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Hilfe für den Mittelstand

Nov 26, 2019 | Industrielle Produktion

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz in der Produktion können Prozesse überwacht und Routinetätigkeiten übernommen sowie Entscheidungen unterstützt werden. Oft fehlt es Unternehmen allerdings noch an Fachwissen und die Erfahrung, um die ersten Schritte hin zu einer intelligenteren Fertigung zu gehen. Drei Fraunhofer-Institute haben daher ihre KI-Expertise gebündelt und bieten dem Management produzierender Unternehmen einen strukturierten Einstieg in die komplexe Thematik.

 

 (Bild: Fraunhofer-Institut IPT)

(Bild: Fraunhofer-Institut IPT)

Für die Produktivitätssteigerung und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen scheint der Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Zukunft unverzichtbar. Gerade kleine und mittlere Unternehmen stehen heute vor der Aufgabe, KI im Hinblick auf das eigene Geschäftsmodell in sinnvollen Anwendungsfällen zu vertretbaren Kosten umzusetzen. Als Mitgliedsinstitute der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz bieten die drei Fraunhofer-Institute für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und für Produktionstechnologie IPT produzierenden Unternehmen an, ihr Fachwissen aus der KI-Forschung in deren Geschäftspraxis einzubringen.

Kick-Starter-Bundle

Dazu haben die drei Institute im interdisziplinären Verbund das ‚AI Kick-Starter Bundle‘ entwickelt. Es umfasst ein methodisches Vorgehen in drei Stufen: Zusammen mit der Unternehmensleitung legt die Fraunhofer-Allianz strategische Ziele der KI-Systeme für das Unternehmen fest, arbeitet konkrete Einsatzgebiete aus und prüft die Eignung des Unternehmens aus einer ganzheitlichen Betrachtung der Erfolgsfaktoren.

Schritt eins

Mit Blick auf die strategische Ausrichtung des Unternehmens werden in einem ersten Schritt gemeinsam die Ziele einer sinnvollen Nutzung von KI-Systemen und Big-Data-Analysetools. Daraus ergeben sich Ideen für mögliche Anwendungsbereiche im eigenen Unternehmen, beispielsweise für eine Optimierung von Produktionsprozessen, für eine vorausschauende Instandhaltung von Maschinenanlagen (Predictive Maintenance), für die Produktionsplanung, Logistik und Inventur oder für eine automatische Produktüberwachung.

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