Roboter mit KPI Dashboard

Perspektiven von Robotik und KI

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.

Ein Roboter bedient eine Kundin an der Kasse

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

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.

Arbeiter steht vor einer Smarten Fabrik

Schnittstellen für eine menschenzentrierte Produktionsarbeit

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.

Roboter unterstützen Arbeiter am Fließband

Mit KI gegen Produktfehler

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.

Ansammlung von Objekten wie Cloud, Computer, Brief

Personalisierte Wissensdienste: Das Unternehmen denkt mit

Um Unternehmensgedächtnisse erfolgreich umzusetzen, müssen aus heterogenen Datenquellen „Smarte Daten“ generiert und darauf aufbauende Wissensdienste realisiert werden. Um das Potenzial vollständig realisieren zu können benötigt man aber personalisierte Wissensassistenten als Mittler für die Mitarbeiter. Die Assistenten lernen die subjektive Sicht des Mitarbeiters und sind in die tägliche Arbeit eingebettet, um den Nutzern bei ihren Aufgaben zu assistieren.

Wimmelbild aus Ärzten und Patienten

Bessere Gesundheitsversorgung durch intelligente Datennutzung

Siemens Healthineers nutzt KI, um Gesundheitsversorger weltweit dabei zu unterstützen, sich für die Trends der Branche zu rüsten – und vertritt dabei eine führende Position: Mehr als 400 Patente im Bereich des maschinellen Lernens, 100 Patente im Bereich Deep Learning und über 30 KI-basierte Anwendungen ebnen den Weg zu einer intelligenten Datennutzung und einer verbesserten Versorgung für Patienten.