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Geschäftsprozesse

Aktuell

Die vernetze Fabrik für die Zukunft

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.

Rüstzeitoptimierung im Zeitalter von Industrie 4.0

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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Bild: ©PhonlamaiPhoto/istockphoto.com
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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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Bild: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
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KI in der Industrie

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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 ist künstliche Intelligenz und wie wird sie in den kommenden Jahren die Organisation und Arbeitsweisen der öffentlichen Verwaltung verändern? Das Fraunhofer IAO sowie die Zeppelin Universität haben im Auftrag der Digitalakademie@bw diese Fragestellung untersucht. Die jetzt vorliegende Studie liefert einen Überblick der Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten von KI im öffentlichen Sektor.

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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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