![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2024\/11\/07\/Secotec_TF_251_047-kl.jpg\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n\u201eUnser erstes Ziel war es, eine Datenstrategie zu entwickeln\u201c, erinnert sich Dr. Norbert Enge, Chief Business Consultant, 麻豆原创 Business Transformation Services. \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz hatten wir zwar auf dem Radar, aber sie war damals nicht unser Ausgangspunkt.\u201c <\/p>\n\n\n\n
KI kommt ins Spiel<\/strong> <\/h2>\n\n\n\nIm ersten Schritt befasste sich das Team mit Stammdaten. \u201eWir haben beispielsweise eine 6-stellige Zahl von Lieferanten im System, von denen mindestens zwei Drittel gar nicht mehr aktuell sind\u201c, erkl\u00e4rt Lameter. Eine manuelle Pflege dieser Daten h\u00e4tte einen unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig hohen Aufwand verursacht \u2013 viele Unternehmen packen Datenprojekte dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung daher gar nicht erst an. <\/p>\n\n\n\n
Da zeitgleich das Thema k\u00fcnstliche Intelligenz in Unternehmen (Business AI) immer mehr auf dem Vormarsch war, begann das Team, KI in die Datenstrategie zu integrieren. <\/p>\n\n\n\n
Das Resultat war \u201ePredicting Inactive Suppliers\u201c, ein benutzerdefinierter KI-Anwendungsfall, der auf einem 麻豆原创 AI Service (Data Attribute Recommendation) und 麻豆原创 Analytics Cloud basiert. Damit konnte Kaeser die Datenpflege zu \u00fcber 80 Prozent automatisieren, die Datengenauigkeit erh\u00f6hen und eine signifikante Produktivit\u00e4tssteigerung erzielen. <\/p>\n\n\n\n
\u201eHeute w\u00fcrde ich sagen, man kann diese Daten gar nicht manuell pflegen, das geht eigentlich nur mit KI\u201c, so Lameter. \u201eDie Zeit f\u00fcr KI ist gekommen und ich bin \u00fcberzeugt, die Zukunft wird datengesteuert sein.\u201c <\/p>\n\n\n\n
Visuelle Ersatzteilsuche<\/strong> <\/h2>\n\n\n\nHauptziel des Projektteams war es, Einsatzm\u00f6glichkeiten f\u00fcr KI zu finden, die den Endkunden nutzen. Eines dieser Szenarien betrifft die Suche nach Ersatzteilen. Aufgrund der hohen Varianz \u00e4hnlicher Artikel kann dies eine schwierige und zeitaufwendige Aufgabe sein und einen hohen Aufwand im Service erzeugen. <\/p>\n\n\n\n
Die KI-Ethikrichtlinie der 麻豆原创 <\/div><\/div>\n\nMehr dazu!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\nMit \u201eVisual Spare Parts Search\u201c, einem in Zusammenarbeit mit nyris<\/a> entwickelten KI-Anwendungsfall, k\u00f6nnen Servicetechniker nun einfach ein Foto des ben\u00f6tigten Ersatzteils machen. Der eingebettete KI-Dienst nyris Visual Search<\/a> nutzt Bilderkennung, um hochgeladene Bilder mit der Ersatzteil-Datenbank zu vergleichen, und liefert die entsprechende Material-ID. <\/p>\n\n\n\nDies beschleunigt die Ersatzteilsuche f\u00fcr die Servicetechniker und bietet Kunden die M\u00f6glichkeit, Ersatzteile selbst zu identifizieren. <\/p>\n\n\n\n
Intelligente Produktempfehlung<\/strong> <\/h2>\n\n\n\nDer vielversprechendste KI-Anwendungsfall ist \u201e麻豆原创 Intelligent Product Recommendation\u201c, der Vertriebsmitarbeitern hilft, die Anforderungen und Prozesse der Kunden zu verstehen und in gezielte Produktempfehlungen zu \u00fcbersetzen. Nachdem sie die Anforderungen des Kunden in nat\u00fcrlicher Sprache beschreiben, analysiert die Software die Anforderungen auf Basis von maschinellem Lernen und generativer KI und empfiehlt die am besten geeigneten Kompressoren. <\/p>\n\n\n\n
