Geschäftsprozesse

Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Was fehlt der KI?

Was fehlt der KI?

Bei vielen Vision Unternehmen gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber künstlicher Intelligenz (KI). Es mangelt an Fachwissen und Zeit, um sich detailliert ins Themengebiet einzuarbeiten und oftmals auch an Akzeptanz und Erklärbarkeit. Können die KI-Hersteller die Transparenz erhöhen und die Einstiegshürden senken oder sind KI-Methoden noch nicht reif für den industriellen Einsatz?

mehr lesen
Bild: ©Pixel-Shot/stock.adobe.com
Bild: ©Pixel-Shot/stock.adobe.com
Von Bewerbungsgespräch bis Skill Management

Von Bewerbungsgespräch bis Skill Management

Künstliche Intelligenz (KI) ist zwar in aller Munde, doch nur wenige Unternehmen setzen sie bereits im Personalwesen ein. Eine aktuelle Untersuchung der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) kommt in diesem Zusammenhang zu dem Ergebnis, dass 93 Prozent der befragten Unternehmen dem KI-Einsatz im HR-Bereich positiv gegenüberstehen. Allerdings haben nur drei Prozent der Umfrageteilnehmer derartige Anwendungen bereits implementiert. Dabei könnten entsprechende Technologien für spürbar effizientere HR-Abläufe sorgen, da sich damit beispielsweise Basiskennzahlen zu Mitarbeitern schnell und einfach bereitstellen und auswerten lassen. Beispiele in Bereichen wie Recruiting oder Skill Management zeigen schon heute, wie KI- und Machine Learning (ML)-basierte Tools das Personalwesen unterstützen können.

mehr lesen
Bild: ©zapp2photo/stock.adobe.com
Bild: ©zapp2photo/stock.adobe.com
Wissensmanagementlösungen in Industrieunternehmen auf dem Vormarsch

Wissensmanagementlösungen in Industrieunternehmen auf dem Vormarsch

Smarte Fabriken und vernetzte Arbeitsprozesse sind mittlerweile fester Bestandteil des digitalen Wirtschaftslebens. Diese digitale Transformation bringt viele Vorteile, führt aber gleichzeitig auch zu einem Anstieg der Datenmengen in Unternehmen. Besonders im Industrieumfeld gilt es die vorhandenen Informationen aus Administration/Organisation mit jenen der Produktion zu verknüpfen, um daraus einen Mehrwert zu generieren. Eine Herausforderung, die mit modernen Wissensmanagementlösungen einfach zu lösen beziehungsweise zu handhaben ist.

mehr lesen
Bild: ©auremar/stock.adobe.com
Bild: ©auremar/stock.adobe.com
Kundendaten bündeln 
und KI-gestützt analysieren

Kundendaten bündeln und KI-gestützt analysieren

Die Angebote von Firmen lassen sich so leicht wie nie zuvor miteinander vergleichen. Wenn sich Hersteller nur begrenzt über Preis oder Qualität vom Wettbewerb abheben können, wird die Kundenbindung eine wichtige Kenngröße. Dabei hilft hyperpersonalisiertes Marketing, indem es Käufern im richtigen Moment benötigte Informationen und Angebote ausspielt.

mehr lesen
©Tierney/stock.adobe.com
©Tierney/stock.adobe.com
Erfolgsfaktor künstliche Intelligenz – immer mehr Maschinenbauer und Startups finden zusammen

Erfolgsfaktor künstliche Intelligenz – immer mehr Maschinenbauer und Startups finden zusammen

Immer mehr Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau setzen auf künstliche Intelligenz (KI), um ihre Produkte mit datenbasierten Mehrwerten anzureichern. Hierbei spielen Startup-Firmen als Kooperationspartner eine immer größere Rolle. In einer Analyse der vergangenen zehn Jahre hat der VDMA zusammen mit dem Datenspezialisten Delphai 825 Startups in 46 Ländern identifiziert, die KI-Lösungen für den Maschinen- und Anlagenbau anbieten. 42 Prozent davon kommen aus Europa – damit übertrumpft der Kontinent in der Anzahl der Gründungen sowohl Nordamerika (33 Prozent) als auch Asien (24 Prozent).

mehr lesen
Bild: ©Pugun & Photo Studio/stock.adobe.com
Bild: ©Pugun & Photo Studio/stock.adobe.com
KI-Anwendungsfälle von After Sales bis Zielgruppenselektion

KI-Anwendungsfälle von After Sales bis Zielgruppenselektion

In kaum einer anderen Branche lassen sich durch die Kombination neuer Technologien und vorhandener Daten so viele interessante Anwendungsfälle ableiten wie in der Produktion. Für künstliche Intelligenz etwa lassen sich Einsatzmöglichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette finden, von der ersten Produktidee bis hin zur Wartung.

mehr lesen

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

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.

Anzeige

Anzeige

Anzeige