22.05.2020

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

Die Coronakrise hat gezeigt, dass es durch Künstliche Intelligenz möglich ist, Kosten nachhaltig zu reduzieren. Das Wiener Software- und KI-Unternehmen craftworks hat einen Leitfaden entwickelt und sich dabei an über 20 erfolgreich umgesetzten KI-Projekten orientiert.
/artikel/kunstliche-intelligenz-als-chance-fur-die-industrie-ein-leitfaden
Künstliche Intelligenz, Industrial AI. AI, KI, Artificial Intelligence, Machine Learning,
(c) craftworks - Das craftworks-Gründerteam Jakob Lahmer (CTO), Simon Grabher (CEO), Michael Hettegger (CSO).

Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen. Der durch die Krise vorherrschende Druck  zur Einsparung von Kosten zwingt so manches Unternehmen, die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren. Doch diese Technologien können die Industrie vor so manche Herausforderung stellen. Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt, interne Prozesse nachhaltig zu verändern. Hier schreitet der “Industrial AI”-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.

Drei Prozent jährlicher Anstieg des Wirtschaftswachstums durch Künstliche Intelligenz bis 2035

Laut einer Studie von Accenture und Frontier Economics kann Künstliche Intelligenz in Unternehmen das Wachstum ankurbeln. Bei dieser Untersuchung wurden zwölf Volkswirtschaften durchleuchtet und dabei erforscht, wie sich eine umfassende Nutzung von KI in der Wirtschaft auswirkt.

+++ Solvistas CEO Holzbauer: „Eine AI hätte keine Kurzarbeit empfohlen“ +++

Darin heißt es: “Für den Industriestandort Österreich prognostiziert Accenture durch den Einsatz von KI bis 2035 einen Anstieg des Wirtschaftswachstums um jährlich drei Prozent. Das wäre mehr als eine Verdopplung gegenüber dem Basis-Szenario mit einer Wachstumsrate von 1,4 Prozent pro Jahr, welches die zukünftige Entwicklung der Wirtschaft auf Grundlage des technologischen Stands von heute voraussagt”.

KI-Projekte für nachhaltigen Geschäftserfolg

Weiters wird erwartet, dass die Produktivität der Beschäftigten in Österreich dank Künstlicher Intelligenz um 30 Prozent steigen kann, da “sich viele Arbeitsabläufe effizienter gestalten und Mitarbeiter ihren Fokus auf Aufgaben mit einer hohen Wertschöpfung legen”.

In diesem Sinne hat craftworks einen Guide entwickelt, der Projektleiter bei der Umsetzung von KI Prototypen und Rollouts unterstützen soll. “Wenn man erste Erfahrungen mit KI-Projekten sammelt, dann investiert man in nachhaltigen Geschäftserfolg, auch jetzt in der besonders herausfordernden Zeit”, sagt Michael Hettegger, einer der Gründer von craftworks und liefert gleich eine AI-Roadmap mit.

Die wichtigsten Punkte des KI-Guides kurz zusammengefasst

• Vom Use Case zum Business-Case

Der richtigen Use Case zählt zu den fundamentalsten Dingen für ein erfolgreiches Projekt. Man sollte sich hierbei auf jene Prozess-Optimierungen fokussieren, die leichter mittels Künstlicher Intelligenz realisierbar sind, als durch andere Methoden. Dabei ist es wichtig, als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte. Etwa R&D, Logistik oder Wartung, um Beispiele zu nennen.

+++ Neue Arbeitswelten durch KI: Wie sich Arbeit in den nächsten Jahren verändert +++

Als nächstes steht an, innerhalb des gewählten Departments den Prozess zu identifizieren, der Optimierungspotential in sich trägt. Faktoren, um für ein Industrial AI-Projekt geeignet zu sein, sind laut craftworks in fünf Punkten auszumachen. Der Prozess sollte komplex sein, eine non-lineare Performance anzeigen, Aufmerksamkeit erregen, wenn plötzliche Anomalien auftreten, der Grund für signifikante Ausschussquoten sein und hohe Kosten nach sich ziehen, falls es zu einem maschinellen Ausfall kommt.

