Künstliche Intelligenz

Einfluss der Blockchain-Technologie auf die Industrie 4.0

Einfluss der Blockchain-Technologie auf die Industrie 4.0

Die Rolle der Finanzfunktion
Philipp Sandner, Philipp Schulden
Die Rolle der Finanzfunktion eines Unternehmens wird generell als nicht besonders innovativ angesehen. Viele assoziieren diese Unternehmensfunktion mit Bilanzen, Cashflow-Analysen und Excel-Tabellen. Mit dem Aufkommen der Blockchain-Technologie könnte sich diese Auffassung jedoch grundlegend verändern und neben der Finanzfunktion auch zahlreiche weitere Unternehmensdomänen zu strategisch agierenden Treibern von Innovation verlagern. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die im industriellen Umfeld tätig und von der Maschine Economy beeinflusst sind. Mit dem Aufkommen von Big Data und anderer Technologien wie dem Internet of Things (IoT) oder Artificial Intelligence (AI) begann die vierte industrielle Revolution, die auch als Industrie 4.0 bezeichnet wird.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 1 | Seite 61-64
Maschinelles Lernen in der Produktion

Maschinelles Lernen in der Produktion

Anwendungsgebiete und frei verfügbare Datensätze
Hendrik Mende, Jonas Dorißen, Jonathan Krauß, Maik Frye, Robert Schmitt ORCID Icon
Steigende Rechenleistungen und bessere Datengrundlagen bei gleichzeitig sinkenden Kosten für Rechen- und Speicherkapazitäten stellen die Basis für den Einsatz von Machine Learning (ML) in der Produktion dar. Herausforderungen bestehen in der Identifizierung aussichtsreicher Anwendungsgebiete, dem Erkennen der mit diesen verbundenen Learning Tasks sowie dem Aufdecken passender Datensätze. In diesem Beitrag werden daher folgende Fragen beantwortet: Welche Anwendungsgebiete in der Produktion bieten das größte Potenzial für den Einsatz von ML? Welche frei zugänglichen Datensätze eignen sich, um eigene Erfahrungen zu sammeln und welche Learning Tasks sind damit verbunden? Was sind Best Practices für die Anwendungsgebiete?
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 4 | Seite 39-42 | DOI 10.30844/I40M_19-4_S39-42
I4M 4/2019: Digitale Transformation

I4M 4/2019: Digitale Transformation

Die Zukunft der Industrie von Augmented Reality bis Machine Learning
Diese Ausgabe thematisiert die Digitale Transformation in der Industrie. Von datenbasierten Dienstleistungen zur Optimierung der Logistik über industrielle Laser-Assistenzsysteme bis hin zu Investitionen in Industrie 4.0 – wir analysieren, welche Technologien und Strategien den größten Nutzen bringen. Erfahren Sie, wie Augmented Reality und Machine Learning die Produktion verbessern und welche Potenziale Blockchain für die Logistik bietet.
I4M 3/2019: Industrie 4.0 für den Mittelstand

I4M 3/2019: Industrie 4.0 für den Mittelstand

Chancen und Technologien für eine erfolgreiche Transformation
Industrie 4.0 ist keine Frage der Betriebsgröße – mit diesem Motto halten die Beiträge in diesem Heft spannende Erkenntnisse bereit, die bei der Digitalen Transformation unterstützen können. Neben systematischen Einführungen in die Thematik und einer Produktivitätsanalyse für die Digitalisierung betrieblicher Prozesse werden Fragen zu zentralen Technologien wie digitale Plattformen und Assistenten erörtert.
Gesunder Menschenverstand statt MBA

Gesunder Menschenverstand statt MBA

Daran erkennen Sie gute Führungskräfte
Hans Rosenkranz
Es gibt unzählige Werkzeuge für Führungskräfte. Die US-amerikanische Strategieberatung Bain & Company beispielsweise analysiert regelmäßig die 25 beliebtesten Management Tools weltweit. Doch auch das beste Werkzeug ist nur dann gut, wenn es richtig eingesetzt wird. Dazu bedarf es des gesunden Menschenverstands. Einen Manager, der darüber verfügt, erkennt man an folgenden Eigenschaften: Er kennt den Unterschied zwischen Selbst- und Fremdbild, er legt Wert auf eine wertschätzende Feedbackkultur im Unternehmen und er setzt auf die Kraft des Miteinanders.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 2 | Seite 57-60 | DOI 10.30844/I40M_19-2_S57-60
I4M 2/2019: Wissen-Lernen-Bildung in der Industrie 4.0

