Viele Unternehmen experimentieren bereits mit KI, doch aus einzelnen Anwendungen entsteht noch keine tragfähige Unternehmens-KI. Mit wachsender Nutzung steigen die Anforderungen an Steuerung, Integration und strategischer Orientierung. Eine KI-Roadmap kann dabei den notwendigen Rahmen geben.
Viele Unternehmen experimentieren bereits mit KI, doch aus einzelnen Anwendungen entsteht noch keine tragfähige Unternehmens-KI. Mit wachsender Nutzung steigen die Anforderungen an Steuerung, Integration und strategischer Orientierung. Eine KI-Roadmap kann dabei den notwendigen Rahmen geben.
Nicht nur die Automatisierung verändert das vielerorts altbackene Image der Finanzabteilung. Dank Künstlicher Intelligenz werden Controller zum Business-Partner, der Entwicklungen früh erkennt und Führungskräften dabei hilft, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Die Software-definierte Factory verspricht mehr Flexibilität in der Produktion. Doch klassische Steuerungstechnik bleibt unverzichtbar. Gefragt ist ein Zusammenspiel von SPS, Edge und Software, das auch bestehende Anlagen für neue Anforderungen öffnet.
Mit einer nachrüstbaren KI-Plattform wollen Forscher und Entwickler rund um das Fraunhofer IMS den Pseudoausschuss in kamerabasierten Prüf- und Sortieranlagen reduzieren. Die KI soll direkt an der Anlage lernen und Bauteile mit einer Genauigkeit von mindestens 90 Prozent klassifizieren.
Ein Anbieter von Befestigungs- und Montagematerial automatisiert seine Auftragsabwicklung an zwei australischen Standorten. Die geplanten Anlagen kombinieren automatisierte und manuelle Prozesse und sollen die Voraussetzungen für eine schnellere und zuverlässigere Belieferung der Kunden schaffen.
Auch die beste Technologie reicht für ein erfolgreiches Projekt rund um Künstliche Intelligenz (KI) alleine nicht aus. Unerlässlich sind der passende Business Case, gut gepflegte Daten und eine klar geregelte Governance. Change Management bindet die Mitarbeiter ein.
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Autonome Produktionsprozesse, intelligente Assistenzsysteme und selbstlernende Algorithmen: Die Vision der Dark Factory gewinnt mit Künstlicher Intelligenz (KI) an Bedeutung. Ersetzen wird KI Manufacturing Execution Systems (MES) wohl nicht. Denn diese Systeme bilden die Grundlage für den intelligenten KI-Einsatz.
In der Ferienzeit sollten IT-Teams ihren Fokus auf Schwachstellen, Patch-Zyklen und das Incident Management richten. Künstliche Intelligenz fördert rasant Schwachstellen zutage. Security-Experten geben sechs Ratschläge, wie IT-Teams diese Gefahren einhegen.
Immer mehr Unternehmen setzen KI-Agenten im Kundenservice ein. Doch viele Projekte bleiben hinter den Erwartungen zurück. Sieben Erfolgsfaktoren zeigen, warum die Architektur über den Erfolg von Conversational AI entscheidet.
Künstliche Intelligenz verändert die Rolle von CEOs grundlegend. Künftig führen sie nicht mehr nur Menschen, sondern auch autonome KI-Agenten. Damit verschieben sich Verantwortlichkeiten, Entscheidungsprozesse und Anforderungen an Führung deutlich.
Die Entscheidung für ein Manufacturing Execution System beeinflusst heute nicht mehr allein die Digitalisierung der Produktion, sondern auch ihre Zukunftsfähigkeit. Damit verändern sich auch die Anforderungen an den Auswahlprozess.
Digitale Zwillinge gelten in der Industrie als Wettbewerbsfaktor. Die technologischen Voraussetzungen dafür sind weitestgehend vorhanden. Laut einer Bitkom-Umfrage fehlen jedoch bei mehr als der Hälfte der Betriebe die nötigen Daten. Moderne ERP-Systeme schließen diese Lücke.
Servicecenter von Airlines, Reiseanbietern und Versicherungen müssen gerade Umbuchungen und Reklamationen schnell bearbeiten. Viele Projekte mit Künstlicher Intelligenz im Kundenservice scheitern am Datenzugriff, an der Prozessintegration und unklaren Übergaben.
Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit der Einführung von KI-Agenten. Weniger Aufmerksamkeit erhält bislang jedoch die Frage, wie diese digitalen Mitarbeitenden ausgewählt, eingelernt und gesteuert werden. Genau hier hilft ein Blick auf das Personalmanagement.
Fashion-Kunden verlangen eine Customer Journey über alle Kanäle und Touchpoints hinweg. Die veralteten ERP-Systeme vieler Händler bilden das nicht ab. Zu empfehlen ist hier die Transformation mit einer Cloud-basierten Landschaft.
Der Druck auf Unternehmen, KI wirtschaftlich einzusetzen, wächst kontinuierlich. Gleichzeitig fällt es vielen schwer, die tatsächlichen KI-Kosten realistisch einzuschätzen. Fünf typische Kostenfallen sollten Unternehmen dabei berücksichtigen.
Mit bedarfsgerechter Planung steuert ein Tiefkühlspezialist die Logistik seines aktionsgetriebenen Geschäfts. Nach dem Umstieg auf eine Cloud-basierte Variante mit Künstlicher Intelligenz will der Lieferdienst Markttrends künftig noch schneller erkennen und darauf reagieren.
Viele Datenschutzverletzungen geschehen versehentlich – etwa wenn Mitarbeiter eine E-Mail oder einen Freigabe-Link an den falschen Empfänger schicken. Künstliche Intelligenz erhöht die Gefahr, dass sensible Daten abfließen. Fünf Gegenmaßnahmen begrenzen das Risiko.
Viele deutsche Unternehmen überschätzen offenbar ihren Fortschritt bei der E-Rechnung. Laut einer aktuellen Quadient-Studie beschreiben drei Viertel der befragten Fach- und Führungskräfte ihre Rechnungsprozesse als digitalisiert. Tatsächlich erfüllen jedoch erst 6 Prozent die gesetzlichen Anforderungen an die E-Rechnung.
Von der Bedienungshilfe über vorformulierte Texte bis hin zu teilautomatisierten Workflows – in dieser Schrittfolge integriert ein Stuttgarter Standardsoftwerker Künstliche Intelligenz in seine Systeme. Der Fokus liegt dabei auf Praxistauglichkeit und Business-Nutzen.
Steigende Anforderungen, mehr Automatisierung und komplexere Materialflüsse machen die Lagerverwaltung zum Wettbewerbsfaktor. Doch wann reichen die Funktionen des ERP-Systems aus – und wann ist ein spezialisiertes Warehouse Management System sinnvoll?
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