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Geschäftsprozesse

Aktuell

KI für bessere Dokumentenprozesse

Unternehmen mit intensivem Endkundengeschäft bearbeiten täglich hunderte Dokumente – oftmals noch in Papierform. Häufig wird dieser Input automatisiert in bestehende Dokumentenmanagementsysteme eingespeist. Die Herausforderung dabei: Die Systeme müssen die Daten digital erfassen, auswerten, klassifizieren und dem richtigen Prozess, Vorgang, Kundenkonto oder Mitarbeiter zuordnen, was früher oder später zu Fehlern führen kann. Die Lösung ist Next Generation Input Management. Daniel Szlapka, Managing Director der DTI GmbH, erläutert im folgenden Beitrag, wie solche Systeme arbeiten, welche Rolle dabei künstliche Intelligenz (KI) spielt und wie Unternehmen den Return On Invest realisieren können.

KI und Logistik: It’s a match

Fragt man Apples Sprachassistentin Siri, ob sie eine künstliche Intelligenz (KI) ist, antwortet sie: „Ich bestehe aus Speicher, Silizium und meinen Überzeugungen“. So richtig mit der Wahrheit rausrücken will Siri also nicht. Dabei ist es kein Geheimnis, dass sprachgesteuerte Digitalassistenten selbstlernende, künstliche Intelligenzen sind. Im Consumer-Bereich ist KI also längst etabliert. Jetzt hält die Technologie auch Einzug ins Lager – und optimiert die Logistik. Doch bei vielen Unternehmen ergeben sich beim Thema künstliche Intelligenz noch viele offene Fragen: In welchen Bereichen lohnt sich der Einsatz von KI heute schon? Welche Basis muss ich in meinem Unternehmen überhaupt schaffen? Und nicht zuletzt die Frage: Welchen konkreten Nutzen bringt KI in der Logistik?

Weitere Beiträge

Bild: ©Rzoog/Fotolia.com
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Mit künstlicher Intelligenz gegen Fachkräftemangel

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Mit einem auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden, digitalen Service-Ökosystem will das Forschungsprojekt Service-Meister dem Fachkräftemangel im Mittelstand entgegenwirken. In vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen fehlen Fachkräfte mit digitalem Knowhow, um Maschinen und Anlagen zu warten oder entsprechende Arbeiten im Kundenauftrag auszuführen.

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Bild: ABB Ltd.
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ABB unterstützt betriebliche Optimierung mit Analyse- und KI-Software

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Die ABB Ability Genix Industrial Analytics und AI Suite ist eine skalierbare Analyseplattform mit vorgefertigten, benutzerfreundlichen Anwendungen und Services. Damit werden Betriebs-, Engineering- und IT-Daten erfasst, kontextualisiert und in umsetzbare Informationen umgewandelt. So können industrielle Prozesse verbessert und das Management der Anlagen optimiert werden. Darüber hinaus können Geschäftsprozesse sicher und nachhaltig rationalisiert werden.

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Bild: Paluno - Kontakt paluno The Ruhr Institute for Software Technology
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Für selbstadaptive Software gibt es heute unzählige Anwendungsmöglichkeiten. Doch die Entwicklung der Systeme stellt Software-Ingenieure vor neue Herausforderungen. Wissenschaftler vom Softwaretechnik-Institut Paluno an der Universität Duisburg-Essen (UDE) haben jetzt vielversprechende Ergebnisse mit neuartigen Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, die den Entwicklungsprozess selbstadaptiver Systeme automatisieren.

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Krisen decken Schwachstellen auf. In der Corona-Pandemie zeigt sich der Wert der vernetzten Produktion und Logistik. Das Internet der Dinge (Internet of Things, kurz IoT) hilft der Industrie, auf Ausfälle flexibler als bisher zu reagieren, denn in Echtzeit lassen sich Auslastung und Zustand jeder einzelnen Maschine verfolgen, und es herrscht Transparenz über die Lieferkette. Die Bosch-Gruppe, eines der weltweit führenden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, hat damit positive Erfahrungen gemacht.

