Die transformative Kraft von KI (künstlicher Intelligenz) dringt in die verschiedensten Sektoren unserer Welt ein. Im Jahr 2024 stehen wir an der Schwelle zu bedeutenden Durchbrüchen in der prädiktiven Wartung, Cybersicherheit, öffentlichem Verkehr und in der Produktion. Auf diese vier Themen werden wir ein genaueres Auge in diesem Blogartikel werfen. Ein wesentliches Element all dieser Fortschritte ist die Mustererkennung durch KI, eine Schlüsselkompetenz, die es ermöglicht, hochkomplexe Daten zu analysieren, wertvolle Einblicke zu gewinnen und Learnings direkt anzuwenden.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilbereich der Informatik, der "Maschinen" (Software und Algorithmen) erschafft. KI interpretiert Daten, lernt aus Erfahrungen und kann Probleme lösen und Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern.

In der Fertigung ermöglicht KI eine prädiktive Wartung, die Ausfälle vorhersagt und verhindert, bevor sie auftreten. Ein anschauliches Beispiel ist der Einsatz von Sensoren in Logistikzentren, die zusammen mit KI-Algorithmen die Lebensdauer von Anlagen überwachen und Wartungsmaßnahmen effizient planen. Diese Technologie trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu minimieren und die Gesamtproduktivität zu steigern.

Ein eindrucksvolles Beispiel für die Anwendung von KI ist die erfolgreiche Kooperation zwischen Deloitte und einem führenden Logistikdienstleister. Durch den Einsatz von Sensoren in ihren Verteilzentren konnte das Unternehmen wertvolle Daten über die Förderanlagen sammeln. Diese Daten wurden in einer Cloud-Umgebung analysiert, was es ermöglichte, mithilfe von KI-Analytics die Lebensdauer der Anlagen im gesamten Netzwerk präzise zu bestimmen und gezielte Wartungsmaßnahmen vor Ausfällen durchzuführen. Die Effizienz und Geschwindigkeit der Betriebsabläufe wurden dadurch erhöht. Dieses beeindruckende Fallbeispiel zeigt, wie KI-basierte Mustererkennung und Datenanalyse die prädiktive Wartung revolutionieren und Unternehmen dabei unterstützen können, Betriebsabläufe zu optimieren. Weitere spannende Fallbeispiele zum Einsatz von generativerAI (GenAI) finden Sie hier (Quelle: Deloitte).

Diese Anwendung verdeutlicht, wie KI durch Mustererkennung und Datenanalyse nicht nur bei der Vorhersage und Vermeidung von Maschinenausfällen hilft, sondern auch die Nutzung der Ressourcen optimiert und somit anwendenden Unternehmen einen deutlichen Vorsprung geben kann. Solche Beispiele sind Inspiration und Modell für ähnliche Anwendungen in anderen Bereichen, in denen prädiktive Wartung einen Mehrwert bieten kann: Beispielsweise in der Cybersicherheit.

Durch die Analyse von Netzwerkverkehr und Erkennung von Anomalien hilft KI, Sicherheitslücken frühzeitig zu identifizieren und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Mit der Fähigkeit, aus diesen Erfahrungen zu lernen (Machine Learning), wird KI zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Sicherheitssysteme.

Cyberangriffe verursachen jährlich globale Schäden in Höhe von über 3 Billionen Euro- Tendenz steigend. Allerdings stehen Cyberkriminielle auch IT-Fachkräften weltweit entgegen, die durch den Einsatz von KI in Cybersicherheitsprodukten (wie beispielsweise beim Managed Detection and Response von Sophos) IT-Sicherheit auf ein neues Level heben können.

Im öffentlichen Verkehr ermöglicht KI eine verbesserte Verkehrsflussanalyse und -management. Durch die Optimierung von Routen und Fahrplänen können Staus reduziert und die Fahrgasterfahrung verbessert werden. KI-gestützte Systeme tragen nicht nur zur Effizienzsteigerung bei sondern unterstützen auch nachhaltigere Verkehrskonzepte.

Ein herausragendes Beipiel für den Einsatz von KI im öffentlichen Verkehr ist ein von Hayden AI entwickeltes automatisiertes Fahrzeugerkennungssystem. Dieses System verbindet KI-Technologien wie computergestützte Bilderkennung mit maschinellem Lernen, um den Verkehr vor Bussen zu überwachen und illegales Parken in Busfahrstreifen zu identifizieren. Wenn ein Fahrzeug unrechtmäßig in einer Bushaltestelle oder einem Busstreifen geparkt wird, erkennt es diese illegal geparkten Fahrzeuge und nimmt Fotos auf, damit der Fahrer gemeldet werden kann. Diese KI-Technologie dient nicht nur Bussen, sondern kann auch in anderen öffentlichen Verkehrsmitteln wie Rettungsfahrzeugen, Straßenkehrmaschinen, Müllwagen und Schulbussen eingesetzt werden. 

Weiter könnten fortschrittliche Algorithmen den Verkehrsfluss analysieren, Verkehrsstaus reduzieren und die allgemeine Verkehrssicherheit verbessern: KI-Systeme können durch Analyse von Netzwerken, Tagen und Zeiten den Bedarf ermitteln, um den Einsatz von Fahrzeugen und Personal effizienter zu gestalten. Beispielsweise können Veränderungen und Trends im Reiseverhalten, die durch Faktoren wie die 24-Stunden-Wirtschaft oder den Wandel der Arbeitszeiten beeinflusst werden, mithilfe von KI genauer und schneller identifiziert werden. Dies ist besonders wichtig, um auf die durch die Pandemie veränderten Muster von Arbeit, Studium und Freizeit zu reagieren und Verkehrssysteme entsprechend anzupassen.

In der Lebensmittelindustrie revolutioniert KI die Produktions- und Distributionsprozesse. Von der Ernte bis zur Auslieferung ermöglicht KI eine effizientere Ressourcennutzung, verbessert Qualitätskontrollen und fördert (nachhaltige) Praktiken. Durch die präzise Analyse von Produktionsdaten kann KI unterstützen, Erträge zu maximieren und gleichzeitig Umweltauswirkungen zu minimieren.

Das AI Institute for Next Generation Food Systems (AIFS) vereint Wissenschaftler verschiedener Einrichtungen, um KI-Lösungen für die Lebensmittelindustrie zu entwickeln. Zu den Zielen des Instituts gehören unter anderem die Verbesserung des Pflanzenzüchtung durch Molekulartechniken, die Optimierung des Ressourceneinsatzes, die Erhöhung der Lebensmittelsicherheit und die Entwicklung von Werkzeugen für personalisierte Gesundheitsentscheidungen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von KI, um optimale Züchtungsstrategien zu bestimmen, eine bessere Verwaltung von Wasser und Stickstoff zu gewährleisten sowie Ertragsergebnisse vorherzusagen und die Lebensmittelverarbeitung und -verteilung zu verbessern. (zur AIFS Website)

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