22. Oktober 2021

Nachhaltigkeit ist aus unserer Sicht keine Option, sondern schlichtweg die notwendige Voraussetzung, um unsere Erde lebenswert und bewohnbar zu halten. Wir von #teamimpact sind fest davon überzeugt, dass innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle bei der Erreichung dieses Ziels spielen werden. Die aktuellen und zukünftigen Anwendungsfelder sind breit gefächert. Sie reichen von der Produktion, wo Predictive-Maintenance-Anwendungen für eine längere Lebensdauer von Maschinen sorgen, über die Reduktion von Materialverschwendung mittels Computer-Vision-Technologien bis hin zum automatisierten Scouting und Monitoring von Technologie- und Markttrends im Anwendungsfeld der Wissensrepräsentation. Auch in der Kunst oder Medizin macht KI schon heute Prozesse, Produkte und Dienstleistungen intelligenter, effizienter und – einfach besser.

Wir wollen gemeinsam mit Ihnen den Weg in eine intelligente und nachhaltige Zukunft gehen. Die wichtigsten Enabler für Nachhaltigkeit sind für uns: Künstliche Intelligenz, Digital Operations / Industire 4.0, Innovation Excellence und New Products & Ventures. Wir haben unsere Aktivitäten in fünf Geschäftsbereiche gegliedert, die sich mit jedem dieser Bereiche befassen. Freuen Sie sich darauf, unser KI-Portfolio in dieser Ausgabe kennenzulernen.

AdobeStock_210545911-Gross-1-1024x640

© pickup | Adobe Stock

Achieving Excellence in Edge-AI

Denken Sie beim Thema KI auch primär an cloud-basierte Lösungen, an große Rechenzentren und Serverfarmen, in denen eine einzelne KI Prozesse zentral steuert und verwaltet? Für Anwendungen, die kurze Reaktionszeiten benötigen, entwickeln sich als Ergänzung dezentrale Edge-AI Lösungen zu einem immer stärker werdenden Trend.

Edge-AI-Lösungen zeigen ihre Vorteile zum Beispiel dort, wo Daten in Echtzeit ausgewertet werden müssen, wie beim autonomen Fahren. Die Verarbeitung “on the edge” reduziert die Datenmenge, die ins Rechenzentrum übertragen werden muss. Geringere Latenzzeiten, höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten und mehr Datensicherheit sind die Vorteile.

Ein Beispiel sind Anwendungen in der Sicherheits- oder Überwachungstechnik. Durch den Einsatz von Edge-KI-Chips werden nur voranalysierte Daten weitergegeben. Die Daten werden direkt vor Ort effizient verarbeitet, so dass keine Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bestehen.

Sensible Daten können auch in der Produktionsumgebung intern gehalten werden. Edge-AI-Anwendungen bieten zudem im Vergleich zu komplexen IoT-Strukturen kostengünstigere und rückwärtskompatible Lösungen, insbesondere für ältere Anlagen und Maschinen. Ebenso ist der Energieverbrauch von dezentralen Systemen und einzelnen Sensoren deutlich geringer als der Betrieb ganzer Rechenzentren. Somit trägt Edge AI auch auf diese Weise zur Nachhaltigkeit bei.

Im Zuge einer allgemeinen Digitalisierung ermöglicht das Zusammenspiel somit den Weg zu einer intelligenten, nachhaltigen und vernetzten Produktion.

Dennoch ist es wichtig, die technologischen Entwicklungen mit den tatsächlichen Anforderungen des Marktes in Einklang zu bringen. Hier laden wir Sie herzlich ein, sich an unserem konsortialen Benchmarking “Achieving Excellence in Edge AI teilzunehmen.

Erfolgreiche Umsetzung von KI: Verstehen. Anwenden. Profitieren

Wie setze ich KI erfolgreich in meinem Unternehmen ein? Welche meiner Anwendungen eignet sich für die Digitalisierung? Haben Sie sich diese Fragen auch schon gestellt?

Künstliche Intelligenz wird oftmals als universelle Lösung für die unterschiedlichsten Probleme angesehen, dennoch scheitern zahlreiche KI-Umsetzungsprojekte bereits frühzeitig oder bringen bei weitem nicht den versprochenen Mehrwert.
KI kann, wenn sie richtig eingesetzt wird, sowohl bei operativen Prozessen als auch bei Dienstleistungen eingesetzt werden um diese schneller, effizienter machen oder bei der Entwicklung neuer Produktfunktionalitäten unterstützen. Aus unserer Erfahrung heraus, werden jedoch oft zu komplexe Probleme oder Anwendungen aus einer überzogenen Erwartungshaltung heraus ausgewählt, für die es derzeit noch keine passende KI-Lösung gibt.
Die Auswahl der passenden Anwendungen und ein methodisch fundiertes, strukturiertes Vorgehen sind unerlässlich, um den maximalen Nutzen aus der Digitalisierung zu ziehen. Hierzu zählt eine gründliche Untersuchung der Usecases selbst ebenso wie die Reifebewertung im Hinblick auf vorhandene KI-Lösungen.

