Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
Die Fertigung gilt als vielversprechendes Einsatzgebiet für Künstliche Intelligenz. In vielen Projekten stehen jedoch Aufwand und Ertrag in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind fünf Irrtümer und Fehlentscheidungen.
Angebote kalkulieren, Fachwissen sichern oder Kundenanfragen effizient bearbeiten: KI-Agenten übernehmen im Handwerk zunehmend Aufgaben, die bislang Zeit, Erfahrung und viel Routine erforderten. Zwei Praxisbeispiele zeigen, wie individuell entwickelte ChatGPT-Agenten Betriebe im Arbeitsalltag konkret entlasten.
Ein Abo-Modell, das die Arbeit aller KI-Agenten abdeckt – das war einmal. Künftig fällt für das Agentensystem nicht nur eine monatliche Pauschale an, sondern auch nutzungsabhängige Gebühren. Um den Kostenrahmen nicht zu sprengen, braucht nun jeder Anwendungsfall einen Business-Case.
Siemens und IFS wollen industrielle KI und digitale Zwillinge enger miteinander verzahnen. Ziel ist es, Daten aus Entwicklung, Fertigung und Anlagenbetrieb durchgängig nutzbar zu machen und damit Produktivität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Beim Betriebsmodell der Business-Software verhaken sich manche Unternehmen in Glaubenskriege. Cloud und On-Premises gelten als unversöhnliche Gegensätze. Im Mittelstand dominiert ein pragmatisches Vorgehen, das beide Varianten nach Bedarf kombiniert.
Die steigende Komplexität von IT-Landschaften führt dazu, dass Unternehmen mehrere Monitoring-Lösungen kombinieren. Die Transparenz steigt dabei kaum. Einen Ausweg versprechen Observability-Plattformen, die ein übergreifendes Gesamtbild erzeugen.
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Die Frage, wie Mensch und Maschine optimal kooperieren, gewinnt durch Künstliche Intelligenz enorm an Dringlichkeit. Sechs Leitprinzipien entschärfen das immer wieder auftretende Spannungsfeld zwischen Sicherheit und Effizienz.
Eine gute ERP-Auswahl beginnt lange vor der ersten Anbieterpräsentation. Klare Ziele, ein definierter Scope, strukturierte Anforderungen und die frühzeitige Einbindung aller beteiligten Unternehmensbereiche schaffen Orientierung in einem komplexen Auswahlprozess.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial für die Industrie – doch viele Unternehmen zögern noch. Dabei zeigen konkrete Anwendungsfälle, wie sich Prozesse effizienter, schneller und präziser gestalten lassen.
IT-Sicherheit ist aktuell keine Option mehr, sondern eine Verpflichtung. Um die strengen Regularien zielsicher zu erfüllen, müssen Entwickler die dazugehörigen Designprinzipien und Tests bereits in der Planungsphase berücksichtigen. Alles andere birgt große Risiken.
KI-Agenten verändern das Dokumentenmanagement grundlegend: Statt Informationen nur bereitzustellen, greifen sie aktiv in Prozesse ein, treffen Entscheidungen und steuern Abläufe. Fünf praxisnahe Szenarien zeigen, wie Unternehmen Dokumente künftig als Grundlage für autonome, intelligente Geschäftsprozesse nutzen können.
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz wirbeln gerade die komplette Fertigung auf. Eine Studie zeigt auf welche Zukunftstechnologien in jeder Phase des Produktlebens zum Einsatz kommen, um Tempo und Effizienz hochzutreiben.
Immer mehr Antworten entstehen direkt in KI-Systemen, noch bevor Nutzer überhaupt eine Website aufrufen. Für Unternehmen verändert das die Rolle der Domain grundlegend: Sie ist nicht mehr nur Webadresse, sondern Herkunftsanker, Identitätsmerkmal und Teil digitaler Resilienz.
Durch die EU-Vorgaben an IT- und Maschinensicherheit geraten Hersteller, Betreiber und Integratoren in direkte Verantwortung für Risiken. Unternehmen, die diese Anforderungen umsetzen, erhöhen ihre Resilienz und steigern das Vertrauen bei Kunden und Partnern.
Zwei große deutsche Anbieter für Cloud und Analytics bündeln ihre Angebote. Ziel der Kooperation ist eine souveräne und abgesicherte Infrastruktur für Industrial Artificial Intelligence, die allen Datenschutzregularien entspricht.
Was passiert, wenn Maschinen nicht nur denken, sondern handeln? Physical AI verspricht genau das – und könnte die Industrie grundlegend verändern. Europa hat dabei eine Schlüsselrolle – vorausgesetzt, die Weichen werden jetzt richtig gestellt.
Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) im ERP-System klingt simpel – die Realität in der SAP-Welt ist es nicht. Insbesondere KI ist kein Plug-and-Play-Projekt. Unternehmen müssen ihre Hausaufgaben machen, bevor sie mit dieser Technologie Erfolge erzielen.
Viele Unternehmen haben ihre Produktion digitalisiert – und kämpfen trotzdem mit manueller Steuerung. Warum die Smart Factory nicht an der Technologie scheitert, sondern an fehlender Datenintegration und unklaren Systemrollen.
Künstliche Intelligenz hat hierzulande die Experimentierphase hinter sich gelassen. Über den Projekterfolg entscheiden nicht mehr nur die Sprachmodelle. Die Lösungen brauchen Daten und Kontext in Echtzeit, und sie müssen zudem nachvollziehbare Ergebnisse liefern.
Künstliche Intelligenz liefert vielerorts Nutzen. Das zeigt eine Studie von Bitkom. Ein Erfolgshebel dabei ist Integration mit betriebswirtschaftlicher Software (ERP). Gut gepflegte Stammdaten sind eine wichtige Voraussetzung, um Pilotprojekte im Praxiseinsatz zu skalieren.
Low-Code und KI beschleunigen die Entwicklung von Anwendungen – doch ohne klare Regeln wächst die Schatten-IT. Fehlende Transparenz, Sicherheitsrisiken und Integrationsprobleme sind die Folge. Wer Innovation und Kontrolle verbinden will, braucht Governance, klare Prozesse und Zusammenarbeit.
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