Verleiht künstliche Intelligenz Superkräfte? Einmal eingesetzt wird alles gut?
Künstliche Intelligenz hat einen großen Einfluss auf die Zeit in der Corona-Krise, aber auch nach der Krise ist sie sehr hilfreich. Claudia Bünte ist Expertin auf dem Gebiet der KI und Professorin für ‚International Business Administration‘ mit Schwerpunkt Marketing an der SRH in Berlin. 2016 gründete sie die Marketingberatung ‚Kaiserscholle – Center of Marketing Excellence‘ und berät Top-Manager in Kernfragen der Markenführung und des Marketings.
Die Wettbewerbsfähigkeit deutscher produzierender Unternehmen hängt heute mehr denn je von der Fähig-keit ab, komplexen Herausforderungen wie volatilen Märkten effektiv zu begegnen. Insbesondere im industri-ellen Kontext ergeben sich durch eine stetig wachsende Datenverfügbarkeit sowie verbesserte Analysemög-lichkeiten erhebliche Potenziale: „Artificial Intelligence“ (AI), zu Deutsch „Künstliche Intelligenz“ (KI), ermög-licht die Verarbeitung großer Datenmengen und kann dabei helfen, Prognosen abzuleiten und die Entschei-dungsfindung zu erleichtern. Um diese Potenziale abrufen zu können, müssen Unternehmen befähigt wer-den, Künstliche Intelligenz in der Wertschöpfung gezielt einzusetzen.
Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Entwicklung neuer Medizin-Technologien verlangt auch die verstärkte Berücksichtigung ethischer Aspekte. Ein interdisziplinäres Team der Technischen Universität München (TUM) spricht sich dafür aus, Ethik von Beginn an in den Entwicklungsprozess neuer Technologien zu integrieren. Alena Buyx, Professorin für Ethik der Medizin und Gesundheitstechnologien, erklärt den sogenannten ‚embedded ethics approach‘.
Wie kaum eine andere Branche prägt der Maschinenbau das Selbstverständnis der deutschen Wirtschaft. Hier kommen Ingenieurskunst, Innovationsstärke und Tradition zusammen. Seit dem vergangenen Jahrzehnt spielen zunehmend digitale Technologien, wie künstliche Intelligenz und das Internet of Things die Hauptrolle auf der Agenda der Fertigungsindustrie und versprechen eine Zukunft von intelligenten und damit noch effizienteren Maschinen. Die Potenziale sind groß, aber Schnelligkeit ist gefragt. Denn mit der Zeit drängen zunehmend neue Wettbewerber auf den Markt und setzen die Platzhirsche unter Druck.
Das vorliegende Buch wirft ein Schlaglicht auf die aktuelle Entwicklung von künstlicher Intelligenz im Reich der Mitte.
Künstliche Intelligenz ist vor allem für deutsche Unternehmen zum Gegenwartsthema geworden.
Das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU möchte zusammen mit den produzierenden Unternehmen des Mittelstands die entscheidende Barriere für die Anwendung künstlicher Intelligenz überwinden: Die Köpfe sind überzeugt, aber die Umgestaltung der Produktionsanlagen und -prozesse in den Fabriken stockt. Deshalb arbeiten die Forscherinnen und Forscher an einem systematischen Leitfaden, mit dem KI zum Standardwerkzeug werden soll, das bessere Produkte mit geringerem Ressourceneinsatz ermöglicht. Erste Ergebnisse sind vielversprechend.
Die Publikation behandelt aufkommende Trends des maschinellen Lernens.
Werden Maschinen bald auf nahezu allen Gebieten intelligenter sein als der Mensch?
Klaus Kurz, Director Solutions Consulting bei New Relic, gibt Einblick in die Relevanz von AIOps für Unternehmen und erklärt, warum Deutschland hier Nachholbedarf hat.
Die Stabilität langfristiger Vorhersagen ist dahin, denn die Auswirkungen der weltweiten Corona-Krise haben zu einer hohen Volatilität bei der Prognose von Trends und zu einer bedrohlichen Planungsunsicherheit für Unternehmen geführt. Es ist höchste Zeit, aktiv gegenzusteuern.
IBM (NYSE: IBM) und die Universität Stuttgart gaben bekannt, dass die Universität als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network beitritt, um im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen voranzutreiben. Das AI Horizons Network ist ein weltweites Netzwerk von Forschenden und Promovierenden, das von IBM ins Leben gerufen wurde, um in einer Reihe von Forschungsprojekten und Experimenten die Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, maschineller Sprachverarbeitung und verwandter Technologien gemeinsam voranzubringen. Zum jetzigen Zeitpunkt sind weltweit bereits über 80 wissenschaftliche Arbeiten aus dem Netzwerk veröffentlicht worden.
Die Unternehmen sprechen der künstlichen Intelligenz eine herausragende Bedeutung zu, tun sich aber schwer damit, die Technologie praktisch einzusetzen. Dies geht aus einer branchenübergreifenden Umfrage des Digitalverbands Bitkom unter 603 Unternehmen hervor.
Die Industrie ist im KI-Fieber. Doch was bedeutet KI für Industrieprozesse eigentlich, was ist schwache und starke KI, wie starten Unternehmen erste Projekte, wie kann der Unternehmer Mitarbeiter weiterbilden, wo findet er Mitstreiter, wie geht der Betrieb mit Daten um, wie sammeln die Mitarbeiter Daten, was tun sie damit, existiert eine Cloud- oder Edge-Strategie?
Unternehmen mit KI-Projekten sind dann am erfolgreichsten, wenn die Qualifizierung der eigenen Mitarbeiter den gleichen Stellenwert wie Investitionen in intelligente Technologien hat. Dazu gehört auch das Schaffen einer Lernkultur, die diese Qualifizierungsmassnahmen trägt. Das ist das Kernergebnis einer im Auftrag von Microsoft durchgeführten internationalen Studie. In einer Datenanalyse wurden dafür rund eine halbe Million englischsprachiger Beiträge ausgewertet und zusätzlich im März 2020 Interviews mit rund 12.000 Fach- und Führungskräften aus 20 Ländern geführt.
Von der Entwicklung über die Materialbeschaffung, den Produktionsprozess bis zur Nutzung und schlussendlich Entsorgung – wer Produkte nachhaltiger gestalten will, steht vor einer komplexen Aufgabe.
Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.
Mängel im Endprodukt, lange Vorlaufzeiten oder Unterbrechungen in der Lieferkette sind Schmerzpunkte in jeder Qualitätssicherung.
In Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Automobil- und Technologie-Bereich veranstaltet Idealworks eine weltweite AI-Challenge zum Training künstlicher Intelligenz in der Produktion basierend auf synthetischen Daten aus der BMW iFactory.
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.
Die Anmeldung für die Everyday AI Conference am 21. Juni in London ist geöffnet.
„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?
Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen sind seit Jahren in der industriellen Produktion angekommen. Zumindest theoretisch. Mit welcher Vehemenz KI jetzt in der Praxis Einzug hält, soll sich auf der Automatica zeigen, die vom 21. bis 24. Juni 2022 in München stattfindet.
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.
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.
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.