Maschinenbau

Deutschland ist weltbekannt für hochwertigen Maschinenbau. Dieser Sektor wird dominiert von Firmen die mit höchster Präzision und unerreichter Qualität Komponenten für den weltweiten Markt herstellen. Dieser Vorteil muss durch unermüdliche Innovation und Ideenreichtum gehalten und ausgebaut werden. Dabei fließt detailliertes Wissen über Prozesse und Ergebnisse in die Verbesserung der Fertigung ein. Wenige, hochqualifizierte Ingenieure sind dabei unersetzbar. Leider müssen sie viel Zeit bei der Qualitätskontrolle verbringen, eine konzentrierte aber zermürbende Arbeit.

Es liegt daher nahe, KI einzusetzen um die Qualitätskontrolle zu automatisieren und in wesentlich größerem Maß umzusetzen. Nur haben Maschinenbauer in den seltensten Fällen Erfahrung in der Softwareentwicklung.

Die Firma Kapp Niles entschied sich daher, AIUI einzusetzen um KI in die Betriebsprozesse zu bringen, ohne jedoch tiefes Verständnis in Programmiersprachen und KI Frameworks zu lernen. Durch die einzigartige Benutzeroberfläche entstand in kürzester Zeit ein neuronales Netz, das alles Wissen der Ingenieure erlernt hatte und die Qualitätssicherung bei der Überprüfung von Oberflächenstrukturen übernahm. Zur Überraschung des Projektteams konnte die KI dabei auch transparenter als je zuvor Statistiken über Fehler in der Produktion liefern, die direkt zur Verbesserung der Herstellung führen.

Das Unternehmen konnte einen innovativen Schritt gehen um weiterhin einen wesentlich Vorsprung zur Konkurrenz zu haben und den Kunden bessere Produkte schneller und zu niedrigeren Preisen anbieten zu können. Dabei musste keine eigene IT Abteilung ins Leben gerufen werden.

Künstliche Intelligenz Anbieter
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E-Commerce

Amazon hat durch Preisdumping und einem unerbittlichen Rennen zu den niedrigsten Margen eine dominante Position beim E-Commerce erreicht. Als Vertriebsunternehmen konnte sich XYZ in diesem Markt etablieren. Über die Jahre erkannte die Firma, dass etliche angebotene Produkte einen Verkaufszyklus haben, der von sehr vielen Faktoren abhängt. Die Zusammenhänge sind dabei sehr komplex und eigentlich nur durch jahrelange Erfahrung erfassbar. Daher beschäftigt sich die Geschäftsleitung täglich damit, den besten Preis zu finden, der je nach Zyklus erheblich höher sein kann – die Kunden sind bereit in gewissen Situationen mehr zu bezahlen, zum Beispiel wenn eine Lieferung kurz vor Weihnachten garantiert werden kann, oder garantiert Ware für bestimmtes Wetter garantiert lieferbar ist.

Durch den Kostendruck beschäftigt XYZ eine sehr kleine IT Abteilung mit vielen Aufgaben, die keinen KI Spezialisten anstellt. Die höchsten Stellen im Unternehmen verbringen zu viel Zeit mit der sehr strategischen Preisfindung von tausenden Produkten, die nur schwer abgegeben werden kann.

Daher war XYZ auf der Suche nach einer Lösung, die die Geschäftsführung entlastet, nicht weitere Investitionen in die Ausbildung von Software Ingenieuren erfordert, das unternehmenstkritische Wissen nicht nach außen abgibt, und das innere Vorgehen der KI darstellen kann, um die Komplexität besser zu verstehen.

XYZ entschied sich AIUI auf das Problem anzusetzen. Innerhalb von nur wenigen Wochen entstand dabei ein neuonales Netz, das alle Eingabeparameter der vergangen 2 Jahre betrachtete und automatisiert Preisanpassungen vornehmen konnte. Die IT Abteilung wird die künftige Optimierung durch das einfache Benutzerinterface selber vornehmen, und durch die Transparente Darstellung der Daten und der ebenen des Netzes neue Einsichten in die Entscheidungen bekommen. Dabei werden keine Daten bei Amazon oder Google landen, die dort vollkommen unkontrolliert weiterverwendet werden.

XYZ erwartet ungefähr 30% verbesserte Margen.

Analyse

Die Basis Ihrer KI-Lösung bildet die Analyse. Im direkten Gespräch mit allen Verantwortlichen wird evaluiert, welche Prozesse  und mögliche Daten vorliegen oder erhoben werden können/müssen.

Unter Einbeziehung unserer Experten wird der Ist-Zustand erfasst und der optimale Soll-Zustand definiert.

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