In der letzten Phase der KI-Einführung im Rahmen des Change-Managements steht die Verstetigung im Fokus. Die Evaluation von Kennzahlen und die kontinuierliche Optimierung entscheiden über den langfristigen Erfolg.
Bei der Einführungsphase sind Schulungen, Kommunikation und der richtige Umgang mit Widerstand der Schlüssel für eine erfolgreiche KI-Implementierung.
Die Entwicklungsphase ist im Change-Management-Prozess entscheidend für den Erfolg der KI-Implementierung. Ein klarer Plan, die Einbindung aller relevanten Gruppen und die Bereitstellung notwendiger Ressourcen sind der Schlüssel zum Erfolg.
In der heutigen Ära ist die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen aus zahlreichen Branchen ein großes Thema. Die Vorteile, die KI mit sich bringt, sind vielfältig und reichen von Effizienzsteigerungen bis hin zu innovativen Lösungen für komplexe Herausforderungen.
Unser Softwaredemonstrator zur KI-basierten Personaleinsatzplanung kann dynamische, kurz- und mittelfristige Herausforderungen bewältigen. Durch einen Optimierungsalgorithmus ordnet er Ihre Mitarbeitenden individuell und datenbasiert den Arbeitssituationen zu.
Zur intelligenten Steuerung von Produktionsanlagen oder zur Prozessüberwachung wird zunehmend OPC UA eingesetzt. OPC UA ermöglicht es, mit geringem Aufwand leistungsstarke Software zu programmieren, um Daten von Maschinen und Anlagen unterschiedlicher Hersteller zu lesen und zu schreiben.
Durch die Nutzung von KI können produzierende Unternehmen Prozesse optimieren, ihre Produktivität steigern und eine bisher undenkbare Effizienz erreichen. In diesem Beitrag erfahren Sie alles zu den Potenzialen von KI und wie Sie sie in Ihrer Produktion einsetzen können.
YOLO ist eine beliebte Netzarchitektur für die Klassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung in Echtzeit. Mit YOLO kann beispielsweise automatisiert bestimmt werden, ob sich Kratzer auf einem Bauteil befinden. Wir erklären Ihnen, wie Sie Ihr eigenes KI-Modell mit YOLO anwenden.
Testen Sie individuelle KI-Lösungen für Ihre Anwendungsfälle. Zum Beispiel mit unserem Demonstrator zur automatisierten Qualitätskontrolle. In diesem System entlastet ein kollaborativer Roboter Ihre Mitarbeitenden, indem er Sichtprüfungen für sie durchführt.
Qualitätskontrollen von Bauteilen führen zu hohen Nebenzeiten. Außerdem ermöglichen sie erst am Ende der Fertigung eine Reaktion auf Fehler. Predictive Quality hilft dabei, die Qualität von Bauteilen prozessparallel vorherzusagen.
Wir laden Sie ein: Kommen Sie ins Darmstädter Merck-Stadion und erfahren Sie alles über KI-Anwendungen in der Produktion.
