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.
Legen Cyberkriminelle geschäftskritische IT-Systeme lahm, sind viele Unternehmen mit dem Wiederherstellen überfordert. Ein Incident Response and Revcovery Team benennt die zehn größten Hürden und schlägt Lösungen vor.
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.
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Bestandsoptimierung, Verbesserung der Nachfrage- und Lieferplanung, Steigerung der Fabrikeffizienz und Beschleunigung der Produkt-Roll-Outs mit Machine Learning – das verspricht der Standardsoftwerker Infor Modehändlern, die seine Branchenlösungen nutzen.
Die Kombination aus Process Mining und Low-Code-Plattform soll die digitale Transformation von Geschäftsprozessen beschleunigen. Dies ist das Ziel der Kooperation zwischen dem Plattformanbieter Appian und dem Process Miner Celonis.
Der technologische Einfluss auf IT-Anwendungen der Fertigung nimmt zu. Künstliche Intelligenz verbessert die Möglichkeiten und schafft neue Anwendungsfelder. MPDV, Anbieter für Manufacturing Execution Systems, erläutert die Trends für das kommende Jahr.
Automatisierung hilft Unternehmen, profitable Businessmodelle zur Unterstützung von Kunden aus Werbung und Marketing zu entwickeln: Konica Minolta präsentiert die wichtigsten IT-Trends für 2020.
Für Omnichannel-Ansätze müssen Einzelhändler ihr Datenmanagement modernisieren, erklärt Laurence James, Product & Solutions Marketing Manager bei NetApp. Digitale Konvergenz schafft die Voraussetzung für den Einsatz künstlicher Intelligenz.
Machine-Learning-Marktplätze, Mitarbeiter, die ihre Scheu vor intelligenten IT-Systemen ablegen, und Chatbots mit Einfühlungsvermögen: Pegasystems erläutert, welche Entwicklungen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Jahr prägen.
Eine Hinwendung zu granularen Einheiten in der Cloud, ein Augenmerk auf Disaster Recovery, sowie Modifikationen der Private Cloud und Datenvermittlung – das prognostiziert Axel Dunkel, Geschäftsführer des IT-Dienstleisters Dunkel GmbH, für 2020.
Die ERP-Hersteller Step Ahead, Godesys und Informing bilden eine Holding, bei der ein Investor mehrheitlich die Anteile der Gründer übernimmt. Die Gruppe mit insgesamt 230 Mitarbeitern und rund 1.800 Kunden plant weitere Akquisitionen.
Knapp anderthalb Jahre nach Inkrafttreten der Datenschutzgrundverordnung wirft die Umsetzung der dort verankerten Richtlinien noch immer viele Fragen auf. Jürgen Litz, Geschäftsführer der cobra – computer’s brainware GmbH, zieht Bilanz zur generellen technischen Umsetzung der EU-DSGVO und gibt Anregungen, wie Unternehmen zeitnah gesetzeskonform mit personenbezogenen Daten umgehen können.
Stammdaten bilden die Grundlage der digitalen Wirtschaft. Die unternehmensübergreifende Übertragung von Stammdaten spielt in Industrie-4.0-Szenarien daher eine entscheidende Rolle für den Informationsaustausch. In vielen Unternehmen stellt die Stammdatenübermittlung aber oft einen problematischen, fehleranfälligen, arbeitsintensiven und kostspieligen Prozess dar. Konkrete Handlungsmaßnahmen ebnen den Weg.
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