Drei Anwendungsfelder für generative KI

Dr. Olaf Neugebauer ist Senior Manager und Head of Competence Center IoT bei Adesso.
Dr. Olaf Neugebauer ist Senior Manager und Head of Competence Center IoT bei Adesso.
Dr. Olaf Neugebauer ist Senior Manager und Head of Competence Center IoT bei Adesso.
Dr. Olaf Neugebauer ist Senior Manager und Head of Competence Center IoT bei Adesso.Bild: privat

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unsere heutige Arbeitsweise völlig auf den Kopf zu stellen. Unternehmen arbeiten daran, Machine und Deep Learning und weitere KI-basierte Algorithmen einzuführen, um z.B. mit selbstlernenden Systemen große Datenmassen auszuwerten und mit darauf aufbauender Mustererkennung spezifische Aufgaben zu lösen. Generative AI (GenAI) wirkt seit Ende 2022 als zusätzlicher Katalysator für diese Entwicklung. In den folgenden drei Bereichen sieht Adesso für die herstellende Industrie großes Potenzial für den Einsatz von KI und GenAI:

Die sprechende Maschine: Condition-Monitoring-Daten und Meldungen der Maschinen werden über eine IoT-Plattform gesammelt. Ein GenAI-System nutzt dann diese Daten, um über Schnittstellen zielgruppengerechte Informationen in verständlicher Sprache zu generieren. In der nächsten Ausbaustufe kann diese Technologie mit einem ‚Digitalen Wartungsassistenten‘ verknüpft werden.

Digitaler Wartungsassistent: Anleitungen und Dokumentationen von Maschinen, sind oft nicht zentral an einem Ort zugänglich und sorgen für unnötige Aufwände. Anstatt nach den Informationen zu suchen, sollten Mitarbeiter direkt mit Handbüchern und Wartungsberichten chatten und im Fehlerfall Lösungsansätze finden können. Verbunden mit der ’sprechenden Maschine‘ kann ein Wartungsassistent proaktiv Unterstützung bieten.

Ähnlichkeitsanalyse im Engineering: Ein solches GenAI-System ist darauf ausgelegt, bei der Bearbeitung von Angebots- und Projektanfragen zu unterstützen. Es hilft bei der Frage: „Wurde bereits etwas Ähnliches gefertigt oder konstruiert?“ Wenn die Antwort ja lautet, liefert das System Informationen zu früheren Projekten und gibt Empfehlungen, wie bestehende Teile möglicherweise modifiziert werden können. So sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen, während sie gleichzeitig auf bewährte Lösungen zurückgreifen können.

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