Was heute dank künstlicher Intelligenz möglich ist, kann durch die Überschneidung dieser drei Bereiche dargestellt werden: Argumentation, Interaktion und Lernen. CIOs und Führungskräfte, die ihre Unternehmen weiterentwickeln wollen, müssen die Fälle auswählen, die sich an dieser Kreuzung befinden, um das beste Ergebnis aus AI zu erzielen.
Künstliche Intelligenz (auch bekannt als künstliche Intelligenz oder AI) hat für CIOs aller Branchen Priorität. Viele Unternehmen planen, künstliche Intelligenz intern zu implementieren, um ihre Produktionsabteilung intelligenter, schneller, profitabler und wettbewerbsfähiger zu machen. Tatsächlich zeigt eine Studie der Fortune Knowledge Group, dass„82% der Führungskräfte planen, in den nächsten drei Jahren KI-Projekte in ihren Unternehmen umzusetzen“. Um künstliche Intelligenz effektiv zu implementieren, muss man sich jedoch zunächst darüber einig sein, was künstliche Intelligenz ist und was nicht.
KI ist eine Schnittstelle zwischen Technologien, die denken, interagieren und lernen:
- Argumentation: Die Argumentation ermöglicht es KI-Technologien, kritische Informationen aus großen strukturierten und unstrukturierten Datensätzen zu extrahieren, Clusteranalysen durchzuführen und statistische Schlussfolgerungen zu ziehen. Das Niveau der Analyse, das wir heute erreicht haben, kommt den menschlichen Fähigkeiten immer näher.
- Interaktion: Die Interaktion ermöglicht es KI-Technologien, maschinelles Sehen zum Sehen, Konversations-KI und Computerlinguistik zur Kommunikation zu nutzen, um auch in diesem Fall den Fähigkeiten des Menschen näher zu kommen.
- Lernen: Was künstliche Intelligenz jedoch wirklich von intelligenter Automatisierung unterscheidet, ist die Fähigkeit der Technologie, im Laufe der Zeit zu lernen und intelligenter zu werden. Nur die KI besitzt diese dritte Dimension. Einer der Gründe, warum künstliche Intelligenz so vielversprechend ist, ist, dass sie das Paradigma verändert, wie wir Software-Code geschrieben haben. Anstatt unter allen Bedingungen “if, then … except” zu programmieren und einer Verarbeitungsmaschine mitzuteilen, was zu tun ist und wie es zu tun ist, ermöglicht es die KI, Aufgaben zu lösen, ohne explizit einen spezifischen Code schreiben zu müssen, der erklärt, wie diese Aufgabe zu lösen ist, und dann kann die Engine selbstständig lernen und verstehen, wie die verschiedenen Aufgaben zu lösen sind. Damit geht die KI die Probleme an, mit denen die traditionelle Softwareprogrammierung noch nie zu kämpfen hatte.
Bis heute gibt es drei verschiedene Arten des Lernens innerhalb der KI:
- Supervised Learning (Unterstütztes Lernen): Dies ist die derzeit gebräuchlichste Form des Lernens; dem System werden Beispielbeispiele sowohl für Inputs als auch für Outputs zur Verfügung gestellt, und von diesen ausgehend führt es eine Reihe von Techniken aus, die auf Statistiken (aber nicht nur) basieren und nützlich sind, um die endgültige Logik zu extrapolieren, die Inputs und Outputs verbindet. Sobald das System die endgültige Logik definiert hat, gilt es als „trainiert“ und kann die Funktion auf jeden neuen Satz von Informationen anwenden. Zum Beispiel kann diese Art des maschinellen Lernens helfen, die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns eines Unternehmens vorherzusagen. Durch die Bereitstellung einer großen Menge an Unternehmensdaten (Input) an das System, die angeben, ob sie gescheitert sind oder nicht (Output), kann die Maschine die zugrunde liegenden Trends extrapolieren. Dadurch kann das System Warnsignale unterscheiden und so ein Unternehmen frühzeitig auf seine Risikosituation hinweisen oder nicht.
- Unsupervised Learning (Nicht-assistiertes Lernen): Nicht-assistiertes Lernen ist, wenn eine Maschine mit einer Reihe von Dokumenten oder Daten präsentiert wird und dann die Dinge selbst berechnet (Beispiele bestehen nur aus Inputs und nicht aus Outputs). Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine Reihe von Verträgen klassifizieren möchte, könnte die Maschine jedes Dokument lesen und sie je nach Kontext automatisch in Kategorien aufteilen, z. B. Klauseln über geistiges Eigentum, die Haftungsbeschränkungsklausel, die Entschädigungsklausel usw. So ist die Maschine in der Lage, eine rudimentäre Ontologie ohne menschlichen Input zu definieren.
- Reinforcement Learning (Stärkendes Lernen): Auch als “zielorientiertes” Lernen bekannt, ist Verstärkendes Lernen, wenn eine Maschine mit einem vorgegebenen Ziel präsentiert und dann frei gelassen wird, um das zu tun, was sie tun soll, während die Zwänge des Kontextes – einschließlich Anpassungen und Nacharbeit – respektiert werden, bis Wege gefunden werden, um diesesZiel effektiver zu erreichen. Die beliebtesten Beispiele für verstärktes Lernen finden sich in Videospielen, in diesen Fällen ist es das Ziel der Maschine, das Spiel zu gewinnen. Sie können sehen, wie es auch in der Produktionsplanung angewendet werden kann, indem Sie lernen, mit einer Vielzahl von Komplexitäten umzugehen, um die Planer bei der Erreichung der Unternehmensziele wie Service-Level, Lagerbestände und Effizienz zu unterstützen.
Künstliche Intelligenz in der Produktionsplanung und -planung: Advanced Planning and Scheduling Software
In produzierenden Unternehmen ist die Produktion das Kerngeschäft. Eine optimale Produktionsplanung, die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität bei gleichzeitiger Minimierung der Kosten und Maximierung des Gewinns gewährleistet, wird immer mehr zur Erfolgswaffe. Vorausschauende CIOs müssen bei der Bewertung ihrer Software-Investitionen berücksichtigen, dass die Plattformen für die Aufnahme von KI vorbereitet sind. Diese sorgfältig ausgewählten Softwares ermöglichen es Ihnen, rechtzeitig gegenüber der Konkurrenz zu handeln und gleichzeitig Ihren Wettbewerbsvorteil zu erhalten und zu steigern.