Geschäftsprozesse

Bild: Fraunhofer IDMT
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Fraunhofer IDMT erhält Förderung zum Aufbau eines Innovationsforums

Fraunhofer IDMT erhält Förderung zum Aufbau eines Innovationsforums

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.

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Bild: ©Acik/fotolia.com
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Künstliche Intelligenz trifft Intralogistik: It’s a match

Künstliche Intelligenz trifft Intralogistik: It’s a match

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?

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Bild: U.Coester
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Wie können wir der KI vertrauen?

Wie können wir der KI vertrauen?

Unternehmen setzen zunehmend auf KI oder planen, dies künftig zu tun. Doch die große Euphorie bleibt in der Industrie aus guten Gründen noch aus. Zum einen fehlt die kritische Masse an Einsatzszenarien, weswegen Unsicherheit besteht, welche Handlungsfelder nachhaltige Erfolge versprechen. Zum anderen ist die Frage der Zuverlässigkeit zu klären, also wie valide KI-generierte Ergebnisse wirklich sind. Im Folgenden geht es um die Mechanismen, die gute Ergebnisse sicherstellen helfen.

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Bild: ©Jacob Lund/stock.adobe.com
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Nachhaltiges Wachstum erfordert 
Workplace Transformation

Nachhaltiges Wachstum erfordert Workplace Transformation

Unternehmen aller Branchen sehen sich mit den Auswirkungen der Corona-Krise konfrontiert. Industrien, die ihren End-to-End-Betrieb erfolgreich in einer virtuellen Umgebung managen, haben dabei einen Vorteil und bessere Chancen, die Krise zu überstehen und zu wachsen. Insbesondere die Fertigungsbranche hat hier Nachholbedarf. Die Branche muss ganzheitliche operative Ansätze sowie Notfallpläne implementieren, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten.

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Bild: ©peshkova/stock.adobe.com
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Von neuen Technologien überzeugt

Künstliche Intelligenz analysiert wertvolle Inhaltsstoffe

Kunststoffmüll ist ein Problem. Weltweit. Der Grund: Kunststoff ist meist verbaut und Teil eines komplexen Produktes: Auto, Kühlschrank, Lederschuh oder Smartphone. Materialanalyse, -trennung und Recycling wären ein Lösungsansatz. Hier setzt das Projekt ‚Digital Lifecycle Record for the Circular Economy‘ – kurz ReCircE – an. Es will mithilfe von künstlicher Intelligenz ein umfassendes Recyclingverfahren entwickeln. Teil des Projektes ist ein digitaler Produktpass. Er soll Transparenz über die gesamte Wertstoffkette schaffen, um die Verwertung von Kunststoffen aus hochentwickelten Produkten zu erleichtern.

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Bild: Fraunhofer IML
Bild: Fraunhofer IML
Wie die Transformation der Logistik mit künstlicher Intelligenz gelingt

Wie die Transformation der Logistik mit künstlicher Intelligenz gelingt

Unter dem Motto ‚Von der Revolution zur Transformation – mit Künstlicher Intelligenz in die Silicon Economy‘ beteiligen sich vom 15. bis 17. September 2020 über 800 Teilnehmer am digitalen ‚Zukunftskongress Logistik – 38. Dortmunder Gespräche‘. Dabei diskutiert die Logistikbranche über die Chancen und Herausforderungen einer neuen Plattformökonomie sowie über aktuelle Forschungsergebnisse und Beispiele aus der Praxis.

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Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

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Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.

Bild: Benteler International AG
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Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

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In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

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„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

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Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

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KI-Verfahren für die Produktion

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Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.