Künstliche Intelligenz

Die Arbeitswelt der Unternehmen wird durch künstliche Intelligenz (KI) umwälzende Veränderungen erfahren. Sie wird künftig um Instrumente und Arbeits­systeme mit intelligenter Assistenz, lernende Roboter und benutzer­optimierte Informations­bereit­stellung bereichert. Für die Beschäftigten bedeutet der Einsatz von KI noch mehr Flexibilität, anspruchs­vollere Tätigkeiten, individuell angepasste Informationen sowie Erleichterung bei monotonen geistigen Tätigkeiten.

Diverse Studien zum Einsatz der KI in Unternehmen belegen, dass das Grundlagen­wissen über KI in Unternehmen mittlerweile weitverbreitet ist und die Bedeutung der KI für das eigene Unternehmen und Geschäfts­modell zunehmend erkannt wird. Was die Studien aber auch zeigen: Nur die wenigsten Unternehmen entwickeln KI-Anwendungen oder erproben die Technologie in Pilotprojekten.

Durch die Verbreitung von Good-Practice-Beispielen lässt sich die Akzeptanz erhöhen und Hemm­schwellen, KI im eigenen Unternehmen anzuwenden, abbauen. Das ifaa möchte mit dieser Praxis­broschüre einen Beitrag dazu leisten. Lassen Sie sich inspirieren von interessanten und pragmatischen Anwendungs­beispielen aus kleinen und mittleren Unternehmen der Metall- und Elektroindustrie.

Künstliche Intelligenz

• Fähigkeiten der KI
• Begriffserklärung
• Maschinelles Lernen
  • Überwachtes Lernen
  • Verstärktes Lernen
  • Tiefes Lernen mittels künstlicher neuronaler Netze (KNN)
  • Exkurs: Topologie der KNN
  • Begriffserklärung

KI-Anwendungen

• Predictive Analytics
• Optimiertes Ressourcenmanagement
• Qualitätskontrolle
• Wissensmanagement
• Intelligente Assistenzsysteme
• Robotik
• Autonomes Fahren
• Intelligente Automatisierung
• Intelligente Sensorik
• Einsatz von KI

Beispiele aus der Praxis

• Digitale Montageassistenz mit KI bei der Elabo GmbH in Crailsheim
• Klassifizierung Mittels KI bei der Balluff GmbH in Neuhausen auf den Fildern
• KI für eine »lebenswerte« Industriearbeit bei der Drehtechnik Jakusch GmbH in Saalfeld
• Deep Learning schafft realen Mehrwert in der Logistik bei der SICK AG in Waldkirch

Mit interessanten und praktischen Anwendungs­beispielen aus kleinen und mittleren Unternehmen der Metall- und Elektro­industrie soll ein Beitrag dazu geleistet werden, die Akzeptanz für KI-Anwendungen zu erhöhen und Hemm­schwellen, KI im eigenen Unternehmen anzuwenden, abzubauen.

Die Elabo GmbH in Crailsheim – Hersteller individueller Arbeits­platz­systeme – berichtet darüber, wie sie gemeinsam mit dem Karlsruher Start-up-Unternehmen Kimoknow das bestehende digitale Montage­assistenz­system um KI-Funktionalitäten erweitern konnte.

Die Balluff GmbH in Neuhausen auf den Fildern – einer der großen deutschen Hersteller von Sensortechnik – demonstriert, wie mithilfe von KI auch komplexe Analyse­probleme handhabbar gemacht werden konnten.

Die Drehtechnik Jakusch GmbH in Saalfeld – Hersteller von Drehteilen sowie Metall- und Kunststoff- Baugruppen – nutzte KI für ihr komplexes und innovatives Schicht­planungs­system, mit dem ihre Mitarbeitenden Leerlauf- und Bereit­schafts­zeiten sinnvoller planen können.

Bei der SICK AG in Waldkirch werden neue KI-Technologien wie das Deep Learning eingesetzt, um innovative Machine-Vision-Systeme für Anwendungen in der Logistik zu entwickeln.

Ein Überblick über die Implementierung eines Machine-Learning-Systems

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