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Das Projekt ‚KI-LIAS – Künstliche Intelligenz für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme (Laufzeit: 23.11.2020 – 22.11.2023) diente dem Ziel, die Einbindung digitaler und KI-unterstützter Produkte wie etwa Apps als Entscheidungsunterstützung in der Industrie zu untersuchen und ein Lebenszyklusmodell dieser Produkte von der Einführung bis zur Nutzung zu entwickeln. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen
(KMU) stehen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) vor erheblichen Herausforderungen und können nun von den Projektergebnissen und den dezidiert validierten Handlungsempfehlungen des Projekts ‚KI-LIAS‘ profitieren.
Die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gewinnt in der Industrie angesichts drängender globaler Probleme zunehmend an Bedeutung. Neben der begrenzten Verfügbarkeit von Rohstoffen und steigender Umweltbelastung durch energieintensive Produktionen wachsen auch die Anforderungen der Verbraucher:innen an die Unternehmen.
Zu beobachten ist insbesondere ein gestiegenes Umweltbewusstsein, das sich in einer stärkeren Nachfrage nach nachhaltigen Produkten sowie der Forderung nach transparenten und umweltfreundlichen Produktionsprozessen äußert. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element im Wettbewerbsumfeld geworden.
The adoption of artificial intelligence (AI) technologies in manufacturing companies is challenging, particularly for SMEs that lack the necessary skills to develop and integrate AI-based applications (AI applications) into their existing IT system landscape. To address this challenge, the research project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable SMEs to identify and close skill gaps related to AI application development and implementation using proper sourcing strategies. This paper presents the interim results from the second phase of the project, which involves identifying the tasks in the lifecycle of AI applications and determining the specific skills required for executing these tasks. The presented results provide a detailed lifecycle including the phases for the development and usage of AI applications, as well as the specific tasks that SMEs must consider when implementing an AI application. These results serve as the foundation for future research regarding the required skills to execute the presented tasks and provide a roadmap for SMEs to close skill gaps and successfully implement AI applications.
Crisis situations can lead to extreme consequences for society and the economy, such as the disruption of supply chains and the collapse of critical infrastructure. The challenge for optimal crisis preparation lies in the unpredictability of causes, duration and scope, and severity. AI-based resilience services can aid in crisis preparation by providing software-based warnings, recommendations, and countermeasures. The aim of this paper is to present a method for evaluating such services in terms of their usefulness and acceptance. A questionnaire is presented, and the results of its piloting phase are disseminated. With these results, existing and projected AI-based services for crisis prevention can be evaluated.
CSOT (China Star Optoelectronics Technology), auch Shenzhen Huaxing Photoelectric Technology genannt, ist der führende LED-Lieferant der TCL Group und der zweitgrößte Produzent von LCD-Displays weltweit. Das Unternehmen nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Automatisierung von Fehlerprüfungsprozessen, um seinen Wettbewerbsvorteil zu erhalten und auszubauen. Das Labeln (dt. Beschriftung/Etikettierung) von Datensätzen für das Training mit aktuellen KI-basierten Methoden ist jedoch zeit- und arbeitsintensiv und erfordert insgesamt bis zu 1 500 Stunden Trainingszeit für eine typische Produktionsfabrik mit mehreren Produktionslinien.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickelt das Hong Kong Industrial Artificial Intelligence and Robotics Centre (FLAIR) – gemeinsam initiiert vom RWTH Aachen Campus und dem Hong Kong Productivity Council – neue KI-basierte Segmentierungs- und Klassifizierungstechniken. Mit diesen Ansätzen wird das Data-Labeling von 20 Sekunden auf weniger als eine Sekunde reduziert. So werden mehr als 1 400 Arbeitsstunden pro Fabrik eingespart, was großes Potenzial für Qualitätsverbesserungen im Produktionsmanagement und geschätzte Einsparungen von mehr als 84.000 Euro bedeutet.
Today’s manufacturers are facing numerous challenges such as highly entangled and interconnected supply chains, shortening product lifecycles and growing product complexity. They thus feel the need to adjust and adapt faster on all levels of value creation. Self-optimization as a basic principle appears a promising approach to handle complexity and unforeseen disturbances within supply chains, machines and processes. Therefore it will improve the resilience and competitiveness of manufacturing companies.
This paper gives an introduction to the concept of self-optimizing production systems. After a short historical review, the different levels of value creation from supply chain design and management to manufacturing and assembly are analyzed considering their specific demands and needs for self-optimization. Examples from each of these levels are used to illustrate the concept of self-optimization as well as to outline its potential for flexibility and productivity. This paper closes with an outlook on the current scientific work and promising new fields of action.
Technology management can significantly influence the strategic decisions of a company and thus cause success or failure. Basic templates for technology management are technology radars as well as the determination of the technology readiness level (TRL) to be able to evaluate the maturity of newly deployed technologies (e.g., newcomer vs. established). The radars, as well as the TRL, are identified in time-consuming, manual research by subject matter experts from external consultancies. This process is often repeated due to the further development and new development of technologies so that the necessary research becomes an ongoing task. The TechRad research project, therefore, aims to automate the identification of the TRL as well as technology radars using web crawling and Natural Language Processing (NLP). To commercialize the pre-competitive prototype, the development of a pre-competitive business model is the goal of this paper. Based on customer analyses, a target group definition is created. Based on user interviews, the precompetitive business model will be detailed in a four-step approach using a business model canvas and a value proposition canvas.