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Die Rolle der industriellen KI im Jahr 2022

Nachdruck mit freundlicher Genehmigung von Information Age

Die Wahl des Herausgebers

Sanjay Jhawar, Mitbegründer und Chief Strategy Officer bei RealWear, spricht über die Rolle, die industrielle KI im Unternehmen im Jahr 2022 spielen wird

Die Rolle der industriellen KI im Jahr 2022

Auch im kommenden Jahr wird die industrielle KI den Herstellern dabei helfen, den Wert des Betriebs zu steigern.

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) wurde von Unternehmen wie z Google “ und „ Amazonas und zieht oft Konnotationen von Robotern, natürlicher Sprachunterstützung oder selbstfahrenden Autos. Während all dies beliebte Beispiele für die interessanteren Anwendungsfälle für KI sind, beginnt die oft unsichtbare Technologie bereits, den Alltag zu beeinflussen. In der industriellen Welt, KI ist eine Technologie, für die wir zunehmend Verwendung finden und die im Jahr 2022 ein großer Schwerpunkt für Unternehmen sein wird.

Für industrielle Anwendungen kombiniert KI Data Science mit maschinellem Lernen und Fachkenntnissen, um eine Vielzahl kritischer Funktionen auszuführen, die von der Überwachung wesentlicher Infrastrukturen bis hin zur Sicherstellung, dass Maschinen weiterhin so optimal wie möglich arbeiten, reichen können. Um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen, müssen Industrieunternehmen daran arbeiten, zu verstehen, welche Prozesse am meisten von KI profitieren können, und sich auf eine hochspezifische Reihe potenzieller betrieblicher Effizienzen, Qualitätsgewinne und Sicherheitsverbesserungen konzentrieren. Unternehmen müssen auch alle Herausforderungen identifizieren und bewältigen, die beispielsweise einen KI-Einsatz, Datenqualität und Datenzugänglichkeit verhindern. Es ist auch wichtig, dass die Mitarbeiter über den Wert und die Grenzen der KI aufgeklärt werden, damit sie lernen können, der Technologie auf der Grundlage ihrer Vorzüge zu vertrauen und sie anzunehmen.

Erwarten Sie im Jahr 2022, dass Anwendungsfälle für KI pragmatischer und weniger prosaisch sind als in den Filmen dargestellt. Anwendungsfälle, wie das Erkennen, ob die Schrauben an einem Rad in einer Automobilfabrik richtig positioniert sind, sind ein wichtiger betrieblicher Prozess und einer, der KI-gesteuerte Computer Vision nutzt. KI wird auch in den Anwendungen auftauchen, die Menschen bereits verwenden – Foto-Tagging ist ein solches Beispiel. Mit der heutigen Technologie sind wir in der Lage, klare und lebendige Fotos für Prüfungszwecke aufzunehmen; Diese sind jedoch nicht nützlich, es sei denn, sie sind für Auffindbarkeit und Suche gekennzeichnet. Wenn heute ein Teileproblem auf dem Foto identifiziert wird, kann der Benutzer dem Bild manuell ein Tag hinzufügen. In den nächsten zwölf Monaten wird die KI auf dem Gerät selbst damit beginnen, die Fotos sicher für uns zu analysieren, die darin enthaltenen Objekte anhand ähnlicher Bilder zu erkennen, die zuvor manuell markiert wurden, und sie in Echtzeit automatisch zu taggen.

Aus eigener Erfahrung, unterstützte Realität Techniker, die spezielle am Kopf getragene Geräte tragen, um Echtzeitinformationen mit ihren hybriden Mitarbeitern und Partnern zu teilen, werden in der industriellen Welt immer häufiger. Gehen wir jetzt noch einen Schritt weiter. Indem sie überwacht, was die erfahrensten und schnellsten Benutzer tun, kann die KI-basierte Software einen unerfahrenen Frontline-Mitarbeiter intelligent durch routinemäßige Herstellungs-, Inspektions-, Service- oder Auditverfahren führen – mit wenig oder ohne menschliches Eingreifen. Dies wird im Jahr 2022 zunehmend alltäglich werden, wenn Arbeiter in rauen oder gefährlichen Umgebungen Zugang zu KI-basierter Software haben.

Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die industrielle KI den Bedarf an menschlichem Fachwissen zumindest in absehbarer Zeit nicht aufheben wird. Computer können IoT-Sensoren in einem Kraftwerk automatisch überwachen, aber letztendlich muss ein Mensch in der Schleife die Daten verstehen, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass die vorhandenen KI-Systeme optimal funktionieren. Die KI kann dabei helfen, Prioritäten zu setzen, welche Alarme signifikant genug sind, um eine sofortige Eskalation an einen erfahrenen Techniker zu erfordern, oder die auf ein zugrunde liegendes Wartungsproblem hinweisen.

Obwohl wir nicht alle einen Doktortitel in KI erwerben müssen, ist es für Betriebsmitarbeiter und Unternehmensleiter wichtig, sich ein besseres Wissen über KI-Tools und -Techniken und ihre Anwendbarkeit auf industrielle Probleme anzueignen. Allgemeine industrielle Zielgruppen – einschließlich Branchen (LOB) und IT – müssen verstehen, wie sie es in ihren eigenen Unternehmen anwenden können. Um die Akzeptanz voranzutreiben, ist es wichtig, über Anwendungsfälle und standardisierte Tools zu sprechen, um ein KI-Erlebnis zu schaffen, das jeder in der IT und im LOB genießen kann. Sehen Sie sich diesen Bereich für 2022 und darüber hinaus an.

Sanjay Jhawar

Geschrieben von Sanjay Jhawar, Mitbegründer und Chief Strategy Officer bei RealWear

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