
• Was kann künstliche Intelligenz (KI) und wo ist menschliche Intelligenz (MI) nötig?
• Wie ist der “Hype” um KI in der Systemlandschaft von Unternehmen einzuordnen?
• Einsatz von KI und MI in einem Produktionsunternehmen
Nachdem das Hypewort des Jahres 2017 auch in 2018 in aller Munde ist, muss nun eine technische und organisatorische Einordnung erfolgen. Zunächst wird der technische Hintergrund einer KI erläutert. Anschließend erfolgt eine Einordnung und Differenzierung zu bestehenden Informationssystemen (ERP, CRM, SRM) für Unternehmen. Dieses Verständnis ist essentiell um den Einsatz der menschlichen Intelligenz (MI) und die Schulung der Mitarbeiter zu berücksichtigen. Abschließend wird ein Anwendungsfall aus der Supply Chain eines produzierenden Unternehmens betrachtet. Es werden die datenbasierten Resultate durch KI aufgezeigt und im Zusammenhang der organisatorischen Weiterentwicklung zum agilen und innovativen Sourcing diskutiert.
Ständig wachsende Daten führen zu einer steigenden Nachfrage nach Datenanalyse. Um mit dem Tempo Schritt zu halten, wird der traditionelle Modellierungsstil durch maschinelle Intelligenz und automatisiertes Modelllernen ergänzt. Wir stellen ein Projekt der Risikobewertung vor, in dem Machine Learning zur Klassifikation und Trenderkennung in Berichtsdokumenten zum Einsatz kommt. Betrachtet werden:
• Vorstellung des Latent Dirichlet Allocation Algorithmus (LDA)
• Umgebung und Erfahrungen beim Trainieren des LDA-Verfahrens
• Erkennen von zeitlichen Veränderungen im Lernergebnis
Das Verfahren liefert eine sinnvolle und kostengünstige Klassifikation für einen großen Quellenbestand. Für einzelne Dokumente kann damit quantitativ die Relevanz für bestimmte Themen (hier Bedrohungskategorien) angegeben werden, was die Ergebnisse der Suche und deren sortierte Ausgabe erheblich verbessert. Über die Zeit lassen sich aus der Verschiebung bestimmter Worthäufigkeiten oder der Emergenz neuer Begriffe Trends und Änderungen einzelner Bedrohungsarten ablesen.
• Wie funktioniert diese Künstliche Intelligenz?
• Wo ist sie bereits zu finden?
• Welche Entwicklungen sind damit in den kommenden Jahren möglich?
Big Data treibt die Digitale Transformation voran. Die Kombination von Big Data und Data Analytics bildet die Grundlage für Machine- und Deep-Learning-Algorithmen, die inzwischen völlig autonome Entscheidungs- und Handlungsautomatismen schaffen.
Wie diese Künstliche Intelligenz funktioniert, wo sie in der Industrie bereits zu finden ist und welche Entwicklungen sie in den kommenden Jahren eröffnen wird, zeigt Ihnen dieser Vortrag. Sie erfahren, wo Big Data und Machine Learning ihre Vorteile in der Industrie heute schon ausspielen können und wie sich AI-Lösungen in den nächsten Jahren entwickeln werden.