Künstliche Intelligenz

Die digitale Fabriktransformation: Vision statt Dystopie

Christian Blümel | 16. Februar 2023 | Kommentare

In der deutschen Industrie geht vielfach die Sorge um, von internationalen Konkurrenten aufgrund der Digitalisierung abgehängt zu werden. Vermutlich arbeiten einige Unternehmen mit hohem Aufwand an einem »perfekten« Plan für die digitale Transformation, inklusive der Technologie und sogar organisatorischen Anpassungen. Doch auch der beste Plan hält den ständig wechselnden Bedingungen der digitalen Transformation nicht stand. Um flexibel mit diesen Änderungen umgehen zu können braucht es vor allem eines – authentische und gelebte Vision.

ChatGPT – Ist Künstliche Intelligenz die Zukunft der Kundenkommunikation?

Jens Drawehn | 20. Dezember 2022 | Kommentare

Die neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) haben für große Aufmerksamkeit gesorgt. Das im November 2022 von OpenAI veröffentlichte ChatGPT generiert Texte von beeindruckend hoher sprachlicher Qualität. Da liegt es nahe, den Einsatz solcher Modelle in der Kundenkommunikation in Betracht zu ziehen.

Triple KI: Wie aus KI-Entwicklungen erfolgreiche Unternehmensanwendungen werden

Damian Kutzias | 14. Dezember 2022 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Ihr KI-Projekt ist fertig entwickelt, jetzt kann es losgehen! Aber womit? »Mit der Nutzung natürlich!« ist hier sicher eine wünschenswerte Antwort. In einigen Fällen mag das stimmen. Oft geht es jedoch um komplexe Services, die in den laufenden Betrieb integriert werden müssen, und das funktioniert im Normalfall nicht ohne Weiteres. Wie kann also eine neue KI erfolgreich in die unternehmerische Praxis überführt werden?

Triple KI: Strukturierte Anforderungsaufnahme für Ihre KI-Projekte

Claudia Dukino | 13. Dezember 2022 | Kommentare

Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Am Anfang jedes Projekts steht eine gute Idee – doch nicht selten scheitert das Wünschenswerte an der Machbarkeit. Vor allem bei KI-Projekten muss der Rahmen für das Projekt abgesteckt und geprüft werden, ob die Anforderungen, die daraus resultieren, zu den Unternehmenszielen passen. Eine strukturierte Vorgehensweise hilft Ihnen, aus guten Ideen erfolgreiche Projekte werden zu lassen.

Einfach Laden (2): Immer Ärger mit der Ladesäule – Einblicke in die Fehlerwahrnehmung von E-Fahrerinnen und -Fahrern

Lukas Keicher | 8. Dezember 2022 | Kommentare

Für viele skeptische Kundinnen und Kunden sind Hürden beim Ladevorgang an sich ein wichtiger Grund gegen die Anschaffung und Nutzung von Elektrofahrzeugen. Auf Seiten der Hersteller und Betreiber von Ladeinfrastruktur gibt es einen guten Überblick über technische Ursachen von nicht erfolgreich verlaufenden Ladevorgängen – allerdings entspricht die technische Ursache nicht immer den von Nutzenden wahrgenommenen Problemen beim Laden. Wenn die Elektromobilität in naher Zukunft wirklich zu einer tragenden Säule unseres Verkehrs werden soll, müssen die latenten Bedürfnisse der Nutzenden und Störfaktoren identifiziert werden, um schnelle und erfolgreiche Ladevorgänge in Zukunft zuverlässiger zu ermöglichen.

KI-Anwendungen in KMU: Der tote Winkel im Unternehmen

Jan-Paul Leuteritz | 29. November 2022 | Kommentare

KMU gehen strategische Maßnahmen zur erfolgreichen Implementierung von KI in vielen Bereichen mit geeigneten Mitteln erfolgreich an. In anderen strategischen Handlungsfeldern fehlen jedoch entweder geeignete Methoden, oder gar das Bewusstsein, dass es hier überhaupt Handlungsbedarf geben kann. Ein Blick auf diesen toten Winkel der KI-Einführung kann v.a. KMU helfen, überraschende Hindernisse zu vermeiden, unabhängig von der Vorgehensweise bei der KI-Einführung.