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Häufige Umrüstvorgänge machen eine Produktion ineffizient. Stillstandzeiten resultieren in geringeren Produktionszahlen, Ressourcen werden nicht optimal genutzt und die Fertigung kleiner Losgrößen erfordert eine zunehmende Flexibilisierung, die mit manueller Planung nur schwer zu erreichen ist. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich jedoch die Rüstzeiten zwischen Aufträgen abgleichen und so eine bestmögliche Feinplanung unter Beachtung relevanter Produktionsparameter gewährleisten. Resultat dieser Anpassung: geringe Rüstzeiten und hohe Maschinenauslastung unter Einhaltung der Liefertermine.

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Mit Machine Learning präzise Vorhersagen treffen

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Viele Unternehmen haben das Potenzial selbstlernender Systeme, die Machine Learning benutzen, erkannt. Dieser Teilbereich der künstlichen Intelligenz basiert auf Algorithmen, die Muster und Gesetzmäßigkeiten in großen Datenmengen erkennen. Mithilfe neuronaler Netze lassen sich aus den Datenbeständen Rückschlüsse ziehen und Prognosen treffen. In vielen Branchen bereits etabliert, findet Machine Learning als Analyse- und Steuerungsinstrument nun auch zunehmend Anwendung in der Logistik. Ein Beispiel dafür ist die Verknüpfung des Microsoft Azure Machine Learning Studios mit Bestandsmanagement- oder ERP-Systemen. Mit diesen Lösungen lassen sich unter anderem Bestände und Bestellungen optimieren sowie Lagerprozesse erheblich verbessern.

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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?

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Was bringt KI? Wachstum oder Disruption?

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Folgt man aktuellen Studien, Analysen und Berichten, so ist kaum mehr zu ignorieren, dass in Deutschland vorherrschende aktuelle Konjunkturschwankungen von einem epochalem Strukturwandel überlagert sind, der als Paradigmenwechsel beschrieben werden kann. Der Strukturwandel wird gemeinhin als Krise und (leider) nicht als historische Chance für immenses, um nicht zu sagen, gigantisches Wachstum wahrgenommen. Dabei kann er auch als Ausgangspunkt ungeahnter Unternehmenserfolge genutzt werden, wie der folgende Beitrag zeigt.

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Bild: PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH
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Geschäftsprozessdaten mit maschinellem Lernen aufbereiten

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Industriellen KI-Verfahren gehört die Zukunft. Die Herausforderung: Vorhandene Daten müssen für entsprechende Funktionalitäten zunächst aufbereitet – gelabelt – werden. Das trifft z.B. auf die Anwendung von KI-Methoden auf Geschäftsprozessdaten zu. Denn anders als in der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung, bei denen die Bedeutung einmal gelabelter Datenmuster semantisch weitestgehend unverändert bleibt, sind die zu labelnden Muster in Geschäftsprozessdaten dynamisch und immer wieder anders strukturiert, etwa durch kontinuierlich wechselnde Auftragsmixe und Prozesszustände. Ein Labeln auf Basis manueller Datenanalyse ist in diesem Kontext extrem aufwändig und daher ungeeignet. Gesucht sind automatisierte Lösungsansätze, die auf bestehende Strukturen aufsetzen und die vorhandenen Daten passgenau aufbereiten.

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Bosch gibt sich Leitlinien für den Umgang mit kI

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Bosch setzt der künstlichen Intelligenz (KI) ethische Grenzen. Das Unternehmen hat sich für den Einsatz von KI in seinen intelligenten Produkten jetzt Leitlinien gegeben. Die Maxime des KI-Kodex von Bosch lautet: Der Mensch soll bei allen Entscheidungen der KI die Kontrollinstanz sein. „Künstliche Intelligenz soll den Menschen dienen. Mit dem KI-Kodex geben wir unseren Mitarbeitern klare Leitlinien für die Entwicklung von intelligenten Produkten an die Hand“, sagte Bosch-CEO Volkmar Denner zum Auftakt des diesjährigen IoT-Branchentreffens Bosch ConnectedWorld (BCW) in Berlin. „Unser Ziel ist, dass die Menschen unseren KI-Produkten vertrauen.“

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