Des Weiteren hängt die Tauglichkeit eines Prozesses für ein “Industrial AI”-Projekt stark von der Generierung von Daten zusammen. Hier wird geraten, dass, wenn eine Prozess-Optimierung in der Theorie hohe Kosteneinsparung verspricht, historische Daten jedoch nicht verfügbar sind, man die “data collection” so schnell wie möglich starten sollte. Als Tipp wird vorgeschlagen, Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht. Nachdem man den passenden Use-Case gefunden hat, muss laut craftworks eine Kosten-Analyse folgen.

• Die richtige Machine Learning Methode

Der nächste Schritt ist es den gewählten Use-Case mit der besten “Machine-Learning”-Methode zu verbinden. Dabei wird zwischen “supervised learning”, “unsupervised learning” und “reinforcement learning” unterschieden.

Beim ersten lernt ein Algorithmus Verbindungen zu isolieren oder zu kombinieren, die er als Datensatz erhält – um eine vordefinierte Aufgabe (dessen Resultat bekannt ist) so effizient wie möglich zu lösen. Während des Prozesses wird der Algorithmus “überwacht”, um sicherzustellen, dass das “learning” stets Richtung vorgegebener Aufgabe ausgerichtet bleibt.

Unsupervised learning” hingegen umfasst Methoden, die keine vordefinierten Aufgaben benötigen, um zu lernen. Das System versucht Muster im Datensatz zu erkennen, die aufgrund von “Störungen” von der Norm abweichen.

Reinforcement learning” bezieht sich auf “machine-learning”-Methoden, bei dem eine Strategie erlernt wird, um eine definierte Aufgabe zu erfüllen, mittels eines “trial-and-error-“Prozesses. Der Künstlichen Intelligenz wird hierbei nicht aufgetragen nach einer vorbestimmten Art und Weise zum Erfolg zu kommen, sondern sie wird ähnlich dem “Zuckerbrot- und Peitschen-Prinzip” mit positiven oder negativen Belohnungen animiert, eine dominante und problemlösende Strategie zu entwickeln, die nahe an das Optimum herankommen soll.

• Das “perfekte” Daten-Set

Im vorigen Punkt war viel von Daten die Rede. Konkreter wird es in der dritten Phase der Implementierung der Künstlichen Intelligenz in das eigene Unternehmen. Es geht darum geeignete Datensätze zusammenzutragen.

Im Prinzip gilt, dass mehr Daten logischerweise besser sind, als kleine “Data samples”. Allerdings hängt die Menge stark vom Use-Case ab. Als Beispiel nennt der craftworks-Guide, dass 100.000 Datenpunkte sich als zu gering erwiesen haben, um eine exakte Vorhersage zu treffen, wann Lieferautos am Ziel ankommen. Dagegen waren 500 indizierte Produkte als Beispiel schlechter Qualität ausreichend, um gute Ergebnisse in Sachen “predictive quality control” zu erlangen.

+++ Neue digitale Formatreihe NWXnow widmet sich der Zukunft der Arbeit +++

Es wird daher geraten, einen guten Blick auf die Datenqualität zu legen – Dubletten, Formatierungsfehler oder Inkonsistenzen haben einen starken negativen Einfluss auf die KI-Entwicklung. Daten sollten zudem klassifizierbar und relevant sein. Dabei ist es ratsam, sich genau anzusehen, welche Daten fürs “decision-making” und “operations” bereits verwendet wurden. Mit großer Wahrscheinlichkeit lässt sich daraus leicht eine Automatisierung der Daten-Analyse entwickeln.

• Proof of Concept

Bei diesem Punkt macht craftworks vier Punkte aus, die ausschlaggebend dafür sind, inwiefern ein “Machine Learning”-Modell effektiv sein und wie es weiterentwickelt werden kann.

Die Umsetzbarkeits-Studie soll einen ersten Hinweis darauf geben, inwieweit eine AI-Lösung durchführbar ist. Hier werden erste passende Algorithmen evaluiert und das KI-Grundgerüst geschaffen.

