Vom Prototypen zur Lösung

Miteinander reden

Nicht zu unterschätzen ist die Akzeptanz der verschiedenen Beteiligten, also etwa des Managements oder der potenziellen Anwender. Ein Ingenieur, der jahrelange Erfahrung darin hat, einen Fehler an einem Produkt oder einer Maschine zu erkennen, dürfte nicht begeistert sein, wenn ein Machine-Learning-Modell seine diesbezügliche Expertise ersetzt. Daher sollten die jeweiligen Stakeholder früh eingebunden werden. Dadurch können mögliche Probleme identifiziert und Gegenmaßnahmen entwickelt werden. Wichtig ist auch, die eigenen ethischen Prinzipien für den Umgang mit KI zu definieren, zu kommunizieren und letztendlich auch einzuhalten. Ebenso wichtig ist die Transparenz. Der Mehrwert eines solchen Projektes sollte beschrieben bzw. kommuniziert werden – finanziell und in Form von Verbesserungen für den Anwender bzw. Kunden.

Sorgfältige Vorbereitung

Die Integration eines Machine Learning Use Cases in der Produktion stellt hohe fachliche und organisatorische Anforderungen, die oft unterschätzt werden. Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse kann dies auch später nach sich ziehen. Auch das Training vieler Mitarbeiter auf das neue System ist oft aufwendiger als gedacht. Häufig sind zudem die datenschutzrechtlichen Hürden sehr hoch – die damit verbundenen Klärungs- und Freigabeprozesse können langwierig sein. Gelegentlich müssen Kunden der Anpassung bestimmter Geschäftsprozesse zustimmen. Die Folge können unerwartet hohe Kosten oder zeitlicher Verzug sein. Daher sollten Datenschutzthemen frühzeitig in die Planungen miteinbezogen werden. Es stellt sich die Frage, welche Geschäftsprozesse wie angepasst werden müssen und welcher Aufwand damit verbunden ist. Wichtig ist auch eine rechtzeitige Wirtschaftlichkeitsbetrachtung: Welcher finanzielle Gewinn lässt sich im besten und im schlechtesten Fall erzielen und welche Kosten stehen dem gegenüber?

Passende Technologie wählen

Die Überführung eines PoC in die produktiven Prozesse ist technisch oft hoch komplex. Viele unterschiedliche Technologien müssen ineinandergreifen – was die Komplexität weiter erhöht. Cloudtechnologien könnten beispielsweise helfen, diese Komplexität zu reduzieren. Entscheidend hier ist auch, wie häufig und in welchem Umfang sich die Daten ändern. Denn davon hängt unter Umständen ab, wie oft das ML-Modell aktualisiert werden muss. Auch der Einsatz von Open-Source-Technologien kann sich als sinnvoll erweisen.

Seiten: 1 2 3Auf einer Seite lesen

doubleSlash Net-Business GmbH
www.doubleslash.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.