Maschinenlernen und KI: Unternehmen setzen auf intelligente Maschinen

Bei lernfähigen Maschinen, die intelligent agieren, denken viele gleich an sprechende Automaten und schachspielende Roboter.

Intelligente Maschinen können aber mehr, z.B. ganz konkrete Aufgaben im Unternehmen übernehmen.

Gerade wenn es um sehr große Datenmengen geht, ist maschinelles Lernen deutlich im Vorteil, wenn es darum geht, Daten in Prognosen zu übersetzen. Es erkennt Muster und Gesetzmäßigkeiten und kann so durch Erfahrung künstliches Wissen generieren.

Machine Learning ist längst Realität

Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur Zukunftsmusik.  Die großen Datenbanken verfügen heute über enorme Rechnerkapazitäten und leisten Dinge, die noch vor kurzem für unmöglich gehalten wurden.

Jedes Unternehmen, ob nun klein, mittel oder multinationales Großunternehmen, sammelt Daten und möchte davon auch profitieren. Mit der entsprechenden Software werden diese Daten konsolidiert, analysiert und als Prognosen nutzbar gemacht. Maschinelles Lernen kann Muster und Verbindungen erkennen und Gesetzmäßigkeiten ableiten, um konkrete Probleme zu lösen.

Auf diese Weise kann man z.B.:

• Schäden in der Fertigung erkennen
• Produktionsunterbrechungen voraussagen
• Lager verwalten und Logistik planen

Produktionsprozesse verbessern

Mit korrekt analysierten Daten, die über Sensoren und Datenlogger gesammelt werden, kann man innovative Lösungen finden und so Unternehmensprozesse effizienter gestalten.

Neben großen Datenmengen braucht man dazu eine IT-Infrastruktur, die den Prozessen der künstlichen Intelligenz gewachsen ist und die Maschinenlernen beherrscht. Die Aufgaben des Maschinenlernens sind klar definiert: Muster erkennen und Schlüsse daraus ziehen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser werden die Ergebnisse sein und desto höher ist auch die Qualität des automatischen Lernens.

Hier nun ein konkretes Beispiel für typisches Maschinenlernen:

Das Erkennen von Bildern

Aktuell ist die Bilderkennung der häufigste Anwendungsbereich für Machine Learning.

Intelligente Systeme identifizieren Objekte auf Transportbändern und sind auch in der Lage diese automatisch zu sortieren. Solche Systeme werden gerne für die Qualitätskontrolle verwendet. Sie erkennen Schäden wie Farb- oder Größenabweichungen und sortieren die abweichenden Produkte automatisch aus.

Aber Bilderkennung kann natürlich noch viel mehr: EOS Solutions hat eine Gesichtserkennungs-App entwickelt, die Kunden oder Hotelgäste über ihr Gesicht mit den Stammdaten im System verbindet. Ein Tablet reicht dafür aus.

Reception Manager, eine intelligente PowerApp

Unternehmen nutzen heute automatisches Lernen auch für Wartung und Kundenservice. Mithilfe von Sensoren kann künstliche Intelligenz:

• den Energieverbrauch von einzelnen Maschinen messen
• Wartungszyklen analysieren -
• und in der Folge Wartungszyklen verbessern

Funktionsdaten informieren, wo es Schäden gibt und ob ein Maschinenteil ausgetauscht werden muss. Mit der Zunahme von relevanten Daten steigt auch die Qualität der Analyse, das System optimiert sich selbst und kann so auch bessere Prognosen erstellen.

Weitere Anwendungsbereiche

Weitere Einsatzgebiete von KI sind digitale Assistenten und intelligente Chatbots. Maschinenlernen kann nicht nur Gesichter erkennen, sondern auch Stimmen und gesprochene Sprache erfassen und verstehen, um Übersetzungs- und Transkriptionsdienste oder Textanalysen durchzuführen.

Die Marketing-Abteilung möchte Kundenanfragen mit einem Chatbot automatisieren? Oder Sie wollen Kunden im Store oder an der Rezeption via Gesichtserkennung persönlich begrüßen und automatisch mit dem System verbinden? Arbeiten Sie viel im Ausland und suchen Sie eine universelle Übersetzungslösung?

Mit Azure Cognitive Services kann man Apps, Webseiten und Chatbots mit intelligenten Algorithmen, die Bilder und Gesichter erkennen und Sprache erfassen, verbinden, um die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu erkennen und zu erfüllen.

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