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Maschinen, Anlagen und Fabriken intelligenter machen

KI-Data-Science-Tool
Maschinen, Anlagen und Fabriken intelligenter machen

Maschinen, Anlagen und Fabriken intelligenter machen
Künstliche Intelligenz kann unter anderem den Wissenstransfer im Unternehmen unterstützen. Bild: Mitsubishi Electric
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Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Industrie auf dem Vormarsch und eröffnet Herstellern jede Menge Möglichkeiten. Unternehmen können maschinelles Lernen nicht nur nutzen, um Produktivität und Leistung zu verbessern, sondern auch, um das Know-how ihrer Experten zu erweitern und den Wissenstransfer im Unternehmen zu unterstützen.

 

Das KI-Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi Electric unterstützt den Menschen dabei, Maschinen, Anlagen und Fabriken intelligenter zu machen. Die Lösung ist für Einsteiger genauso geeignet wie für fortgeschrittene KI-Anwendungen. Sie erweitert die Erfahrung und Intuition menschlicher Experten durch empirische Daten und Erkenntnisse. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung der Prozesse und Abläufe in der Herstellung.

Das Tool bietet die Möglichkeit, das Know-how zu verfeinern und das Wissen von Auszubildenden und Nachwuchskräften zu erweitern. Es bietet den Zugang zu einer objektiven Wissensplattform, die die Entwicklung von Teams und des Unternehmens unterstützt.

KI-basierte Lösungen vereinfachen Nutzung intelligenter Technologien

In der Videocast-Episode „AI: Where is it?“ zeigt Christian Nomine, Strategic Product Manager for Visualization & Analytics EMEA bei Mitsubishi Electric, auf, weshalb intelligente Technologien der entscheidende Faktor für die Aufrechterhaltung und Einrichtung wettbewerbsfähiger Fertigungsbetriebe sind. KI-basierte Lösungen vereinfachen demnach die Nutzung intelligenter Technologien und unterstützen eine Vielzahl von Aktivitäten über intuitive Schnittstellen. In der Fertigung wird diese Technologie beispielsweise eingesetzt, um Abläufe zu rationalisieren und die Qualität des Endprodukts sowie die Produktivität zu verbessern.

Hersteller müssten angesichts des harten Wettbewerbs auf dem Markt ständig nach Möglichkeiten suchen, ihre Effizienz, Leistung und Kosteneffizienz weiter zu verbessern. Der Einstieg in Data Science und KI könne eine Herausforderung sein – muss aber nicht.

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