In der zweiten Phase widmet man sich der Entwicklung einer Prototyp-Lösung, die mit den Zielen des Use-Case einhergeht. Management und ausgesuchte Mitarbeiter, die mit Daten zu tun haben, kommen an dieser Stelle zum ersten Mal in Kontakt mit der Künstlichen Intelligenz. Dies soll für eine hohe “user acceptance” der Software-Lösung sorgen, während das Projekt Fahrt aufnimmt.

In der Optimierungsphase ist vorrangig das Feedback der Mitarbeiter von Bedeutung und wird in das Projekt implementiert. Danach folgt der Rollout, der noch als “starting point” gilt und für andere Use-Cases skaliert werden kann. Für die ersten drei Schritte wird ein jeweiliger Zeitraum von vier, bei der letzten Phase vier bis zwölf Wochen empfohlen.

• Das Team

Ein wichtiger und selbstverständlicher Hinweis des Guides für die Implementierung der Künstlichen Intelligenz ins Unternehmen betrifft die richtige Auswahl an Mitarbeitern für das Projekt. Jene sollten die nötigen Fertigkeiten und Übersicht in Sachen Prozess-Entwicklung, Daten und Technologie mit sich bringen. Zudem sollte man sich Gedanken machen, wer die nötige IT-Infrastruktur aufsetzen, entwickeln und warten kann.

• Resultate Visualisieren

An dieser Stelle wird darauf hingewiesen, wie wichtig Transparenz des ganzen “Machine Learning”-Prozesses ist. Daten-Analysen sollten in User-freundlicher Manier visualisiert werden, denn wie craftworks sagt: “Die Kombination von ‘human und Articficial Intelligence’ erlangt die besten Resultate.

• “Key Software”-Entscheidungen

Die Wahl richtiger Technologie will wohl durchdacht sein und sollte sich am Ziel des Implementierungsvorhaben orientieren. Der Leitfaden empfiehlt, auf “Open Source”-Technologie zurückzugreifen. Craftworks zeigt sich überzeugt, dass die Entwicklung einer solchen Software seitens der globalen Community Vorteile bringt: eine bessere Qualität und sichere Software-Tools. Durch die Nutzung von “Open Source” entgeht man auch der Abhängigkeit eines einzelnen Providers und kann die IT-Infrastruktur flexibler anpassen, wenn nötig.

+++ So entwickelt sich Österreichs AI Landschaft im Moment +++

Weitere Möglichkeiten technologischer Nutzung umfassen den “Model as a Service”- oder “Model as Dependency”-Approach. Im ersten Fall agiert das Modell unabhängig und kann divers eingesetzt werden. Im zweiten Fall ist es direkt in einer generellen Anwendung integriert. Und macht etwa in einer Pilot-Phase Sinn. Auch können AI-Anwendungen, laut craftworks, problemlos “on-premise” oder als “cloud solution” eingesetzt werden.

• Ständige Optimierung der “Machine Learning”-Modelle

Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

• Vom Prototypen bis zum globalen Rollout

Nach einem erfolgreichem Pilot-Projekt ist es, so der Guide weiter, an der Zeit, die Künstliche Intelligenz auszuweiten – sie zu skalieren. Neue Use-Cases im Sinn, können genutzte “Machine-Learning”-Modelle als Startpunkt für ähnliche Ziele und Vorhaben genutzt werden. Zudem wird es wichtiger, je größer die Datenmenge wird, Dienstleistungen zu “containerisieren”. Soll heißen, sie einzuteilen und zwar getrennt zu halten, jedoch parallel und unabhängig voneinander innerhalb der gleichen Infrastruktur laufen zu lassen.

• Dokumentation

Am Ende des Leitfadens weist craftworks darauf hin, dass “Industrial AI” kein fertiges Produkt oder fertige Lösung ist, die man man ohne Entwicklungsprozess erstehen kann. Allerdings sorgt ein professionell geführtes AI-Projekt zu einer hohen Lernkurve, die sich positiv auf Folgeprojekte auswirken kann. Daher wird geraten, den Fortschritt zu dokumentieren und zu reflektieren, inwiefern Erfahrungen mit “Machine Learning” in welchen Bereichen lehrreich waren. Denn, wie Hetteger sagt: “Datengetriebene Prozessoptimierung ist kein Innovationsprojekt, das in Zukunft von einem neuen Trend abgelöst wird. ‘Industrial AI’ wird zur Grundlage für Marktführerschaft”.


