KI-Anwendungsfälle von After Sales bis Zielgruppenselektion
In kaum einer anderen Branche lassen sich durch die Kombination neuer Technologien und vorhandener Daten so viele interessante Anwendungsfälle ableiten wie in der Produktion. Für künstliche Intelligenz etwa lassen sich Einsatzmöglichkeiten entlang der gesamten Wertschöpfungskette finden, von der ersten Produktidee bis hin zur Wartung.
(Bild: ©Pugun-und-Photo-Studio/stock.adobe.com)
Ausgangspunkt für KI-Projekte sind stets Daten. Sie sind der Rohstoff. Durch verbaute Sensoren an Maschinen und Produkten entstehen im produzierenden Gewerbe permanent Daten. Als weitere Quellen kommen Datenströme zwischen Unternehmenseinheiten, Lieferanten und Kunden hinzu. Für die Unternehmen geht es darum, diese zu bündeln und verfügbar zu machen – unter Achtung aller Vorgaben zum Datenschutz.
Der Rohstoff für KI
Was KI exakt ist, ist letztlich nicht klar definiert. In diesem Zusammenhang wird KI daher pragmatisch als ein Teilgebiet der Informatik definiert, das sich mit der Abbildung intelligenten menschlichen Verhaltens durch IT befasst. Übertragen auf Anwendungsfälle bedeutet das, dass in KI-Systemen Modelle entstehen, die bestimmte Aufgaben selbstständig lösen. Dem Feld der KI lässt sich ein breites Set an Methoden, Verfahren und Technologien zuordnen.
Für die unten aufgeführten Anwendungsfälle sind insbesondere die Teilgebiete Machine Learning und Deep Learning relevant. Machine Learning ist die Fähigkeit, auf Basis von Daten ein Modell zu erlernen. Selbstlernende Algorithmen entwickeln dabei aus Trainingsdaten Regeln, anhand derer das System eigenständig in großen Datenmengen Muster identifiziert. Deep Learning ist eine Disziplin des Machine Learnings, die in sogenannten neuronalen Netzen mit mehreren, hintereinander geschalteten Schichten komplexere Zusammenhänge erkennt.
Diese Methode ist der Wegbereiter für KI-Verfahren wie der Bildkennung, die es Systemen erlaubt, ihre Umgebung zu beobachten. Auch für die Umwandlung gesprochener Worte und Sätze zu geschriebenem Text oder andersherum (Text-to-Voice / Voice-to-Text) sowie für die Algorithmus-basierte Textanalyse (Text-Mining) ist Deep Learning der Wegbereiter.
Wie sich diese Methoden und Verfahren von Unternehmen des produzierenden Gewerbes einsetzen lassen, zeigen die folgenden Anwendungsfälle. Der Fokus liegt auf den Unternehmensbereichen Forschung und Entwicklung (F&E), Produktion, Supply Chain Management (SCM) und Sales / After-Sales.
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