KI vs. Automatisierung: Was sollte man wählen und wann?

KI vs. Automatisierung Diese Frage gewinnt für produzierende Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Da Fabriken immer mehr Daten erfassen, immer mehr Maschinen vernetzen und immer mehr Arbeitsabläufe digitalisieren, stehen Führungskräfte oft vor dem gleichen Dilemma: Sollen wir den Prozess mit herkömmlichen Regeln automatisieren, oder benötigen wir künstliche Intelligenz?

Die Antwort ist meist einfacher als die Technologie selbst.

Die herkömmliche Automatisierung lautet: “Wenn X passiert, dann Y tun.” Die KI sagt: “Auf der Grundlage der verfügbaren Daten einschätzen, vorhersagen oder interpretieren, was als Nächstes wahrscheinlich passieren wird.”

Beide Ansätze sind wertvoll. Sie lösen lediglich unterschiedliche Arten von Problemen.

Diese Unterscheidung ist wichtig, denn der teuerste Fehler besteht oft nicht darin, KI nicht einzusetzen. Es ist vielmehr der Einsatz von KI dort, wo ein einfaches regelbasiertes System kostengünstiger, sicherer und einfacher zu warten wäre – oder das Verlassen auf starre Automatisierung, wo das eigentliche Problem Vorhersagen, Interpretation oder Mustererkennung erfordert.

Was ist traditionelle Automatisierung?

Die herkömmliche Automatisierung ist für Prozesse konzipiert, die vorhersehbar sind und anhand expliziter Regeln beschrieben werden können. Das System muss die Situation nicht “verstehen”. Es muss lediglich der im Voraus definierten Logik folgen.

Das Grundmodell lautet:

WENN X → DANN Y

Dieses Prinzip lässt sich in vielen verschiedenen Technologien umsetzen: in industriellen Steuerungssystemen, in SPS‑Logik, in Workflow-Engines, in Skripten, in ERP‑Integrationen, in der robotergestützten Prozessautomatisierung oder in gängiger Unternehmenssoftware.

Zum Beispiel:

Keine dieser Situationen erfordert zwangsläufig den Einsatz von KI.

Wenn die Bedingung klar definiert werden kann und die richtige Reaktion im Voraus bekannt ist, ist die klassische Automatisierung in der Regel die bessere Wahl. Sie ist oft kostengünstiger zu implementieren, einfacher zu testen und in Produktionsumgebungen besser vorhersehbar.

Worin unterscheidet sich KI von Automatisierung?

Künstliche Intelligenz erweist sich als nützlich, wenn sich die Antwort nicht ohne Weiteres als festgelegtes Regelwerk ausdrücken lässt.

Anstatt jede mögliche Bedingung manuell zu programmieren, erstellen wir ein Modell, das Muster aus den Daten lernt und diese Muster nutzt, um ein Ergebnis zu generieren.

Ein vereinfachter KI‑Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:

DATEN → MODELL → VORHERSAGE / KLASSIFIZIERUNG / EMPFEHLUNG

Beispiele hierfür sind:

Eine Unterscheidung ist wichtig: Ein KI‑Modell “weiß” nicht im menschlichen Sinne, was geschehen sollte. Es generiert eine Ausgabe auf der Grundlage statistischer Muster, die es aus Daten gelernt hat.

Das bedeutet, dass KI‑Systeme in der Regel eher probabilistisch als vollkommen deterministisch sind. Ein Modell kann beispielsweise einschätzen, dass eine Maschine eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 82% aufweist, ein Bild mit einem bestimmten Konfidenzwert als fehlerhaft einstufen oder die Nachfrage innerhalb eines erwarteten Fehlerbereichs vorhersagen.

Diese Unsicherheit ist nicht unbedingt eine Schwäche. Bei vielen geschäftlichen Problemen besteht bereits Unsicherheit. KI hilft lediglich dabei, diese zu quantifizieren.

