Künstliche Intelligenzen können in vielen Teilbereichen der Industrie einen erheblichen Vorteil bieten. Leider ist der Weg künstliche Intelligenz aus der Forschung in die Anwendung im Unternehmen zu bringen häufig noch weit. Laut der KI-Studie 2020 von Deloitte liegt bei 27% der deutschen Unternehmen eine zentrale Herausforderung in der Implementierung von KI, in fehlendem Know-How und dem Fachkräftemangel. Aus diesem Grund haben wir gemeinsam mit Merantix Labs eine interaktive Eventreihe entwickelt, die KI entlang der industriellen Wertschöpfungskette erlebbar macht.
Denn Fakt ist: Mithilfe von KI-Anwendungen kann ein nachhaltiger Mehrwert für das gesamte Unternehmen generiert werden.
Die Frage ist nur: Wie?
Antworten haben wir uns von Nicole Büttner-Thiel (CEO und Co-Founder Merantix Labs) und Charlotte von Dryander (Projektmanagerin Merantix Labs) geholt. In 4 Vorträgen haben die beiden anhand von Use Cases über die Potenziale von KI in Kombination mit Smart Production, Smart Logistics, Smart Sales und Smart CRM gesprochen und konkrete Handlungsempfehlungen gegeben.
In unserer Beitragsreihe stellen wir Euch die verschiedenen Use Cases vor, um die Vorteile von KI für die Wertschöpfungskette darzustellen.
Denn:
“Ich gehe davon aus, dass Künstliche Intelligenz einen ähnlich weitgreifenden und tiefgreifenden Effekt wie Internet und Software haben wird – auf alle Industrien.” Nicole Büttner-Thiel im Interview mit Sebastian Borek (CEO der Founders Foundation)
KI, ML und DL - Was heißt das?
Künstliche Intelligenz (KI): Ein weit gefasster Begriff, der sich auf Maschinen bezieht, die komplexes Verhalten zeigen oder komplexe Probleme lösen.
Maschinelles Lernen (ML): Bezieht sich auf Algorithmen, die anhand von Beispielen iterativ lernen und das Gelernte verallgemeinern können.
Deep Learning (DL): Eine Teilmenge von Maschinellem Lernen, die sogenannte tiefe neuronale Netze mit Millionen von Parametern verwendet, um komplexe Funktionen und Beziehung aus Daten zu lernen.
Nicole Büttner-Thiel stellt vor:
Use Case von KI in Smart Production – Automatisierte Visuelle Qualitätskontrolle
Problem: Das produzierende Gewerbe steht in einem Spannungsfeld. Der Zielkonflikt, Kunden qualitativ hochwertige Produkte unter gleichzeitiger Minimierung der Herstellkosten zu gewährleisten, wird häufig durch kostenintensive manuelle Qualitätskontrollen realisiert. Diese Prozesse erfordern qualifizierte Mitarbeiter, spezielles Training und sind demzufolge ressourcenintensiv. Gleichzeitig zeichnet sich manuelle visuelle Qualitätskontrolle durch eine hohe Variation infolge unterschiedlicher Mitarbeiter aus und ist deshalb kaum reproduzierbar. Nicht zuletzt sind repetitive Arbeitsprozesse durch den Menschen häufig fehleranfällig.
KI-Lösung: Künstliche Intelligenz bietet insbesondere im Bereich der Computer Vision Möglichkeiten, visuelle Kontrollen zu automatisieren. KI-Algorithmen sind in der Lage, relevante Merkmale aus Bilddaten zu extrahieren und diese zu bewerten. Dadurch können relevante Fehlertypen detektiert, lokalisiert und entsprechend klassifiziert werden.
Auswirkungen: Durch die Automatisierung des repetitiven Arbeitsschrittes werden Ressourcen frei, die ein Unternehmen nun zielgerichteter einsetzen kann. Infolge der Etablierung von KI-basierten visuellen Qualitätskontrollen wird der Grad der Standardisierung im Bereich der Qualitätsprüfung erhöht, Prozesse beschleunigt und die Kundenzufriedenheit langfristig erhöht. Derartige Algorithmen sind schon heute in der Lage, die visuelle Leistung des Menschen zu übertreffen und stellen damit ein vielversprechendes Werkzeug für die Digitalisierung der Industriebetriebe dar.
Nicole Büttner-Thiel,CEO und Co-Founder von Merantix Labs, sitzt bei 42.cx im Expertenbeirat. Sie entwickelt technologieorientierte Lösungen, ist Mitglied im Digital Leaders for Europe Board des World Economic Forums und engagiert sich im Alumni Vorstand der Universität St. Gallen. Sie wurde vom Women’s Forum als Rising Talent ausgezeichnet und vom Aspen Institute als Young Leader ausgewählt. Nicole hat Volkswirtschaftslehre in St. Gallen, Stockholm und Stanford studiert.
Merantix Labs entwickelt innovative, maßgeschneiderte Machine Learning Lösungen für Unternehmen verschiedenster Branchen. Um die Qualität der Produkte ihrer Kunden zu gewährleisten, begleiten sie den gesamten Implementierungsprozess der Prozess- und Produktionsautomatisierung.
Wie geht's weiter?
der Wertschöpfungskette liegt.
