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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.
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.
KI schafft Mehrwert aus Daten. Voraussetzung ist, dass die Daten einen ausreichenden Informationsgehalt für die Fragestellung enthalten, die die KI beantworten soll. Daten sind also die Grundlage für die Wertschöpfung mit KI. Doch was bedeutet das für Ihre Datenstrategie? Sollten Sie frühzeitig mit der Sammlung von Unternehmensdaten beginnen oder besser warten, bis Sie sich auf konkrete KI Use Cases festgelegt haben? Welche Daten sollten gespeichert werden? Wird ein zentraler Datenspeicher benötigt? In diesem Artikel finden Sie Antworten auf diese Fragen.
Wie kann KI Ihrem Unternehmen helfen, erfolgreicher zu sein? Für alle, die nach Antworten suchen, haben wir 4 aufeinander aufbauende Chancen, mit KI greifbare Mehrwerte zu erzielen, in einer kompakten Übersicht zusammengefasst. Mit jeder eingesetzten KI erhöht sich der Mehrwert für Ihr Unternehmen. Erfahren Sie im Folgenden, welche 4 konkreten KI-Wertschöpfungsstufen das sind und welche Mehrwerte Sie erwarten dürfen.
Die Entwicklung eines erfolgreichen KI-Produktes ist eine komplexe Angelegenheit. Gerade wenn Sie Ihr erstes KI-Vorhaben angehen, stellt sich die berechtigte Frage: “Machen wir das selber oder kaufen wir die notwendigen Kompetenzen besser ein?” Dieser Artikel bietet Ihnen einen Überblick über die Vor- und Nachteile verschiedener Umsetzungsstrategien.
