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Dr. Alexander Engels ist CEO der aiXbrain GmbH.
Haben Sie beschlossen, Ihre Daten zur Steigerung von Transparenz und Produktivität Ihrer Geschäftsprozesse und Produkte zu nutzen? Dann stehen Sie vor der Herausforderung, passende Software zu finden, um große Datenmengen kontinuierlich zu analysieren und die Ergebnisse menschenverständlich darzustellen. Denn nur so können Daten zu zielgerichteten Entscheidungen führen.
Nachdem mittlerweile klar ist, was Künstliche Intelligenz (KI) zu leisten vermag, stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, schnell herausfinden zu müssen, ob KI auch in Kombination mit ihren Maschinen und Prozessen Mehrwert schaffen kann. Und wenn dem so ist, gilt es, die neuen KI-Funktionen so schnell wie möglich produktiv nutzen oder auch marktreif anbieten zu können.
In diesem Artikel finden Sie den Bauplan, um speziell Maschinen und technische Prozesse mit KI aufzurüsten und unter Industriebedingungen verlässlich zu betreiben.
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.
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.
Wie kann KI helfen, die besten Losgrößen für eine wirtschaftliche Sortenfertigung zu finden? Dieser Frage gehen wir in Teil 3 unserer Miniserie zu KI Use Cases in der Produktion nach. Jeder der vorgestellten KI Use Cases baut dabei auf den 4 Chancen zur Wertschöpfung mit KI in der Industrie auf.
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.
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.
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?
Künstliche Intelligenz (KI) scheint noch immer Science-Fiction, mit sprechenden Maschinen und fühlenden Robotern, zu sein – Bücher und Filme prägen dieses Bild seit Jahren. Aber KI ist längst in der Gegenwart angekommen, mit praktischen Anwendungsgebieten.