⇒ craftworks

⇒ KI-Guide zum Download (Englisch)

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
18.11.2024

Linz Center of Mechatronics (LCM) erhält OVE Innovation Award 2024

Die Linz Center of Mechatronics GmbH (LCM) gewinnt mit einem Entwicklungsprojekt für die Pankl Turbosystems GmbH den OVE Innovation Award 2024. Mit der Neuauslegung eines elektrischen Hochgeschwindigkeitsmotors für Brennstoffzellen-Luftversorgungssysteme (FCAS) konnten die Techniker aus Linz die Experten-Jury überzeugen.
/artikel/linz-center-of-mechatronics-lcm-erhaelt-ove-innovation-award-2024
18.11.2024

Linz Center of Mechatronics (LCM) erhält OVE Innovation Award 2024

Die Linz Center of Mechatronics GmbH (LCM) gewinnt mit einem Entwicklungsprojekt für die Pankl Turbosystems GmbH den OVE Innovation Award 2024. Mit der Neuauslegung eines elektrischen Hochgeschwindigkeitsmotors für Brennstoffzellen-Luftversorgungssysteme (FCAS) konnten die Techniker aus Linz die Experten-Jury überzeugen.
/artikel/linz-center-of-mechatronics-lcm-erhaelt-ove-innovation-award-2024
OVE, LCM
(c) OVE/Fürthner - (v.l.) Johann Hoffelner, Josef Passenbrunner und Hubert Mitterhofer von LCM.

Seit August des heurigen Jahres hat das LCM mit Johann Hoffelner einen neuen CEO – brutkasten berichtete. Rund drei Monate später darf man sich über den OVE Innovation Award freuen.

Pankl Turbosystems beschäftigt sich mit Brennstoffzellen-Luftversorgungssystemen (FCAS – Fuel Cell Air Supply) sowie mit elektrisch unterstützten Abgasturboladern (EAT – Electrically Assisted Turbocharger) für Kleinserien. Weil aber Turbosysteme technologisch extrem anspruchsvoll sind, setzt die Mannheimer (Deutschland) Firma bei der Optimierung spezieller Komponenten auf externe Entwicklungspartner.

LCM mit Neuauslegung des E-Motors

“Die Elektromotoren für den Antrieb der Verdichterräder sind das Herzstück in FCAS-Systemen. Mit der kompletten Neuauslegung dieses Elektromotors hat LCM einen unentbehrlichen Beitrag zum gelungenen Innovationssprung und Wettbewerbsvorsprung geleistet”, erklärt Pankl Turbosystems-Geschäftsführer Gerhard Krachler.

Konkret hat es neun Monate gedauert, bis das LCM-Team rund um Hubert Mitterhofer und Josef Passenbrunner die ersten Funktionsmuster für den Elektromotor lieferte. Diese erfüllten die Erwartungen von Pankl und liefern Drehzahlen von bis zu 140.000 U/min und eine Nennleistung von 22kW. In diesem Sinne könnte ein FCAS von Pankl Turbosystems, in dem ein von LCM ausgelegter Motor arbeitet, schon bald bei einem Stratosphärenflug an Bord sein, heißt es.

Im Auftrag der britischen Stratospheric Platforms Ltd, eines Herstellers von Bauteilen für die Luft- und Raumfahrt, hat Pankl gemeinsam mit weiteren internationalen Unternehmen an der Entwicklung eines unbemannten Zero-Emission-Flugobjekts gearbeitet: “Selbst wenn dieses Projekt noch in einem sehr frühen Stadium ist, unterstreicht es die enorme Dynamik in der Brennstoffzellen-Technologie”, so Krachler weiter.