KI vs. Automatisierung: Die wichtigsten Unterschiede

Kriterium Traditionelle Automatisierung KI
Logik Eindeutige Regeln Aus Daten gelerntes Modell
Typischer Aufbau Wenn X, dann Y Prognostiziere X auf der Grundlage der Daten
Datenanforderungen Kann relativ einfach sein In der Regel entscheidend für die Leistung
Prozessvorhersagbarkeit Am besten geeignet für Prozesse mit hoher Vorhersehbarkeit Nützlich, wenn Ergebnisse von komplexen Mustern abhängen
Behandlung von Ausnahmen Erfordert zusätzliche Regeln Kann Muster über viele Variablen hinweg erkennen
Lernen Kein Modelltraining Das Modell ist trainiert und kann später aktualisiert oder neu trainiert werden
Typische Implementierungskosten In der Regel niedriger Oft höher
Wartung Regeln, Integrationen und Prozesslogik Daten, Modellleistung, Infrastruktur und Integrationen
Beste Anwendungsfälle Wiederholbare, regelbasierte Prozesse Vorhersage, Klassifizierung und mehrdeutige Probleme

Dieser Vergleich zeigt, warum es irreführend ist, über KI und Automatisierung so zu diskutieren, als würde die eine Technologie die andere ersetzen.

Automatisierung ist keine veraltete Form der KI. Es handelt sich um ein anderes Werkzeug.

Wann sollte man sich für eine herkömmliche Automatisierung entscheiden?

Automatisierung ist in der Regel die richtige Wahl, wenn der Prozess stabil, wiederholbar und leicht zu beschreiben ist.

Entscheiden Sie sich für traditionelle Automatisierung, wenn:

Ein einfaches Beispiel aus der Fertigung

Stellen Sie sich vor, eine Maschine schließt einen Produktionszyklus ab.

Das System muss vier Aktionen ausführen:

Wenn Zyklus = abgeschlossen → Ergebnis speichern → Benachrichtigung senden → nächste Phase starten.

Das ist ein perfektes Automatisierungsproblem.

Der Einsatz von maschinellem Lernen würde unnötige Komplexität mit sich bringen. Man bräuchte Datenpipelines, Modellvalidierung, Überwachung und möglicherweise ein erneutes Training – ohne dabei ein Problem zu lösen, das ohnehin schon schwierig war.

In diesem Fall würde KI das System nicht intelligenter machen. Sie würde es lediglich teurer machen.

Wann ist der Einsatz von KI sinnvoll?

Eine sinnvolle Frage lautet:

Hängt die korrekte Ausgabe von Mustern ab, die wir mit einer kleinen Menge von Regeln nicht zuverlässig beschreiben können?

Wenn die Antwort „Ja“ lautet, könnte KI die geeignete Lösung sein.

Beispiel: vorausschauende Instandhaltung

Betrachten wir einmal die Anlagenüberwachung in einer Produktionsstätte.

Eine herkömmliche Automatisierungsregel könnte etwa so aussehen:

Wenn die Temperatur > 90 °C ist → Alarm auslösen.

Das ist nützlich. Allerdings reagiert das System erst, wenn ein vordefinierter Schwellenwert überschritten wurde.

Ein KI-basiertes System zur vorausschauenden Instandhaltung kann die Temperatur zusammen mit Schwingungen, Belastung, Betriebszeit, bisherigen Ausfällen, Druck und anderen Variablen analysieren. Das Modell kann dann die Ausfallwahrscheinlichkeit für die nächsten Stunden oder Tage abschätzen.

Der Unterschied ist grundlegend.

Die Automatisierung reagiert auf eine Bedingung, die wir bereits verstehen. KI kann Kombinationen von Signalen erkennen, die ein menschlicher Ingenieur nur schwer als einfache Regel formulieren könnte.

Beispiel: Qualitätskontrolle

Die herkömmliche Automatisierung funktioniert gut, wenn die Produktqualität anhand eines messbaren Schwellenwerts überprüft werden kann.

Wenn das Maß > zulässige Toleranz ist → Produkt aussortieren.

Stellen Sie sich jedoch einen Oberflächenfehler vor, der in vielen verschiedenen Formen, Größen und Ausrichtungen auftritt. Es wäre wohl kaum praktikabel, Tausende von Regeln für jede mögliche visuelle Variante zu definieren.

Ein Computer-Vision-Modell kann stattdessen Muster aus Bildern korrekter und fehlerhafter Produkte lernen und neue Fälle automatisch klassifizieren.

Beispiel: Nachfrageprognose

Ein regelbasiertes Bestandsverwaltungssystem kann Folgendes angeben:

Wenn Lagerbestand < Mindestbestand → 500 Einheiten bestellen.

Ein KI‑Prognosesystem kann noch einen Schritt weiter gehen. Es kann historische Verkaufszahlen, saisonale Schwankungen, Werbeaktionen, das Kundenverhalten und andere Variablen analysieren, um die zukünftige Nachfrage abzuschätzen.