I4M 2/2019: Wissen-Lernen-Bildung in der Industrie 4.0

Kompetenzen für die Digitale Transformation
Für das Gelingen der Digitalen Transformation benötigen Mitarbeiter vielfältige Kompetenzen. Zum Erwerb prozessbezogener Lernziele versammelt diese Ausgabe Beiträge vom Wissensmanagement über altersgerechte Weiterbildung bis zu Gamification und Manufacturing Analytics. Wenn Sie die Agilität ihres Betriebs steigern und dabei Ihre Mitarbeitenden mitnehmen wollen, sollten Sie sich diese Ausgabe nicht entgehen lassen.
I4M 1/2019: Intelligente vernetzte Systeme

I4M 1/2019: Intelligente vernetzte Systeme

Technologische Grundlagen der Industrie 4.0
In diesem Heft finden Sie die neuesten Erkenntnisse zu intelligenten Systemen und ihrer vielfältigen Potenziale für die Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung. Gleichzeitig erfahren Sie, weshalb diese zu den technologischen Voraussetzungen der Industrie 4.0 gehören: Entwicklungen im Bereich der intelligenten Systeme, von der Modellierung und Simulation bis zu Anwendungen wie Cobots, Digitale Zwillinge oder Biointelligenz.
Autonomes Verhalten und Künstliche Intelligenz

Autonomes Verhalten und Künstliche Intelligenz

Stefan Pickl
The following contribution characterizes autonomous behavior from a specific AI (artificial intelligence perspective). Which AI requirements are necessary to development autonomous systems? Which limitations do exist? What is the specific criterion for intuitive intelligence? The article gives a short introduction and tries to motivate the reader to deal with this interesting topic from different perspectives. Starting from Digitalization, Technological Singularity, Autonomous Driving and Big Data Developments, the article focusses on the future integration of AI to optimize complex processes within the Internet of Things (IoT). Several examples and trends are characterized. We cite the relevant literature and mention explicitly the seven criteria of Wahlster. Besides of the great technological impact, also the ethical dimension and future perspectives are indicated and discussed. The potential of the Internet of Things is closely connected with the successful development and ...
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 35-40
Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz

Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz

Dirk Hecker, Michael Mock, Joachim Sicking, Angi Voss, Tim Wirtz
Nachrichten über neue Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) erreichen uns fast täglich. Während China angesetzt hat, die Vormachtstellung der USamerikanischen IT-Konzerne bis 2030 auf allen Gebieten der KI zu brechen, rechnet sich Deutschland Vorteile im Kontext von Industrie 4.0 aus. Die heutigen Erfolge der KI beruhen auf riesigen Datenmengen, die zentral gesammelt und analysiert werden. Zwar fallen auch in der Industrie große Datenmengen an, aber beschränkte Bandbreite, Kommunikationskosten, schnelle Reaktionszeiten, Datenschutz oder Betriebsgeheimnisse verbieten eine solche Datenzentralisierung oftmals.
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 13-16
Künstliche Intelligenz verleiht Cyber-Physical Systems Flügel

Künstliche Intelligenz verleiht Cyber-Physical Systems Flügel

Volker Gruhn
Cyber-Physical Systems (CPS) sind ein Beispiel für die immer engere Verbindung von digitaler und realer Welt. Denn in CPS werden Abläufe und physische Gegenstände unmittelbar in digitale Prozesse integriert. Für IT-Experten bedeutet das mehr Komplexität in der Entwicklung von IT-Systemen. Denn die bisherige Modellbildung, mit der sie gearbeitet haben, stößt angesichts der Unordnung in der realen Welt an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, diese Komplexität zu beherrschen und so den Einsatz von CPS zu erleichtern beziehungsweise zu ermöglichen. Die Stärke von CPS liegt insbesondere im Finden von Optimierungspotenzialen, im Erkennen von Mustern und in der engen Zusammenarbeit mit Menschen. Verfahren wie Machine Learning, das die Grundlage für beispielsweise Bilderkennung oder Spracherkennung liefert, erlauben einerseits engere Interaktionsmöglichkeiten zwischen Mensch und CPS. Andererseits erhöhen diese Techniken den Autonomiegrad, mit dem CPS arbeiten ...
Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 45-48 | DOI 10.30844/I40M_18-6_45-48
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