Gesellschaft

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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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?

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Neue Zusammenarbeit von TUM und Fujitsu

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Alltag ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern wirft auch eine Reihe ethischer Fragen auf. Mit diesen Fragen befasst sich das Institute for Ethics in Artificial Intelligence (IEAI) der TUM und wird dabei künftig vom japanischen Technologiekonzern Fujitsu unterstützt.

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Bild: VDI ZRE
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Unternehmen sparen Rohstoffe und Energie mit künstlicher Intelligenz

Unternehmen sparen Rohstoffe und Energie mit künstlicher Intelligenz

Immer mehr produzierende Unternehmen in Deutschland setzen künstliche Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung und Produktion ein. Das geht aus einer neuen Studie des VDI Zentrums Ressourceneffizienz (VDI ZRE) hervor. 42 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI bereits in der eigenen Produktion ein, unabhängig von der Betriebsgröße. Unternehmen wollen mit KI vor allem Kosten und Zeit sparen, aber auch die Qualität ihrer Produkte steigern. Fast alle Befragten sehen die größten Einsparpotenziale beim Material- und Energieverbrauch. Neben der Unternehmensbefragung untersucht die Studie die Potenziale von Ressourceneffizienz durch KI anhand von wissenschaftlichen Grundlagen und stellt Anwendungsbeispiele vor.

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Bild: Kaspersky Labs GmbH
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Mein Chef, die KI: Für fast jeden dritten Bundesbürger unter 31 Jahren durchaus vorstellbar

Mein Chef, die KI: Für fast jeden dritten Bundesbürger unter 31 Jahren durchaus vorstellbar

Wird ein zunehmender Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Berufsalltag der Zukunft eher Vor- oder Nachteile bringen? Wird KI künftig mehr zu sagen haben als menschliche Mitarbeiter? Die unter 31-Jährigen in Deutschland scheinen bei der Antwort auf diese komplexen Fragen durchaus abzuwägen. So vertreten 43 Prozent der Umfrageteilnehmer einer aktuellen Kaspersky-Studie die Auffassung, KI schaffe zukünftig mehr Raum für Kreativität und zwischenmenschliche Kommunikation, weil sie monotone Routine-Tätigkeiten im Job übernehmen könne. Knapp jeder Dritte (30 Prozent) kann sich sogar vorstellen, zukünftig eine KI als Vorgesetzte zu haben, was jedoch für mehr als ein Drittel (38 Prozent) nicht denkbar wäre. Gleichzeitig glaubt nicht einmal jeder fünfte junge Bundesbürger (19 Prozent), dass künftig KI-Systeme in Unternehmen als gleichberechtigte Mitarbeiter akzeptiert würden – 34 Prozent sind überzeugt, diese eher als Konkurrenz wahrzunehmen.

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Bild: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, eigene Berechnung auf Basis von Textkernel-Daten, 2020
Bild: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, eigene Berechnung auf Basis von Textkernel-Daten, 2020
Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern

Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern

Wer im Bereich der ku?nstlichen Intelligenz (KI) arbeiten mo?chte, sollte vielseitig einsetzbare Fa?higkeiten aus Mint-Fachrichtungen wie Informatik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik mitbringen.

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Bild: ©Andrey Popov/stock.adobe.com
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Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittelverschwendung reduzieren

Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittelverschwendung reduzieren

In Deutschland landen jedes Jahr rund zwölf Millionen Tonnen Lebensmittel im Abfall. Mehr als 30 Prozent davon werden bereits während des Herstellungsprozesses vernichtet. Im Projekt Reif setzt sich das Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV gemeinsam mit Partnern gegen diese Lebensmittelverschwendung ein. Mit künstlicher Intelligenz sollen die Verluste gesenkt werden. Denn auch Käse, Brötchen, Fleisch und Co. lassen sich mit datenbasierten Algorithmen effizienter herstellen, Absatz- und Produktionsplanung, Prozess- und Anlagensteuerung können mit Methoden des Maschinellen Lernens optimiert werden.

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Bild: Benteler International AG
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Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

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In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

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

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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
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KI-Verfahren für die Produktion

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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
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Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

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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
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Sensoren lernen das Denken

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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
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Wie KI 2022 praktikabel wird

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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.

Bild: Fraunhofer IOSB-INA
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Wie macht die intelligente Nutzung von Daten Fabriken fit für die Zukunft? Im Projekt ‚Datenfabrik.NRW‘ erarbeiten vier Fraunhofer-Institute (Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Materialfluss und Logistik IML, Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS) konkrete Anwendungen für den vielfältigen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion und setzen diese in realen Produktionsumgebungen bei Claas und Schmitz Cargobull um. Das Land Nordrhein-Westfalen fördert das Zukunftsprojekt mit 9,2Mio.€. Die Kompetenzplattform KI.NRW nimmt die Datenfabrik.NRW als KI-Flagshipprojekt in ihr Netzwerk auf.