Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen Künstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Laut einer aktuellen Studie bleibt die KI-Skalierung über einzelne Anwendungsfälle hinaus jedoch eine zentrale Herausforderung.
Sinkende Kosten und weniger Stillstand – das verspricht Predictive Maintenance. Doch die Hürden sind hoch. Ein Projekt lohnt sich nur dann, wenn ein Maschinenausfall hohe Kosten verursacht, und der Betrieb gut gepflegte Daten und eng integrierte IT-Systeme hat.
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.
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.
Kleine Fehler ereignen sich und die Produktionsstraße steht still. Dieses Horrorszenario in der Fertigung wird durch neue Anwendungsmöglichkeiten der generativen KI immer seltener eintreten. Damit ist eine effizientere industrielle Fertigung nicht mehr bloß Zukunftsmusik.
Bei vielen Maschinen- und Anlagenparks steht die Digitalisierung an. Meist geht es dabei um das Umrüsten und Einbinden von Legacy-Systemen. Der Data-Science-Spezialist LeanBI beschreibt sechs exemplarische Anwendungsszenarien für diesen Retrofit.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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