Persönliches Fazit: Leitfaden Künstliche Intelligenz –Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand
Hier findet ihr den Leitfaden :)
Den heutigen Tag habe ich damit verbracht, mir den kürzlich erschienenen Leitfaden Künstliche Intelligenz –Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand genauer anzusehen. Meine Eindrücke und Anmerkungen der ersten 30 Seiten möchte ich euch daher nicht vorenthalten.
Das soll nicht die erstklassige Arbeit des VDMA, des Fraunhofer IGCV, der TUM sowie allen übrigen Beteiligen relativieren, sondern das Dokument um meine Expertise ergänzen. Darüber hinaus halte ich den Leitfaden für sehr gut und kann ihn mit meinen Hinweisen uneingeschränkt empfehlen.
Seite 11: Der eigentliche Auslöser für diesen Beitrag: Hier werden die einzelnen Phasen KI-Projekte erfolgreich umzusetzen aufgezeigt, nach Punkt eins folgt direkt das Datenverständnis. Das impliziert, dass mit einer sehr großen Wahrscheinlichkeit der datengetriebene Ansatz für KI verwendet wird. Tatsächlich ist aber der prozessgetriebene Ansatz oft die effizientere Variante KI-Projekte durchzuführen.
Abbildung 1 verdeutlicht noch einmal gut den unterschiedlichen Workflow der beiden Herangehensweisen des Machine Learning. Der datengetriebene Ansatz wirkt dabei viel unüberlegter und ohne konkretes Ziel wohingegen mit dem prozessgetriebenen Machine Learning die Datensammlung und Analyse wesentlich zielgerichteter und weniger willkürlich abläuft.
Vorteile der datengetriebenen Herangehensweise sind dafür pauschal gesagt u.a. ein einfacherer Projektablauf sowie eine geringere Unsicherheit hinsichtlich der Datensammlung.
Daneben hat mich Abbildung 6 auf Seite 15 zum Nachdenken und Kreativ werden angeregt: Was könnte ich wo ergänzen? Letztendlich sieht es so aus, unzählige weitere Ideen sind allerdings denkbar:
Dabei sind die Anmerkungen in schwarzer Schrift sowie die Schraffur in „Beurteilen – Produktionssteuerung & Intralogistik“ von mir. Für die einzelnen Stichpunkte habe ich vor, in Zukunft eigene Blogbeiträge zu verfassen. An dieser Stelle das würde allerdings den Umfang sprengen.
Die im Leitfaden nachfolgenden Anwendungsfälle sind super interessant und prägnant beschrieben. An dieser Stelle überlege ich sogar auf die Anwendungsfälle in Form von kleineren Videos einzugehen. Bei Interesse könnt ihr mir gerne euren Favoriten Anwendungsfall schreiben!
Besonders erwähnenswert ist Anwendungsfall 11. Bei diesem hat die Siemens AG einen universell einsetzbaren Roboterarm entwickelt. Dieser kann folglich unbekannte Objekte eigenständig greifen. Das ist eine super Basis für weitere Anwendungsfälle wie beispielsweise das autonome Montieren von Losgröße 1 Baugruppen oder das Einsammeln von inhomogenen Dingen wie beispielsweise die Ernte von Früchten.
In diesem Sinne bedanke ich mich vielmals fürs Lesen. Wenn Sie Fragen rund ums Thema KI im Unternehmen haben, melden Sie sich sehr gerne!
Constantin Keller
consti@constai.de
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