Assistenz, Wissensdienste und Künstliche Intelligenz in der Smart Production

#Digitalisierung, #Künstliche Intelligenz

Der Komplexitätsgrad der Tätigkeiten von Blue Collar Worker wächst, zugleich erfordern diese mit zunehmender inhaltlicher Agilität mehr technisches Wissen. Demographische Entwicklung und Fachkräftemangel in der Industrie verschärfen den Gegensatz zwischen Komplexitätsanstieg, Agilität und Personalentwicklung. Befähigungsinstrumente wie Assistenz und Wissensdiensten sind daher erforderlich. Die erste Generation dieser Dienste hat sich als noch nicht praxistauglich erweisen. Für die zweite Generation gilt es, in einer neuen Phase von Forschung, Entwicklung und Transfer in die Praxis, die Skalier- und Multiplizierbarkeit in den Fokus zu stellen, so dass diese in Kombination mit Beratungs- und technologischen Dienstleistungen wirtschaftlich und wissenschaftlich breit verwertet werden können.

Die lehrende KI: Eine Entlastung für Lehrkräfte und individuellere Betreuung für Schüler und Studenten

#Künstliche Intelligenz

Unser Bildungswesen geht in großen Teilen noch auf die Zeit der Industrialisierung zurück und zielt auf das Erlernen standardisierter Tätigkeiten ab. In der digitalisierten Welt ist das nicht mehr zeitgemäß. Heute sind personalisierte Lernprozesse gefragt. KI könnte die längst überfällige Disruption im Bildungswesen auslösen. Erste Praxisanwendungen gibt es heute schon. So helfen virtuelle Assistenzsysteme beispielsweise bei der halbautomatischen Erstellung von Erklärvideos oder der individuelleren Vorbereitung von Vorlesungen.  

Perspektiven von Robotik und KI

#Allgemein, #Künstliche Intelligenz

Auch wenn heute sehr komplexe Roboter hergestellt werden können und KI-Lernverfahren durch die Entwicklung der tiefen neuronalen Netze einen Schub erhalten haben, ist der Weg zu autonomen robotischen Systemen noch herausfordernd. Eine der künftigen zentralen Aufgaben der KI-Forschung wird sein, Methoden zur Integration der unterschiedlichen KI-Teiltechnologien zu entwickeln, die notwendig sind, um ein physisch existierendes, mit einer realen Umwelt interagierendes und schrittweise lernendes System zu bauen und effektiv betreiben zu können.

Vom Lager bis zum Kunden: Wie kluge Algorithmen den Handel verändern

#Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bietet für den Handel neue Möglichkeiten der Kundenbindung und interner Effizienzgewinne. Individualisierte Kundenangebote, Vorhersagen der Nachfrage oder Steuerung des Abverkaufs durch automatisierte Preisanpassungen sind einige der Vorteile von KI im Handel, die heute schon mehr eingesetzt werden, als weithin bekannt. Die Handelsbranche ist ein Vorreiter von KI-basierten Anwendungen. Komplexe Omni-Channel- Prozesse und riesige Datenmengen machen Automatisierung durch selbstlernende Systeme absolut notwendig.

Schnittstellen für eine menschenzentrierte Produktionsarbeit

#Künstliche Intelligenz

Produktion wird immer ein komplexes System bleiben. Zur Herstellung von Waren müssen Rohstoffe beschafft werden, zahlreiche Fertigungsschritte auf komplexen Maschinen müssen durchlaufen und Teile zu kundenindividuellen Produkten montiert werden. Ziel von Industrie 4.0 ist die Lean Automation. In flexiblen, intelligent gesteuerten Fabriken geht es um die effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Mit KI gegen Produktfehler

#Free, #Künstliche Intelligenz, #Process Mining

Produktqualität lässt sich in vielen Fällen objektiv messen und im Nachhinein kontrollieren, doch um Problematiken frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen, sind heute oft noch manuelle Einschätzungen von Experten unabdingbar. Das macht Qualitätssicherung zeitaufwändig und teuer, sodass sie bisweilen auch vernachlässigt wird. Kunde und Unternehmen tragen dann die negativen Konsequenzen. Dass es mithilfe von neuen Technologien aus den Bereichen des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz auch anders geht, zeigen in diesem Artikel die Autoren Oliver Nalbach, Christian Linn und Dirk Werth.