n\t\t\t\t\t\t\tChristian Vilsbeck\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-author-box__bio\">\n\t\t\t\t\t\t<p>Christian Vilsbeck ist Chefredakteur der Fachmedien A&D \u2013 Automation & Digitalisierung \u2013 und P&A. In seiner Rolle begleitet er seit vielen Jahren die digitale Transformation in der Industrie und beleuchtet die Auswirkungen neuer Technologien auf Produktion, Anlagenbetrieb und industrielle Wertsch\u00f6pfung.<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ob Agentic AI, Generative KI, Machine Learning oder Deep Learning \u2013 in Meetings und Projektpr\u00e4sentationen fliegen die Buzzwords heute oft wild durcheinander. Doch KI ist l\u00e4ngst mehr als ein Buzzword aus der IT Abteilung. In der Fertigung entscheidet KI dar\u00fcber, ob Anlagen stillstehen, Energie verpufft \u2013 oder ob Produktionslinien rundlaufen und Qualit\u00e4t auf Anhieb stimmt. 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