Rund 50% aller KI-Projekte schaffen es nicht in die produktive Nutzung. Der folgende Artikel beschreibt die Herausforderungen und Lösungsbausteine, die dazu beitragen KI-Anwendungen produktiv zu setzen.
Zum Jahresbeginn fiel der Startschuss für den Aufbau eines überregionalen Netzwerks für Akteure aus den Bereichen Fertigungstechnik, Maschinen- und Anlagenbau sowie Messsystementwicklung. Das geplante Innovationsforum ‚Akustisches Monitoring von Fertigungsprozessen‘, kurz IMAMF, hat zum Ziel, kleine und mittlere Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen für mehr Austausch, Bedarfsermittlung und Aufklärung über Künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung zusammenzubringen. Der thematische Schwerpunkt liegt hierbei auf der akustischen Qualitätskontrolle mittels maschineller Lernverfahren.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) ist für viele Unternehmen ein wichtiger Schritt in Richtung Zukunft. Mit der künstlichen Intelligenz hält eine prägende Technologie Einzug in den Alltag vieler Menschen und Unternehmen. Dabei sind die Einsatzgebiete dieser Technologie umfassend und die Möglichkeiten nahezu grenzenlos. Doch welche Voraussetzungen sollten Unternehmen für den Einsatz von KI berücksichtigen? Lohnt sich der Schritt zum jetzigen Zeitpunkt bereits?
Der Maschinen- und Anlagenbau ist unter den Schlüsselbranchen in Deutschland am aufgeschlossensten gegenüber der Digitalisierung.
Die digitale Transformation der Wirtschaft schreitet weltweit voran. Laut einer Studie der Unternehmensberatung Staufen zeigen sich die Unternehmen vor allem von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learning (ML) überzeugt. Bei der Umsetzung sieht es jedoch anders aus.
Durch die Zusammenarbeit mit globalen Unternehmen konnte Data Reply über viele Jahre hinweg wertvolle Erfahrungen im Umgang mit Machine-Learning-Projekten sammeln – von der ersten Idee bis zum produktiven Deployment. Dabei fallen bestimmte Muster auf. Sie machen solche Projekte erfolgreich und können den maximalen Business Value herausholen.
Jedes zweite größere Unternehmen sieht KI als Schlüsseltechnologie für die eigene Wettbewerbsfähigkeit, so eine Studie des Bitkom. Wirklich im Einsatz ist die Technologie erst bei 13 Prozent. Größtes Hemmnis ist dabei der hohe Investitionsbedarf. Weniger ins Gewicht fällt die Akzeptanz der Belegschagft
Wie KI-Systeme zu Entscheidungen kommen, bleibt oft verborgen. Um sich wirklich auf solche Systeme verlassen zu können, muss die Blackbox geöffnet werden. Dafür sorgt der Ansatz Explainable AI (XAI), bei dem z.B. interpretierbarer KPI-Labels zum Einsatz kommen.
Bild: TeDo Verlag GmbH Anfang März war die Embedded World Messe angedacht. Diese musste - wie viele andere Messen - Corona-bedingt abgesagt werden. Um so schöner, dass Sie mit dem eMagazin 'Embedded Vision & AI' die Möglichkeit haben sich (auch im Homeoffice) über...
Bild: VisionTools Bildanalyse Systeme GmbH Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs Baden-Württemberg würdigt das Land Baden-Württemberg das Vorhaben Synthetic Data for Vision Systems with AI (SyDaVis-AI) mit einer Forschungsförderung. Das Projekt um das Forschungs-...
Transfer von Wissen zwischen Maschinen für die Überwachung - Bild: IFW Durch die Auswertung von Prozessdaten aus Werkzeugmaschinen können Fehler etwa beim Einfahren früh erkannt werden. Durch die Digitalisierung der Fertigung stehen dafür immer größere Datenmengen zur...
Bild: Axiomtek Deutschland GmbH iNA600 heißt die neue industrietaugliche Network Appliance von Axiomtek zur Montage auf der Hutschiene. Das Gerät ist mit einem Layer-2-Managed-Switch und 16 Ports ausgestattet und kann beispielsweise in den Bereichen Edge-KI,...
Bild: Weidmüller Gruppe Der Fokus von Weidmüller liegt auch bei Machine Learning auf dem Maschinen- und Anlagenbau - damit erstreckt sich das Anwendungsgebiet aber über zahlreiche Branchen und Marktsegmente. Entsprechend reicht das Spektrum der bereits umgesetzten...
Bild: Adlink Technology GmbH / Data Spree GmbH Adlink Technology und Data Spree kombinieren ihre auf Nvidia GPUs basierende Hardware und die Vision AI Software. Mit nur wenigen Klicks lassen sich mit dem Data Spree AI Framework Deep Learning DS Vision-Anwendungen auf...
Bild: Geekplus Technology Co., Ltd Geek+, Anbieter von intelligenten Logistikrobotern, freut sich über die Bekanntgabe eines weiteren Robotic Projektes in Deutschland. Das Unternehmen wurde von myEnso, einem in Deutschland ansässigen Pionier im...
Bild: Allit Technologie GmbH Bei Allit Technologie wird derzeit ein neuartiges Spritzgussassistenzsystem entwickelt. Dieses setzt auf die automatische Prozessdatenanalyse mit künstlicher Intelligenz und kombiniert sie mit einem modulartigen Messsystem. Die Anlage soll...
Bild: Robominds GmbH Das smarte Bin-Picking-System Robobrain.vision ermöglicht den Griff unbekannter Bauteile aus Kisten – koordinatenunabhängig, ohne CAD- oder Bauteildaten und ohne vorheriges Einlernen. Das wird durch KI-Algorithmen ermöglicht, die die...
Bild: ©Kovalenko I/stock.adobe.com Lieferketten lassen sich als Netzwerke und Organisationen betrachten, die über vor- und nachgelagerte Verbindungen an verschiedenen Prozessen und Tätigkeiten der Wertschöpfung in Form von Produkten und Dienstleistungen beteiligt...
Bild: ITQ GmbH Die ITQ GmbH hat ihre Website vollständig überarbeitet. Interessierte Kunden und Bewerber finden mit wenigen Klicks alle Informationen zu den Kernkompetenzen Software und Systems Engineering, Mechatronic Consulting sowie Digital Education. Alle Bereiche...
Bild: Kuka AG Die Zahl der weltweit installierten Industrieroboter hat sich innerhalb von zehn Jahren (2010 bis 2019) mehr als verdreifacht und erreichte zuletzt eine Stückzahl von 381.000 Einheiten pro Jahr. Die International Federation of Robotics hat nun die...