Sie haben KI bereits in Ihrem Unternehmen implementiert und überlegen, welche weiteren Anwendungen Sie verbessern können? Sie haben bereits erste Anwendungsfälle identifiziert, wissen aber nicht, wie Sie diese in die Praxis umsetzen können? Oder Sie glauben immer noch, dass KI das Allheilmittel für alle Ihre Probleme ist? In dem Konsortialprojekt “Künstliche Intelligenz: Verstehen – Anwenden – Profitieren”, das wir auch im kommenden Jahr gemeinsam mit unseren bewährten Partnern aus dem Fraunhofer IIS/EAS durchführen werden, unterstützen wir Sie dabei, Ihren optimalen Weg zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu gehen. Im Mittelpunkt unserer Aktivitäten stehen die Auswahl vielversprechender Anwendungsfälle und Technologien, der Austausch mit anderen Unternehmen und Experten, die schnelle Umsetzung ausgewählter Anwendungsfälle und die Kompetenzentwicklung Ihrer Mitarbeiter. Als Konsortialpartner bestimmen Sie den Fokus und die Prioritäten Ihrer Aktivitäten.
Wir begleiten Sie während des Projektes entlang des gesamten Implementierungsprozesses. Nach der Ideation und individuellen Reifegradbewertung ausgewählter Use Cases erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen konkrete Lösungsansätze und prototypische Umsetzungen ausgewählter Use Cases. Ein umfassendes Trainingsprogramm für Ihre Mitarbeiter befähigt diese, den KI-Erfolgspfad auch nach Projektabschluss eigenständig weiterzuverfolgen.

Weitere Informationen finden Sie hier

KP_KI-2022-crop_16_9-Gross-1024x576

© ipopba | Adobe Stock

AdobeStock_197844330-Gross-1024x640

© pickup | Adobe Stock

Der Mensch im Mittelpunkt – unser AI Academy

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz kann nicht nur Kosten sparen oder die Effizienz steigern, sondern vielmehr das Potenzial des einzelnen Mitarbeiters durch die Veränderung seiner Aufgabenbereiche erweitern. Um dies zu erreichen, reicht es jedoch nicht aus, künstliche Intelligenz an verschiedenen Stellen einzusetzen – es bedarf auch der gezielten Erweiterung menschlicher Fähigkeiten und einer neuen Denkweise.

KI hilft bereits heute dabei, Prozesse, Produkte und Services effizienter zu machen. Alexa, Siri und Cortana sind unsere ständigen Begleiter, im industriellen Kontext sorgt KI in der Bilderkennung für verbesserte Produktqualität und verringerten Ausschuss; intelligente Trackingmethoden erlauben eine detaillierte Nachverfolgung von Waren und Rohstoffen und sorgen so für transparente Lieferketten innerhalb der Wertschöpfung. Um dies zu erreichen, reicht es jedoch nicht, Künstliche Intelligenz an verschiedenen Stellen zu implementieren – es bedarf zusätzlich der gezielten Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten und einer neuen Denkweise.

Im Zentrum dieser wachsenden Digitalisierung steht dabei jedoch immer der Mensch. Das Ziel beim Einsatz von KI muss es sein, dem Mitarbeiter den Freiraum zu schaffen, sich auf seine Kerntätigkeiten fokussieren zu können.

Aktuelle Studien gehen davon aus, dass bereits heute lediglich 50% der Arbeitszeit für Kerntätigkeiten aufgewendet werden können. Die andere Hälfte der Zeit wird durch organisatorische oder andere Nebenprozesse beansprucht. Hierunter leidet im Umkehrschluss die Produktivität des einzelnen Mitarbeiters und in der Folge des gesamten Unternehmens. Vor dem Hintergrund eines wachsenden Fachkräftemangels kann Künstliche Intelligenz hier in Zukunft einen signifikanten Beitrag dazu leisten, Mitarbeiter von lästigen Routineaufgaben zu befreien. Bis dahin liegt aber noch ein langer Weg vor uns. Mitarbeiter müssen befähigt werden, gleichzeitig muss die Akzeptanz geschaffen werden, sich Aufgaben abnehmen zu lassen ohne die Angst zu haben, selbst beschäftigungslos zu werden.

Das Programm unserer AI Academy richtet sich sowohl an Einsteiger als auch an Menschen, die bereits Erfahrungen mit KI gesammelt haben. Auf drei unterschiedlichen Leveln bieten wir sowohl technische Inhalte als auch Kurse an, die den Nutzer befähigen sollen, das Business Potential von KI im Unternehmen optimal zu heben.

