Künstliche Intelligenz KI: Schlüsselstrategien für die erfolgreiche Implementierung

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KI revolutioniert die Automatisierung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. Von der Bedeutung einer gründlichen Kenntnis der eigenen Prozesse bis zur Anwendung von Systems Engineering und Change Management – praktische Methoden helfen, KI-Projekte effektiv zu gestalten.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im industriellen Sektor konzentriert sich vornehmlich auf drei Hauptziele: Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung in großen Datenmengen und Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. Im Bereich Automatisierung werden die Grenzen durch KI enorm erweitert, was zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität führen kann. So können beispielsweise Programmieraufgaben durch maschinelles Lernen deutlich stärker als bisher automatisiert werden.

Mustererkennung: wertvolle Erkenntnisse gewinnen

Die Mustererkennung ermöglicht es, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie der Qualitätskontrolle, wo KI-Systeme Unregelmäßigkeiten erkennen können, die für menschliche Inspektoren schwer zu identifizieren sind. Beispielsweise können in der Automobilindustrie Lackierroboter mit KI-Unterstützung sicherstellen, dass die Lackierung jedes Fahrzeugs den Qualitätsstandards entspricht, indem sie Oberflächenfehler erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.