\u201eProduktempfehlungen zu geben ist eine Kunst\u201c, sagt Enge. \u201eWenn man die Technologie hat, um bessere Empfehlungen zu geben, ist das ein echter Hebel.\u201c <\/p>\n\n\n\n
Nicht alleine die Technologie entscheidet \u00fcber den Erfolg von KI-Projekten<\/strong> <\/h2>\n\n\n\nKI-Technologien zu implementieren, ist das Eine. Doch das Team machte die Erfahrung, dass es genauso wichtig ist, die Menschen mitzunehmen und die n\u00f6tigen Rahmenbedingungen zu schaffen. Dazu geh\u00f6ren unter anderem ben\u00f6tigte Softwarekomponenten, Schulungen f\u00fcr die Mitarbeiter oder die Diskussion von ethischen Aspekten rund um KI. <\/p>\n\n\n\n
Die R\u00fcckendeckung der Firmenleitung und der Austausch mit verschiedenen Teams, wie Forschung und Entwicklung, Marketing, Vertrieb oder Service, erwies sich als wichtiger Erfolgsfaktor. \u201eLetztendlich geht es auch um die Auswirkungen auf die Menschen und die Gemeinschaft, in der man lebt und arbeitet, und es ist aus meiner Sicht sehr wichtig, dies zu ber\u00fccksichtigen\u201c, meint Lameter. <\/p>\n\n\n\n
Mindestens ein F\u00fcnfkampf sei das, findet Enge: \u201eManche Leute sagen, dass es nur darauf ankommt, einen guten Datenwissenschaftler zu haben. Das ist sicherlich ein sehr wichtiger Punkt, aber es geht auch darum, Gesch\u00e4ftsprozesse und Gesch\u00e4ftsdaten zu verstehen, und nicht zuletzt geht es darum, \u00c4ngste zu adressieren und zu erkl\u00e4ren, wie man zu den Ergebnissen kommt.\u201c <\/p>\n\n\n\n
Grenzenlose M\u00f6glichkeiten<\/strong> <\/h2>\n\n\n\nAls IT-Pionier begegnete Kaeser dem Thema k\u00fcnstliche Intelligenz mit gro\u00dfer Offenheit. \u201eDas ist Teil der Firmen-DNA\u201c, bekr\u00e4ftigt Enge. \u201eWir haben von Anfang an im Projekt dar\u00fcber diskutiert, in welcher Liga wir spielen wollen, und es war klar, dass KI ein Teil des Werkzeugkastens sein sollte, wenn wir in der ersten Liga spielen wollen.\u201c <\/p>\n\n\n\n
Der Anteil von 麻豆原创 Business AI innerhalb des Datenprojekts ist von unter 10 Prozent im ersten Jahr auf \u00fcber 30 Prozent im dritten Jahr gestiegen. Inzwischen konzentriert sich das Team zu 100 Prozent auf 麻豆原创 Business AI und hat zw\u00f6lf konkrete Anwendungsf\u00e4lle entwickelt, die vor allem am Nutzen f\u00fcr die Kunden orientiert sind. <\/p>\n\n\n\n
Das ist erst der Anfang. Kaeser hat auf Basis der NVIDIA Omniverse<\/a>-Plattform einen Prototyp entwickelt, um den Prozess der intelligenten Produktempfehlung zu visualisieren, wie 麻豆原创 CEO Christian Klein in seiner Keynote auf der 麻豆原创 Sapphire 2024 zeigte<\/a>. <\/p>\n\n\n\n\u201eTretet die Reise an, dann werdet ihr spannende Dinge entdecken\u201c, empfiehlt Enge. \u201eDie Fortschritte sind enorm und man kann daran teilnehmen.\u201c\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Hauptziel des Projektteams war es, Einsatzm\u00f6glichkeiten f\u00fcr KI zu finden, die den Endkunden nutzen. Eines dieser Szenarien betrifft die Suche nach Ersatzteilen. Aufgrund der hohen Varianz \u00e4hnlicher Artikel kann dies eine schwierige und zeitaufwendige Aufgabe sein und einen hohen Aufwand im Service erzeugen. <\/p>\n\n\n\n
