Der aiXbrain Blog: Best Practices rund um erfolgreiche Innovation mit KI in der Industrie

Geschäftsmann hält leuchtende Glühbirne in der linken Hand

Reibungslose Prozesse mit Mensch und KI. aiXbrain Dataray

Sie verantworten den Ablauf Ihrer internen Fertigungsprozesse oder garantieren Ihren Kunden den reibungslosen Einsatz Ihrer Produkte? Dann stehen Sie vor der Herausforderung, auftretende Probleme schnell und effizient beheben zu müssen, um Kosten und interne Aufwände so gering wie möglich zu halten.

Treten bei komplexen technischen Abläufen Probleme auf, gerät deren Behebung schnell zur Suche nach der berühmten Nadel im Heuhaufen. Oftmals können dann nur noch teure Experti:innen weiterhelfen, die den passenden Erfahrungsschatz und den richtigen Riecher mitbringen. Diese Menschen befähigt aiXbrain Dataray dazu, ihre Aufgabe schnell und nachhaltig zu erledigen und sogar noch etwas von ihrem Erfahrungsschatz mit den Kolleg:innen zu teilen.

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Ein-humanoider-Roboter-erklärt-sich-gegenüber -einer-Geschäftsfrau-die-einen-Laptop-in-der-Hand-hält-und-den-roboter-direkt-ansieht

KI in der Produktion: Ist KI Ihnen eine Erklärung schuldig?

KI findet in der Produktion immer mehr Verbreitung, weil sich damit auf Maschinen-, Prozess- und Organisationsebene Effizienzgewinne realisieren lassen. Dabei kommen vermehrt KI-Verfahren wie neuronale Netze zum Einsatz. Diese können einerseits besonders gut komplexe Zusammenhänge erlernen, andererseits sind sie aber nicht in der Lage, Erklärungen mitzuliefern, warum sie eine bestimmte Entscheidung treffen. Das ist eine typische “Black Box” Eigenschaft.

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Mann zeigt eine Karte mit der Aufschrift

Wussten Sie schon: Bereits zwei Drittel der etablierten deutschen Unternehmen nutzen KI

Laut der Mitte diesen Jahres veröffentlichten Studie Machine Learning 2021 des IDG beschäftigen sich bereits zwei Drittel der deutschen Unternehmen mit der Umsetzung von KI-Vorhaben. Für mehr als 60% der Firmen zeigen sich die Mehrwerte eines KI-Projektes bereits nach spätestens 12 Wochen. Neben der IT sind Produktionsumgebungen das Haupteinsatzfeld für KI. Wir haben für Sie die wichtigsten Zahlen zur KI-Nutzung und die größten Herausforderungen bei KI-Projekten zusammengestellt.

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Mann in Business-Dress hält ein pinkes Sparschwein in seiner linken Hand und wirft mit der rechten Hand eine Münze ein.

Mit welchen KI-Geschäftsmodellen lässt sich Geld verdienen?

Laut der Studie Machine Learning 2021 des IDG sehen 32 Prozent der Unternehmen in Machine Learning bzw. KI eine Chance zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. 35 Prozent verbinden damit die Möglichkeit zur Entwicklung neuer Produkte und Services. Während das in der Theorie gut klingt, stellt sich doch die praktische Frage, wie Sie konkret mit KI-Innovation Geld verdienen können. Wir haben 3 Ideen für den Maschinen- und Anlagenbau zusammengestellt.

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Zwei Hände halten eine Karte in der Hand, worauf drei Pfeile abgebildet sind. Ein Pfeil zeigt geradeaus, einer nach links und einer nach rechts. Im Hintergrund befindet sich eine Straße und ein sonniger Himmel

Der KI-Fahrplan: In 4 Schritten zum marktfähigen KI-Produkt

Erfolgreiche Produktentwicklung mit KI besteht aus mehreren Schritten. Grundsätzlich handelt es sich dabei um ein Innovationsvorhaben, d.h. Zeit und Geld müssen vorab investiert werden, ehe sich mit den Resultaten im Nachgang Umsätze erzielen lassen. Zwei Fragen sind dabei für Entscheider von entscheidender Bedeutung. Erstens: Wie lange dauert es, bis sich erste Umsätze mit der Innovation generieren lassen (Time-to-Market)? Und Zweitens: Wie hoch sind Zeit- und Geld-Invest bis zu diesem Zeitpunkt?

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