Industrie

Große Sprachmodelle überzeugen durch ihre vielseitigen Einsatzmöglichkeiten. In produktionsnahen Szenarien stoßen sie jedoch häufig an ihre Grenzen. Kleine Sprachmodelle setzen genau hier an – und bringen Künstliche Intelligenz dorthin, wo sie bislang nicht praktikabel war. Sechs Fragen verdeutlichen die Unterschiede zwischen beiden Modellarten.

Industrieunternehmen müssen Ausfälle durch Cyberattacken vermeiden. Das Absichern der Operational Technology (OT) ist dabei ein wichtiger Schritt. Ein Leitfaden zeigt auf, wie Unternehmen ihre Cybersecurity mit einfachen Maßnahmen verbessern und ihre Resilienz stärken.

Ein Low-Code-Werkzeug soll die Datenerfassung in Produktionsanlagen vereinfachen. Unternehmen können damit ohne IT-Spezialwissen ältere Maschinen digital aufrüsten, Prozesse optimieren und die Grundlage für Digitale Produktpässe schaffen. Entwickelt wird dieses Tool im Transferprojekt EasyData.

Das Modell einer Architektur schafft die Grundlage für eine intelligente, interoperable und sichere Datenvernetzung von Produktion, IT-Systemen und Datenräumen. Sie ebnet den Weg für datengetriebene Services, intelligente Anwendungen und neue Geschäftsmodelle in der Industrie.

Die Hightech-Branche steht unter permanentem Druck: kurze Produktlebenszyklen, globale Abhängigkeiten und volatile Märkte machen eine präzise Bedarfsplanung zur Herausforderung. KI-gestützte Decision Engines eröffnen Unternehmen neue Wege, Angebot und Nachfrage in Echtzeit abzugleichen, Risiken frühzeitig zu erkennen und Produktions- sowie Lieferketten zukunftssicher zu gestalten.

Ein IT-Agent in einer Digitalisierungsplattform für die Fertigungsindustrie prüft Material, Maschinendaten und Prozesswerte. Das dazugehörige sprachbasierte Dialogsystem vereinfacht und beschleunigt die ehemals aufwändige Rückverfolgung von fehlerhaften Bauteilen.

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Industrie wird laut einer Studie im kommenden Jahr deutlich zunehmen. Bereits 88 Prozent der Anwender berichten von einer gesteigerten Rentabilität. Autonome Entscheidungen sind jedoch erst in 29 Prozent der Unternehmen möglich. Die Mitarbeitenden müssen sich unterdessen auf umfassende Weiterbildungsmaßnahmen einstellen.

Die Automobilindustrie leidet unter einer steigenden Datenflut. Die klassischen Batch-Verfahren sind damit überfordert, Daten aus lokalen Anwendungen, von Edge-Systemen und aus der Hybrid Cloud zusammenzuführen. Abhilfe schafft ein echtzeitfähiges Streaming.

Technische Fehler in einem Windrad erkennen, bevor es zum Ausfall kommt - darauf zielt eine von Fraunhofer entwickelte Open-Source-Lösung. Algorithmen analysieren Maschinen- und Sensordaten. Das System lässt sich an unterschiedliche Anlagen anpassen.

Chipkrise, Lieferengpässe, Hackerattacken: Die Automobillogistik steht unter Dauerstrom. Wer digitalisieren will, braucht robuste Standards. Künstliche Intelligenz hilft, sofern die Datenqualität stimmt. Bei der Cybersecurity kooperieren alle Partner in der Supply Chain.