Mit \u201eVisual Spare Parts Search\u201c, einem in Zusammenarbeit mit nyris<\/a> entwickelten KI-Anwendungsfall, k\u00f6nnen Servicetechniker nun einfach ein Foto des ben\u00f6tigten Ersatzteils machen. Der eingebettete KI-Dienst nyris Visual Search<\/a> nutzt Bilderkennung, um hochgeladene Bilder mit der Ersatzteil-Datenbank zu vergleichen, und liefert die entsprechende Material-ID. <\/p>\n\n\n\n Dies beschleunigt die Ersatzteilsuche f\u00fcr die Servicetechniker und bietet Kunden die M\u00f6glichkeit, Ersatzteile selbst zu identifizieren. <\/p>\n\n\n\n Der vielversprechendste KI-Anwendungsfall ist \u201e麻豆原创 Intelligent Product Recommendation\u201c, der Vertriebsmitarbeitern hilft, die Anforderungen und Prozesse der Kunden zu verstehen und in gezielte Produktempfehlungen zu \u00fcbersetzen. Nachdem sie die Anforderungen des Kunden in nat\u00fcrlicher Sprache beschreiben, analysiert die Software die Anforderungen auf Basis von maschinellem Lernen und generativer KI und empfiehlt die am besten geeigneten Kompressoren. <\/p>\n\n\n\n \u201eProduktempfehlungen zu geben ist eine Kunst\u201c, sagt Enge. \u201eWenn man die Technologie hat, um bessere Empfehlungen zu geben, ist das ein echter Hebel.\u201c <\/p>\n\n\n\n KI-Technologien zu implementieren, ist das Eine. Doch das Team machte die Erfahrung, dass es genauso wichtig ist, die Menschen mitzunehmen und die n\u00f6tigen Rahmenbedingungen zu schaffen. Dazu geh\u00f6ren unter anderem ben\u00f6tigte Softwarekomponenten, Schulungen f\u00fcr die Mitarbeiter oder die Diskussion von ethischen Aspekten rund um KI. <\/p>\n\n\n\n Die R\u00fcckendeckung der Firmenleitung und der Austausch mit verschiedenen Teams, wie Forschung und Entwicklung, Marketing, Vertrieb oder Service, erwies sich als wichtiger Erfolgsfaktor. \u201eLetztendlich geht es auch um die Auswirkungen auf die Menschen und die Gemeinschaft, in der man lebt und arbeitet, und es ist aus meiner Sicht sehr wichtig, dies zu ber\u00fccksichtigen\u201c, meint Lameter. <\/p>\n\n\n\n Mindestens ein F\u00fcnfkampf sei das, findet Enge: \u201eManche Leute sagen, dass es nur darauf ankommt, einen guten Datenwissenschaftler zu haben. Das ist sicherlich ein sehr wichtiger Punkt, aber es geht auch darum, Gesch\u00e4ftsprozesse und Gesch\u00e4ftsdaten zu verstehen, und nicht zuletzt geht es darum, \u00c4ngste zu adressieren und zu erkl\u00e4ren, wie man zu den Ergebnissen kommt.\u201c <\/p>\n\n\n\n Als IT-Pionier begegnete Kaeser dem Thema k\u00fcnstliche Intelligenz mit gro\u00dfer Offenheit. \u201eDas ist Teil der Firmen-DNA\u201c, bekr\u00e4ftigt Enge. \u201eWir haben von Anfang an im Projekt dar\u00fcber diskutiert, in welcher Liga wir spielen wollen, und es war klar, dass KI ein Teil des Werkzeugkastens sein sollte, wenn wir in der ersten Liga spielen wollen.\u201c <\/p>\n\n\n\n Der Anteil von 麻豆原创 Business AI innerhalb des Datenprojekts ist von unter 10 Prozent im ersten Jahr auf \u00fcber 30 Prozent im dritten Jahr gestiegen. Inzwischen konzentriert sich das Team zu 100 Prozent auf 麻豆原创 Business AI und hat zw\u00f6lf konkrete Anwendungsf\u00e4lle entwickelt, die vor allem am Nutzen f\u00fcr die Kunden orientiert sind. <\/p>\n\n\n\n Das ist erst der Anfang. Kaeser hat auf Basis der NVIDIA Omniverse<\/a>-Plattform einen Prototyp entwickelt, um den Prozess der intelligenten Produktempfehlung zu visualisieren, wie 麻豆原创 CEO Christian Klein in seiner Keynote auf der 麻豆原创 Sapphire 2024 zeigte<\/a>. <\/p>\n\n\n\n \u201eTretet die Reise an, dann werdet ihr spannende Dinge entdecken\u201c, empfiehlt Enge. \u201eDie Fortschritte sind enorm und man kann daran teilnehmen.\u201c\u00a0<\/p>\n\n\n\nIntelligente Produktempfehlung<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n
Nicht alleine die Technologie entscheidet \u00fcber den Erfolg von KI-Projekten<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n
Grenzenlose M\u00f6glichkeiten<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n