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 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.
Der Einsatz einer vollautomatisierten KI in der Produktion ist nur in Ausnahmefällen möglich. Häufig ist es aber ohnehin viel sinnvoller, wenn Mensch und KI sich in der Zusammenarbeit ergänzen. Das macht menschzentrierte KI-Anwendungen besonders spannend.
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 dem neulich veröffentlichten Innovationsmagazin des Kompetenznetzes ProduktionNRW gewinnt die Zusammenarbeit mit Startups als Innovationsstrategie für Maschinen- und Anlagenbauer immer stärker an Bedeutung. Mehr als 50% dieser Unternehmen arbeiten bereits mit Startups zusammen. Dabei ist die Bandbreite an Kooperationsformaten groß: von Hackathons über die projektbezogene Zusammenarbeit bis hin zu Accelerator-Programmen und strategischen Investments. Wir haben die spannendsten Fakten noch einmal zusammengestellt.
Wie kann KI helfen, die Lebensdauer von Produktionsmitteln zu verlängern? Dieser Frage gehen wir in Teil 2 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.
Wie kann KI helfen, kritische Taktzeitschwankungen in verketteten Fertigungslinien zu vermeiden? Dieser Frage gehen wir in Teil 1 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.
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.