Das Schulungsprogramm für das kommende Jahr finden Sie unter diesem Link

Best Practices

Stellen Sie sich vor – Ihre Anlage fällt plötzlich und unerwartet aus, obwohl das fällige Wartungsintervall noch nicht erreicht ist. Im schlimmsten Fall steht nun eine ganze Produktionslinie auf unbestimmte Zeit still – mit verheerenden Folgen. KI kann Ihnen dabei helfen, die Zuverlässigkeit Ihrer Anlagen durch vorausschauende Wartungsalgorithmen zu verbessern.

Die gute Nachricht dabei ist, dass die meisten Anlagen und Maschinen bereits heute über verschiedene Sensoren präzise Daten über ihren technischen Zustand liefern. Künstliche Intelligenz kann Sie mit Predictive-Maintenance-Anwendungen dabei unterstützen, diese Daten automatisch und effizienter auszuwerten. Wartungsintervalle können so bedarfsgerecht und damit ressourcenschonend geplant und durchgeführt werden.

Als Kunden erwarten wir qualitativ hochwertige Produkte mit möglichst wenig Fehlern oder Mängeln. Künstliche Intelligenz kann bereits in der Produktion einen wichtigen Beitrag leisten, um fehlerhafte Teile zuverlässig und schnell zu identifizieren und so zu verhindern, dass sie in die Weiterverarbeitung oder auf den Markt gelangen. Mit Hilfe von KI-Algorithmen aus dem “Computer Vision”-Baustein werden Kamerabilder der Maschine automatisch ausgewertet und die fehlerhaften Teile aussortiert. Das spart zum einen Rohstoffe und hilft so, Verschwendung zu reduzieren, zum anderen senkt es die Beschaffungs- und Betriebskosten.
Die Lebenszyklen und Hype-Zyklen von Produkten und Technologien sind in den letzten Jahren immer kürzer geworden. Unternehmen sind darauf angewiesen, Technologie- und Markttrends möglichst genau zu beobachten und stehen vor der Herausforderung einer nahezu unbegrenzten Informationsflut. Die automatisierte Trendanalyse nutzt KI-Algorithmen aus dem Baustein “Wissensrepräsentation”, die Datenquellen überwachen, relevante Inhalte filtern und so aufbereiten, dass das Technologie- und Innovationsmanagement stets einen Überblick über den aktuellen Stand hat und damit entscheidungsfähig hinsichtlich der strategischen Ausrichtung bleibt.

AdobeStock_255697062-Gross

© pickup | Adobe Stock

AdobeStock_223980260-Gross-1024x640

© pickup | Adobe Stock

Research & Development

KI aus dem INC Invention Center wird in naher Zukunft helfen, Versorgungsengpässe bei medizinischer Schutzausrüstung zu vermeiden. Im Forschungsprojekt corona.KEX.net entwickeln wir ein KI-basiertes Frühwarnsystem, das verlässliche Prognosen über die Beschaffungssituation erstellt und es Anwendern ermöglicht, frühzeitig belastbare Beschaffungsstrukturen aufzubauen.

Die Entwicklung praxistauglicher KI-Lösungen und Algorithmen ist daher ein weiteres wichtiges Standbein unserer KI-Aktivitäten. Dabei können wir einerseits auf ein umfangreiches Netzwerk von ausgewiesenen Experten zurückgreifen, andererseits bauen wir an unserem Standort in Hongkong ein eigenes F&E-Team auf, das sich auf die Entwicklung von KI-Algorithmen, -Methoden und -Modellen konzentriert.

Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Maschinendatenanalyse, also dem Umgang mit Maschinendaten wie Computer Vision oder Audition.

AI Navigator

Haben Sie im eigenen Unternehmen bereits feststellen müssen, dass eine KI-Lösung nicht zum erhofften Ergebnis geführt hat? Sicherlich haben Sie sich im Anschluss gefragt, warum das Projekt gescheitert ist. Für die erfolgreiche Implementierung ist ein strukturiertes und planvolles Vorgehen essentielle Voraussetzung. Dieses beginnt bereits mit der Planung und Auswahl der jeweiligen Prozesse. Ist meine Anwendung bereits reif für die Digitalisierung? Was sind die Kriterien um erfolgreich „digital“ zu werden?
Unser KI-Navigator bietet einen strukturierten Rahmen für den gesamten KI-Einführungsprozess.

Der Navigator ist ein Toolset, das Sie mit verschiedenen methodischen Hilfsmitteln durch die vier Phasen Ideation, Assessment, Technology Scouting/Data Testing und Implementation begleitet.

Lesen Sie mehr zum AI Navigator

AdobeStock_209559546-Gross-1024x640

© pickup | Adobe Stock