ifaa Broschüre Künstliche Intelligenz Keyvisual

Künstliche Intelligenz

Grundlagen, Anwendungen und Praxisbeispiele

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.

ifaa Broschüre Künstliche Intelligenz Cover

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PDF | 44 Seiten | 4,5 MB

  • Prof. Dr.-Ing. Sascha Stowasser, Direktor des ifaa

    »KI bietet den Unternehmen und den Beschäf­tigten in Deutsch­land allerhand Chancen. Wichtig ist, dass besonders kleine und mittlere Unter­nehmen sich mit der Integration von KI-Anwen­dungen in den Betrieb beschäftigen.«

    Prof. Dr.-Ing. habil. Sascha Stowasser
    Institutsdirektor, ifaa
  • Sebastian Terstegen Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fachbereich Unternehmensexzellenz ifaa

    »Software­anwendungen und Systeme mit künstlicher Intelligenz agieren in einem spezifischen, eng definierten Umfeld scheinbar intelligent.«

    Dipl.-Ing. Sebastian Terstegen
    Wissenschaftlicher Mitarbeiter, ifaa
  • Frank Lennings Leitung Fachbereich Unternehmensexzellenz ifaa

    »Die Arbeitswelt wird zukünftig um KI-Instrumente und KI-Arbeits­systeme mit intelli­genter Assistenz, lernender Roboter und benutzer­optimierter Informations­bereit­stellung bereichert.«

    Dr.-Ing. Frank Lennings
    Leitung Fachbereich Unternehmensexzellenz, ifaa
  • »Fakt ist, dass wir bei der Erstellung der Arbeits­anweisung jetzt deutlich Zeit sparen. Wir müssen das nicht mehr separat eingeben. Alle neuen Bauteile und Produkt­gruppen, die bei Elabo entwickelt werden und deren CAD-Daten dann ohnehin vorliegen, werden in das System gegeben, sodass digitale Arbeits­pläne zur Verfügung stehen.«

    Horst Maywald
    Senior Advisor, Elabo GmbH
  • »Man kann viele Systeme durch ein physika­lisches Modell beschreiben, aber dieses Modell stößt in manchen Fällen an seine Grenzen oder ist recht kompliziert und benötigt viel Expertise. Eine andere Möglich­keit ist das Training eines KI-Modells mittels historischer Daten. Dieses kann Zusammen­hänge und Muster erkennen, die ein Mensch vielleicht nicht direkt aus den Daten ableiten kann.«

    Daniel Kessler
    Data Scientist, Balluff GmbH
  • »Für mich ist wichtig herauszuheben: Diese Autonomie schafft den Menschen nicht ab. KI wird aber die Notwendig­keit fehler­behafteter menschlicher Einfluss­nahme verrin­gern. Der Mensch gibt immer noch die Struktur vor, KI ist nur ein Werkzeug, um Arbeit für den Menschen ange­nehmer zu machen.«

    Enrico Jakusch
    Geschäftsführer, Drehtechnik Jakusch GmbH
  • »Mithilfe der KI können teilweise komplexe Aufgaben verein­facht und die Produkt- und Fertigungs­qualität erhöht werden. Mit der Nutzung der KI-Prozess­automation verändern sich natürlich die Aufgaben und Tätigkeits­bereiche der Mitarbeitenden.«

    Daniel Nazimek
    Product Manager, SICK AG

Inhalt

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

Beispiele aus der Praxis

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.

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Künstliche Intelligenz im Unternehmen anwenden

Ein Überblick über die Implementierung eines Machine-Learning-Systems

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Dipl.-Ing.
Sebastian Terstegen

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Telefon: +49 211 542263-42

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Sebastian Terstegen Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fachbereich Unternehmensexzellenz ifaa