Aktuell befindet sich die Branche mitten in der Transformation von KI in Fertigungsprozessen und es gibt viele Fallstudien, die zeigen, wie KI erfolgreich implementiert werden kann. Eine Erkenntnis ist, dass sich 90 Prozent aller Arbeiten in einem KI-Projekt nicht wirklich um KI selbst drehen, sondern um Hilfsprozesse, wie etwa die Bereinigung von Daten, die Organisation von Teams oder Umstrukturierungen.
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Oft sind die Probleme auch nicht technischer Natur, sodass neben der technischen Machbarkeit auch die soziale Machbarkeit mit Hilfe von Soziologie, Psychologie, Verhaltensstudien usw. geprüft werden sollte. Entlang des Lebenszyklus sind dabei die wichtigsten Herausforderungen:
Um ein Problem zu lösen, muss man zunächst wissen, was das eigentliche Problem ist. Auf lange Sicht ist der Lebenszyklus und das Instandhalten und Pflegen der KI-Modelle sicher das größte Problem. Allerdings kommen viele Anwender bereits bei der Implementierung an ihre Grenzen und verlieren so den Lebenszyklus schnell aus den Augen. Der nächste Schritt ist eben meist der schwierigste. Laut ARC-Untersuchungen befindet sich ein groß der Anwender im Early Adopter Mode, d.h. die meisten haben also entweder das Potenzial von KI bereits evaluiert, Prototypen entwickelt oder erste Anwendungen in Betrieb genommen. Was allerdings fehlt ist Best Practices für den Lebenszyklus. Bei einer ARC-Umfrage gaben 47 Prozent an, dass der Lebenszyklus tatsächlich der schwierigste Teil ist. Doch was macht alles rund um KI so herausfordernd?
Besonders skeptische Firmen sehen oft die Gefahr, dass KI einfach die Komplexität verlagert. Es reduziert die Komplexität auf der einen Seite, erhöht sie aber auf der anderen Seite, sodass ich zwar weniger Arbeiter brauche, dafür aber mehr KI-Experten, Data Scientists und Software Ingenieure.
Es gibt eine Reihe von Lehren, die man bei ARC in Gesprächen mit Anwendern und Anbietern von KI immer wieder gehört hat:
Werkzeugbahnen für Zerspanprozesse in CAM-Systemen zu planen erfordert Expertenwissen. Viele Parameter müssen bestimmt und geprüft werden, um die Bahnplanung Schritt für Schritt zu optimieren. Im Projekt CAMStylus arbeiten die Beteiligten daran, diese Aufgabe zu vereinfachen - per KI-gestützter Virtual-Reality-Umgebung.‣ weiterlesen
In einer Studie von Techconsult in Zusammenarbeit mit Grandcentrix wurden 200 Unternehmen ab 250 Beschäftigten aller Branchen zum Thema ESG in ihren Unternehmen befragt. Die Studie hebt die zentrale Rolle der jüngsten CSR-Direktive der EU bei der Förderung von Transparenz und Nachhaltigkeit in Unternehmen hervor. Dabei beleuchtet sie die Fortschritte und Herausforderungen bei der Umsetzung von Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungskriterien (ESG) im Zusammenhang mit der Nutzung von IoT-Technologien.‣ weiterlesen
AappliedAI hat vier KI Use Cases identifiziert, die es dem produzierenden Gewerbe ermöglichen, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern. Mit der Anwendung bewährter Technologien können sich die Investitionen bereits nach einem Jahr amortisieren.‣ weiterlesen
Hinter jedem erfolgreichen Start-up steht eine gute Idee. Bei RockFarm sind es gleich mehrere: Das Berliner Unternehmen baut nachhaltige Natursteinmauern aus CO2 bindendem Lavagestein. Oder besser gesagt, es lässt sie bauen - von einem Yaskawa-Cobot HC10DTP.‣ weiterlesen
Mit über 2,2Mio.t verarbeitetem Schrott pro Jahr ist die Swiss Steel Group einer der größten Recyclingbetriebe Europas. Für seinen 'Green Steel', also Stahl aus recyceltem Material, arbeitet das Unternehmen an einem digitalen Zwilling des ankommenden Schrotts.‣ weiterlesen
Laut einer aktuellen Studie von Hitachi Vantara betrachten fast alle der dafür befragten Unternehmen GenAI als eine der Top-5-Prioritäten. Aber nur 44 Prozent haben umfassende Governance-Richtlinien eingeführt.‣ weiterlesen
61 Prozent der Unternehmen in Deutschland wollen laut einer Bitkom-Befragung per Cloud interne Prozesse digitalisieren, vor einem Jahr waren es nur 45 Prozent. Mittelfristig wollen die Unternehmen mehr als 50 Prozent ihrer Anwendungen in die Cloud verlagern.‣ weiterlesen
Mit generativer KI erlebt 'Right Brain AI', also eine KI, die kreative Fähigkeiten der rechten menschlichen Gehirnhälfte nachahmt, derzeit einen rasanten Aufstieg. Dieser öffnet aber auch die Tür für einen breiteren Einsatz von eher analytischer 'Left Brain AI'. Das zeigt eine aktuelle Studie von Pegasystems.‣ weiterlesen
Um klima- und ressourcengerechtes Bauen voranzubringen, arbeiten Forschende der Bergischen Universität Wuppertal in ihrem Projekt TimberConnect an der Optimierung von digitalen Prozessen entlang der Lieferkette von Holzbauteilen. Ihr Ziel ist unter anderem, digitale Produktpässe zu erzeugen.‣ weiterlesen
Rund zwei Drittel der Erwerbstätigen in Deutschland verwenden ChatGPT und Co. zumindest testweise, 37 Prozent arbeiten regelmäßig mit KI-Anwendungen. Doch auch Cyberkriminelle machen sich vermehrt die Stärken künstlicher Intelligenz zunutze - mit weitreichenden Folgen.‣ weiterlesen
Erstmals seit der Energiekrise verzeichnet der Energieeffizienz-Index der deutschen Industrie mit allen drei Teilindizes (die Bedeutung, Produktivität und Investitionen betreffend) einen leichten Rückgang. Mögliche Gründe erkennt EEP-Institutsleiter Professor Alexander Sauer in der Unsicherheit und der drohenden Rezession, der dadurch getriebenen Prioritätenverschiebung und der Reduktion von Produktionskapazität.‣ weiterlesen