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Bild: Messe München GmbH
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Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft

Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft

Eine effiziente Abfallwirtschaft gehört zu den großen Herausforderungen unserer Zeit – und neue, digitale Technologien können Kommunen, Bewohnern und Unternehmen dabei das Leben deutlich leichter machen. Die Bandbreite der Innovationen reicht von smarten Abfallbehältern bis hin zu selbstlernenden Sortiertechnologien. Die IFAT 2020 in München wird dazu die neuesten Entwicklungen präsentieren.

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Bild: ©peshkova/stock.adobe.com
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Intelligente Bots als schlaue Lösung?

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Die Kommunikation im Kundenservice ändert sich und sie beschränkt sich längst nicht mehr auf Telefonate, Briefe und E-Mails. Mittels künstlicher Intelligenz gewinnen Chatbots zunehmend an Bedeutung – das Kundengespräch wird also mit einem KI-Partner geführt, anstatt mit einem Service-Mitarbeiter. Wie das funktioniert zeigt der folgende Beitrag.

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Bild: ©Pixel-Shot/stock.adobe.com
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Wie KI HR-Abläufe vereinfachen kann:                                       Von Bewerbungsgespräch bis Skill Management

Wie KI HR-Abläufe vereinfachen kann: Von Bewerbungsgespräch bis Skill Management

Das Potenzial von künstlicher Intelligenz wird zwar von vielen Unternehmen erkannt, in manchen Bereichen stockt jedoch die Umsetzung entsprechender Projekte – so auch im Personalwesen. Dabei kann die Technologie viele Abläufe vereinfachen, z.B. Workflows automatisieren und sogar Bewerbungsgespräche führen.

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Bild: Messe München GmbH
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Bild: Milestone Systems DE
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Künstliche Intelligenz für Gebäude

Künstliche Intelligenz für Gebäude

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre für die Bereiche Autonomes Fahren, Industrie 4.0 und Medizintechnik. Auch im Gebäudemanagement setzt man längst auf automatisierte Lösungen. Bei neuen Bauvorhaben wünschen sich Betreiber immer häufiger smarte Technologien. Gebäude werden mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet: von IP-Kameras über Feuer- und Rauchmelder, Thermostatregler und weiteren Überwachungssystemen für Heiz-, Lüftungs- und Klimatechnik bis hin zu biometrischen Lesegeräten für die Zutrittskontrolle. All diese IP-Geräte werden mit jeder Entwicklungsstufe immer intelligenter. Werden sie alle mittels Software vernetzt, entsteht ein intelligentes Gebäude.

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Bild: Elisa Smart Factory
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Vorausschauende Qualitätskontrolle

Vorausschauende Qualitätskontrolle

Predictive Quality Analytics kann Einfluss haben auf der Produktionslinie einer Herstellergeschäft, Elisa ist dabei es zu nutzen das Qualität des Batteriezellen von Elektroautos zu schätzen und hat eine Steigerung der Produktionsausbeute für Batteriezellen um 16 Prozent erziehlt! Wenn die gesamte Produktionskapazität von 23 GWh in der Tesla Gigafactory 1 ausschließlich für die Produktion der 2170-Batteriezellen des Tesla-Modell-3-Autos verwendet wurde, könnte es mehr als 200 Millionen produzierten Zelleneinheiten entsprechen – das reicht aus für 49.000 Tesla Model 3-Langstreckenautos!

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Bild: SSV SoftwareSystems GmbH
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Maschinenlernen eingebettet

Maschinenlernen eingebettet

Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.

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Alle zwei Jahre vergeben der VDE, die Deutsche Telekom sowie die Städte Friedrichsdorf und Gelnhausen den mit 10.000 Euro dotierten Johann-Philipp-Reis-Preis an einen Nachwuchswissenschaftler. Dieses Jahr geht er an Prof. Dr.-Ing. Delphine Reinhardt von der Georg-August-Universität Göttingen und an Dr.-Ing. Jakob Hoydis von den Nokia Bell Labs in Nozay, Frankreich. Die beiden Preisträger teilen sich die Auszeichnung und damit das Preisgeld.

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Infor, Anbieter von branchenspezifischer Business-Software für die Cloud, hat bekanntgegeben, dass die Plattform Infor Coleman AI für Embedded-Machine-Learning-Modelle ab sofort verfügbar ist. Sie bietet die Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Personalisierung, die Unternehmen benötigen, um KI vollständig zu operationalisieren.