KI-Anwendungen in KMU: Umgang mit bekannten Hindernissen

Jan-Paul Leuteritz | 22. November 2022 | Kommentare

Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) denken mittlerweile darüber nach, Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) einzusetzen, doch schreckt die Komplexität von KI-Einführungsprojekten viele ab. Dabei können viele Unternehmen einige neuartige Herausforderungen schon antizipieren, für die bisher keine Lösungsansätze oder Erfahrungen vorliegen. Diese Hindernisse können aber überwunden werden, wenn über den Rahmen eines KI-Projekts hinaus frühzeitig ein strategischer Ansatz bei der KI-Einführung verfolgt wird.

Grenzen der Künstlichen Intelligenz: Warum der qualifizierte Mensch unverzichtbar bleibt

Martin Braun | 15. November 2022 | Kommentare

Um 20 Uhr im Zug Richtung Köln: Personen auf den Gleisen, für etwa 200 Fahrgäste endet ihre Zugfahrt vorläufig auf dem tristen Bahnsteig eines rheinischen Kleinstadtbahnhofs. Situationen wie diese dürfte jeder von uns aus eigener Erfahrung kennen.

Die Bahn informiert zwar minutengenau via App und Internet über den Stand der Dinge, aber der Frust und Unmut der im Feierabendverkehr Gestrandeten nimmt von Minute zu Minute zu. In diesem Alltagsbeispiel stoßen intelligente Technologien und nüchterne Information an klare menschliche Grenzen: Sie können den tatsächlichen Bedarf an Information und Ansprache der Kunden nicht befriedigen. Dieses leider verbreitete Beispiel zeigt: Technologien wie Künstliche Intelligenz müssen im menschlichen Kontext funktionieren – und brauchen dafür mitunter menschliche Unterstützung.

Mit digitalen Assistenzsystemen zur Fabrik 4.0: Entlastung für den Arbeitsalltag

Nika Perevalova | 11. November 2022 | Kommentare

Im Sprint zur Fabrik 4.0 – Blogreihe zum Industrienetzwerk
Die Digitalisierung bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Optimierung der Wertschöpfungsprozesse, Steigerung der Effizienz oder flexibel anpassbare Produktions- und Personalkapazitäten. Allerdings verbinden viele Unternehmen, insbesondere kleinere und mittelständische, mit diesem Begriff einen unüberwindbaren Berg. Oftmals fehlt es ihnen an Erfahrungen, methodischem Know-how und passenden Hilfsmitteln, um diese Transformation systematisch anzugehen. Die Fabrik 4.0 ist aber kein Produkt, das man kaufen kann, sondern ein Transformationsprozess. Für den erfolgreichen Weg dorthin kommt es auf kleine, aber wirkungsvolle Schritte an. Und genau diese stellt das Fraunhofer IAO gemeinsam mit dem RKW Baden-Württemberg im Industrienetzwerk »Im Sprint zur Fabrik 4.0« vor.

Mit zunehmender Komplexität von Produkten und Arbeitsplätzen steigen auch die Anforderungen an die Mitarbeitenden. Wechselnde Fertigungsschritte, höhere Kundenanforderungen und Produktvarianten führen zu neuen Aufgaben und Arbeitsreihenfolgen. Eine Möglichkeit, Unternehmen und deren Mitarbeitende bei dieser zusätzlichen Belastung zu unterstützen, bieten digitale Assistenzsysteme. Sie entlasten aktiv in Arbeits- und Entscheidungsprozessen und helfen dabei, Aufgaben effektiver zu gestalten, stressfreier und sicher zu erlernen sowie Fehler zu vermeiden. Eine kleine Übersicht über verschiedene Arten und Vorteile von solchen digitalen Assistenzsystemen gibt dieser Blogbeitrag.

Beyond the prototype – Erfolgsfaktoren und Herausforderungen einer erfolgreichen Implementierung KI-basierter Services in der Produktion

Janika Kutz | 25. August 2022 | Kommentare

Services, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, können die Resilienz von Fertigungsprozessen stärken, Produktions- und Arbeitsprozesse unterstützen, zur Qualitätssicherung beitragen und letztlich die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen stärken. Dennoch werden derzeit nur wenige industrielle KI-Anwendungen in der realen Umgebung eingesetzt.

Industrieunternehmen arbeiten erfolgreich an der Entwicklung, es gibt vielversprechende Proof-of-Concepts (PoC) und Pilotprojekte. ABER erfolgreich im operativen Betrieb eingesetzte industrielle KI-Anwendungen sind aktuell noch selten. Doch warum ist das so und wie kann die Implementierung KI-basierter Services in der Produktion erfolgreich gelingen? Zwei Fragen, auf die ich in meinem Beitrag näher eingehen möchte.