Blogbeiträge mit dem Stichwort:

Führungskräften mit einem modernen Data Mindset ist bewusst, dass der Mehrwert, der sich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz erzielen lässt, heute jedem Unternehmen innerhalb kürzester Zeit zur Verfügung steht. Sie wissen, wie Sie innerhalb weniger Stunden KI-Algorithmen beispielsweise in ERP-Systeme implementieren, damit ihr Unternehmen, vollkommen unabhängig der Größe, heute bereits von Prognosen, Optimierungen und anderen intelligenten Assistenten profitieren können.

Ohne Frage ist der Einstieg in Business Intelligence (BI) nicht nur eine richtige, sondern auch eine notwendige Entscheidung, um im Wettbewerb an die Spitzenposition zu gelangen. Damit verbunden ist die Diskussion, ob die Verantwortlichen eine bereits fertige Business Intelligence-Lösung in der Cloud nutzen, um möglichst schnell zu starten – oder sie besser auf eine individuelle Lösung, die exakt auf die eigenen Bedarfe zugeschnitten ist, setzen. Aber warum nicht die Vorteile aus beiden Ansätzen nutzen?

Das Internet of Things (IoT) schafft auch für den Mittelstand erhebliche Effizienz- und Kostenvorteile. Konnektivität, mobile Lösungen und Sensorik vereinfachen den Betrieb und die Instandhaltung.

Im ersten Teil dieses Blogartikels haben wir bereits gesehen, wie wir automatisierte Bildanalysen im Einsatz gegen Covid-19 nutzen können. Das maschinelle Identifizieren von Objekten auf Bildern galt lange Zeit als unlösbares Problem in der Mathematik und Informatik. Zu unterschiedlich können Blickwinkel, Lichterverhältnisse oder Abstände zu einem Objekt sein, so dass kein klassischer Algorithmus im Stande war dieses Problem nur ansatzweise zu lösen. Erst mit dem Voranschreiten der KI-Forschung gelangen im letzten Jahrzehnt große Fortschritte im Bereich des maschinellen Sehens. Doch wie kam es zu diesem plötzlichen Fortschritt?

Seit fast einem Jahr befindet sich die Welt im Ausnahmezustand. Das Auftreten von SaRS-CoV-2 greift massiv in unser Leben ein. Maskenpflicht, Ausgangsperren und Lockdowns gehören inzwischen zu unserem Alltag. Trotzdem bleiben die Neuinfektionen auf einem hohen Niveau und es kommen Zweifel an den getroffenen Maßnahmen auf. Doch worin liegen die Ursachen? Halten sich Personen an die Maskenpflicht und werden Abstandsregeln überhaupt befolgt?

In der Fertigung spielt Planung eine große Rolle. Häufig sind Fertigung und Montage in viele Einzelschritte gegliedert, die es in einem mehrstufigen Planungsprozess zu verknüpfen gilt. Doch gut geplant ist nicht immer halb gewonnen. Schließlich können während der Fertigung Abweichungen auftreten, die Termine, Qualität oder Kosten des Endproduktes beeinflussen.

Kennen Sie den Unterschied zwischen klassischen und intelligenten ERP-Systemen? Bei Letzteren unterstützen intelligente Assistenten komplexe operative Entscheidungen. Statt Bauchgefühl und Mitarbeitererfahrung helfen datengestützte Berechnungsmodelle das Richtige zu tun.

Die Corona-Krise hat die Wirtschaft schwer getroffen. Fabriken, Handel und Dienstleistung, große und kleine Unternehmen – fast alle beklagen schwere oder sogar existenzbedrohende Beeinträchtigungen ihres Geschäfts. Aber es gibt Maßnahmen, die dabei helfen können, dass man die Situation nicht nur gut übersteht, sondern auch für die Zukunft gewappnet ist – wie zum Beispiel ein datenbasiertes Krisenmanagement.

Gerade in Krisenzeiten suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, ressourcensparend und effizient zu wirtschaften. Wie schon in der Finanzkrise von 2008 gibt es auch jetzt einen Schub bei den Themen Digitalisierung und Prozessautomatisierung. Wir erklären, wie Unternehmen in Zeiten der Corona-Krise Funktionalitäten im Bereich Prognose und Optimierung nutzen können, um die Krise zu meistern.

Wie viel sollten Sie von einem bestimmten Produkt in einem Los fertigen? Wie hoch darf der Lagerbestand sein? Ist es sinnvoll, die Maschinenkapazität zu erhöhen? Derartig anspruchsvolle Fragestellungen lassen sich nur über eine intelligente Datennutzung sicher beantworten. Klassische Modelle der Losgrößenoptimierung (wie die Formeln von Harris und Andler) liefern zwar erste Anhaltspunkte, doch eine umfassende Optimierung unter Berücksichtigung aller relevanten Artikel, Kosten und Restriktionen ist damit nicht möglich. Dafür sind die Prozesse schlicht zu komplex.