Von Herzschlägen bis zu Gehirnwellen: Die beeindruckende Vielfalt der Wearables – Teil 1: Sensorik
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KI-Projekte boomen – doch je komplexer die Herausforderung, desto höher sind die Anforderungen an Planung und Strukturierung. Was ist alles zu berücksichtigen, damit ein Projekt zum erfolgreichen Abschluss gebracht werden kann? Neue, datenbezogene Modelle zur Implementierung können die Erfolgswahrscheinlichkeit vieler KI-Projekte drastisch erhöhen.
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?
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.
»Ich weiß nicht, wie das Laden von E-Fahrzeugen funktioniert. Das ist alles viel zu technisch« oder »Mit einem E-Fahrzeug kann man nicht in den Urlaub fahren. Die Reichweite ist viel zu gering« – sind Ihnen diese Gedanken auch schon mal im Kopf herumgeschwirrt? Damit sind Sie nicht allein.
Prominente Angriffe mit Verschlüsselungstrojanern haben in der letzten Zeit Firmen wie Pilz aus Ostfildern bei Stuttgart, den Juwelier Wempe oder auch die Heise Gruppe getroffen und erhebliche Schäden verursacht. In der Presse ist im Zusammenhang mit diesen Attacken immer wieder von »Hackern« die Rede. So entsteht leicht der Eindruck, dass sich Angreifer über technische Schwachstellen in die IT-Systeme von Unternehmen »hacken« – doch dieser Eindruck trügt.
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 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.
Ob intelligente Fitnessarmbänder, Datenbrillen oder smarte Uhren: So genannte Wearables sind im privaten Alltag längst angekommen. Auch in der produzierenden Industrie, selbst beim KMU, kann der Einsatz eine Unterstützung sein. Dieser Blog zeigt anhand von drei Beispielen auf, wie auch Sie smarte Endgeräte bei sich einsetzen können.