TECO - Lehrstuhl für Pervasive Computing Systems

Im Zuge der rasanten Verbreitung assistiver KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot sind Unternehmen gefordert, sich mit den Chancen und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Der Beitrag gibt auf Basis von zwei Praxisbeispielen einen Einblick, wie Unternehmen mithilfe betriebsspezifischer Risiko- und Potenzialanalysen bei der Entwicklung von Leitlinien für einen fairen und verantwortungsvollen KI-Einsatz vorgehen können.

Die Einführung Digitaler Zwillinge (DZ) scheitert oft an hohen Kosten, technischer Komplexität und fehlenden Fachkenntnissen. Diese Studie stellt ein kostengünstiges Modell eines DZ, welches mit Technology Readiness Level (TRL) 5 validiert ist. Es wurde innerhalb von nur zwei Wochen mithilfe von Open-Source-Lösungen und gängigen Unternehmenswerkzeugen entwickelt und integriert sensorbasierte Echtzeitdaten, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Benachrichtigungen, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu steigern. Das System erreicht eine durchschnittliche relative Abweichung von nur 7,76 % und gibt automatisierte Warnungen in Echtzeit aus. Die Ergebnisse zeigen, wie fortschrittliche digitale Werkzeuge durch die Kombination von Open-Source-Technologien und Standardwerkzeugen zugänglich gemacht werden können: skalierbar, menschenzentriert und erschwinglich im Sinne von Industrie 5.0.

Facility Manager von industriellen Liegenschaften stehen vor der Herausforderung, die Energieeffizienz ihrer Anlagen angesichts eines stetig steigenden Energiebedarfs und steigender Energiekosten zu optimieren. Digitale Prozesse, die eine umfassende Überwachung, Analyse und Steuerung des Energiebedarfs ermöglichen, bieten eine effektive Möglichkeit, Kosten zu senken, die Energieeffizienz zu steigern und Ressourcen optimal zu nutzen.