In unserem ersten Blog-Beitrag der Reihe haben wir einen Blick auf die Natur sequenzieller Daten und die besonderen Charakteristika von Zeitreihen geworfen. Beginnend mit diesem Artikel widmen wir uns nun verschiedenen Ansätzen, mit denen sich solche Daten modellieren lassen.
In ihrer Digitalisierungsstrategie haben viele Unternehmen bereits erkannt, dass sie Ihre Produkte mithilfe von Künstlicher Intelligenz aufwerten können. In der Regel bedeutet das, Daten zum Produkteinsatz zu erschließen und diese schlau auszuwerten, um damit neue werthaltige Angebote für Kund:innen zu schaffen. In diesem Artikel haben wir die 5 wichtigsten Fragen zusammengestellt, die bei solch einem KI-Upgrade entscheidend sind.
Der Maschinen- und Anlagenbau in Deutschland zeichnet sich seit vielen Jahrzehnten durch seine hohe Innovationskraft aus. Unsere Ingenieurskunst wird weltweit geschätzt. Das Label “Made in Germany” steht überall in der Welt für höchste Qualität und Zuverlässigkeit, was international für gute Absatzzahlen sorgt.
Die Ursachenanalyse mit KI ist ein neuer Ansatz, mit dem Unternehmen Problemen in ihrer Produktion auf den Grund gehen und diese nachhaltig abstellen können. Damit können etwa ungeplante Stillstandszeiten vermieden und Qualitätsmängel bei hergestellten Produkten reduziert werden.
Komplexe technische Systeme wie Maschinen, Anlagen, Mess- und Regelungseinheiten oder auch Produktionslinien erzeugen heutzutage viele Daten. Um aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu verbesserten Produkten und neuen Innovationen führen, sind Ingenieur:innen darauf angewiesen, die richtigen Informationen in den Daten zu finden.
Die Digitalisierung und Industrie 4.0 sind die dominierenden Trends in der Branche. Viele industrielle Hersteller haben bereits begonnen, ihre Prozesse und Produkte datentechnisch anzubinden und die Daten systematisch zu sammeln. Der ganze Aufwand lohnt sich nur dann, wenn aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können, die zur Wertschöpfung im Unternehmen beitragen.
Die Ursachenanalyse mit KI ist ein neuer Ansatz, mit dem Unternehmen Problemen in ihrer Produktion auf den Grund gehen und diese nachhaltig abstellen können. Damit können etwa ungeplante Stillstandszeiten vermieden und Qualitätsmängel bei hergestellten Produkten reduziert werden.
Haben Sie beschlossen, mit Künstlicher Intelligenz (KI) Ihre internen Prozesse zu verbessern oder Ihre Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle mit KI zu innovieren? Dann sollten Ihre Daten besser KI-tauglich organisiert sein, sonst kann Ihr Vorhaben schnell frustrierend und unnötig teuer werden.