“Begrenzter Bauraum”

So unterschiedlich die Einsatzgebiete der FCAS sind, haben sie doch eine Gemeinsamkeit: Der Bauraum ist immer extrem begrenzt. Mithilfe der LCM-Software-Plattform “SyMSpace” konnte aus dieser Not eine Tugend gemacht werden. Damit wurden alle Komponenten – von der Baugröße des Motors über die Materialauswahl bis zur Dimensionierung jedes Bauteils – so aufeinander abgestimmt, dass die errechnete Motorauslegung nicht mehr verbessert werden kann, wie es in einer Aussendung heißt.

“Aus mehreren tausenden Varianten entsteht auf diese Art ein Elektromotor in der geforderten Baugröße, der in der Simulation 97 Prozent Wirkungsgrad erreicht. Es lässt sich kein Parameter weiter verbessern, ohne einen anderen zu verschlechtern”, erklären Passenbrunner und Mitterhofer.

Welches enorme Potential Brennstoffzellen haben, unterstreicht auch das Projekt SkalTABs (skalierbares Thermomanagement und Antriebsstrang für Brennstoffzellen-Nutzfahrzeuge). In dem vom deutschen Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Forschungsprojekt arbeiteten mit der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen (RWTH) neben Infineon, GreenIng, AVL LIST und MACCON auch Pankl Turbosystems zusammen.

Das Ziel war es, für mittelständische Unternehmen und Fahrzeughersteller mit kleineren Stückzahlen einen Baukasten für verschiedene Leistungsstufen eigener Brennstoffzellensysteme zu erforschen: “Selbstverständlich war auch unser gemeinsam mit LCM entwickeltes FCAS mit an Bord”, sagt Krachler. Weitere Förderprojekte für Antriebssysteme im Megawatt-Bereich werden gerade vorbereitet.

Award für LCM mit Signalwirkung

Dass LCM und Pankl Turbosystems für ihr Projekt mit dem OVE Innovation Award ausgezeichnet werden, hat für Hoffelner Signalwirkung. Gerade bei nicht-fossilen Antriebtechnologien sei Reichweite das entscheidende Kriterium: “Reichweite ist immer eine Frage der Effizienz. Je effizienter Antriebsysteme arbeiten, desto mehr Reichweite ist möglich. Mit der Zusammenarbeit am FCAS haben wir die Grenzen des Möglichen gemeinsam ein wenig verschoben”, sagen Hoffelner und Krachler.

Bernhard Jakoby, OVE-Juryvorsitzender und Vorstand des Instituts für Mikroelektronik und Mikrosensorik an der Linzer Johannes Kepler Universität (JKU), begründet die Entscheidung LCM zu prämieren wie folgt: “Das ausgezeichnete Projekt zeigt wieder einmal, dass es in Österreich gelingt, innovative Technologien aus der Forschung in die Praxis zu bringen und am Weltmarkt zu etablieren.”

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Künstliche Intelligenz als Chance für die Industrie: ein Leitfaden

  • Industrieunternehmen beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Automatisierung von Produktionsprozessen.
  • Der vorherrschende Druck der aktuellen Krise Kosten an jeder Stelle einzusparen, zwingt so manches Unternehmen die Digitalisierung noch schneller voranzutreiben und Künstliche Intelligenz zu implementieren.
  • Allein der Punkt “Datenerfassung” erweist sich als komplexes Gebilde bei dem Schritt interne Prozesse nachhaltig zu verändern.
  • Hier schreitet der Industrial AI-Dienstleister craftworks ein und bietet mit seinem Leitfaden eine Anleitung zur Umsetzung erfolgreicher Prozessoptimierung.
  • Dabei ist es wichtig als ersten Schritt die Abteilung zu wählen, in der man das Pilot-Projekt starten möchte.
  • Als Tipp wird vorgeschlagen Daten eines ganzen Jahres zu sammeln, um zu entscheiden, ob der Griff zur Künstlichen Intelligenz Sinn macht.
  • Da sich viele Datensätze im Laufe der Zeit verändern, ist es essentiell das “Industrial AI-System” dynamisch zu halten und ihm Erlaubnisse zu erteilen, Änderungen vorzunehmen.