Das erste System führt eine Richtlinie aus. Das zweite hilft dabei, festzulegen, worauf die Richtlinie reagieren soll.

Die bessere Frage lautet oft: KI + Automatisierung

Die nützlichsten industriellen Systeme kombinieren häufig beide Ansätze.

Anstatt nur zu fragen, KI vs. Automatisierung, sollten sich Unternehmen auch die Frage stellen, wie KI und Automatisierung zusammenwirken können.

Betrachten wir noch einmal die vorausschauende Instandhaltung.

Das KI‑Modell liefert folgende Ausgabe:

Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten drei Tage: 82%.

Dann übernimmt die herkömmliche Automatisierung:

Wenn die Ausfallwahrscheinlichkeit > 80% ist → ein Wartungsticket im CMMS erstellen → die entsprechende Priorität zuweisen → den Techniker benachrichtigen.

Diese Architektur trennt zwei Zuständigkeiten voneinander.

Die KI wertet die Daten aus. Die Automatisierung führt die Aktion aus.

Dieses Muster lässt sich auf zahlreiche industrielle Anwendungsfälle anwenden:

Hier liegt oft der größte geschäftliche Mehrwert. KI liefert ein besseres Signal, während die Automatisierung dieses Signal in einen wiederholbaren betrieblichen Prozess umsetzt.

Fünf Fragen, die man sich vor der Einführung von KI stellen sollte

Bevor Unternehmen ein KI‑Projekt in Angriff nehmen, sollten sie eher das Problem als die Beliebtheit der Technologie bewerten.

1. Lässt sich das Problem mit einer einfachen Regel lösen?

Wenn sich das Problem mit einer kleinen Anzahl deterministischer Regeln zuverlässig lösen lässt, ist die herkömmliche Automatisierung in der Regel schneller und kostengünstiger.

2. Verfügen wir über genügend relevante Daten?

Die Leistungsfähigkeit von KI hängt in hohem Maße von der Qualität und Relevanz der Daten ab. Ein Unternehmen kann zwar große Mengen an Informationen sammeln, dennoch fehlen ihm möglicherweise die spezifischen Daten, die für das Training eines brauchbaren Modells erforderlich sind.

3. Ist der Prozess bereits vorhersehbar?

Wenn das richtige Ergebnis bereits im Voraus bekannt ist, bietet maschinelles Lernen möglicherweise nur einen geringen Mehrwert. KI ist dort am nützlichsten, wo Vorhersagen, Klassifizierungen oder Interpretationen tatsächlich erforderlich sind.

4. Wie hoch sind die Kosten eines Fehlers?

KI‑Modelle sind nicht hundertprozentig genau. Daher müssen Unternehmen akzeptable Fehlerquoten festlegen und bestimmen, was geschieht, wenn das Modell unsicher ist oder zu falschen Ergebnissen kommt.

Bei risikoreichen Prozessen kann die geeignete Architektur Vertrauensschwellenwerte, zusätzliche Geschäftsregeln oder eine manuelle Freigabe umfassen.

5. Wird KI einen messbaren ROI erzielen?

“Wir wollen KI einsetzen” ist kein Geschäftsmodell.

Eine bessere Frage lautet: Welches messbare Problem wird das System lösen?

Wird dadurch die Ausfallzeit verkürzt? Die Ausbeute verbessert? Der Ausschuss reduziert? Entwicklungszeit eingespart? Die Prognosegenauigkeit erhöht? Die manuelle Dokumentenbearbeitung reduziert?

Der Wert eines KI‑Projekts sollte von Anfang an mit einem betrieblichen KPI verknüpft sein.

Ein einfaches Entscheidungsmodell für KI vs. Automatisierung

Man kann die gesamte Entscheidung auf drei Fragen reduzieren.

1. Ist der Prozess wiederholbar und lässt er sich anhand klarer Regeln beschreiben?
Ja → Beginnen Sie mit der herkömmlichen Automatisierung.

2. Hängt das richtige Ergebnis von komplexen Mustern in den Daten ab?
Ja → KI in Betracht ziehen.

3. Muss die Ausgabe der KI eine vorhersehbare operative Maßnahme auslösen?
Ja → KI mit Automatisierung kombinieren.

Dieses Rahmenkonzept ist bewusst einfach gehalten. Echte industrielle Systeme können komplexer sein, doch die Logik dahinter bleibt nützlich, da sie das Projektteam dazu zwingt, das Problem zu definieren, bevor es sich für eine Technologie entscheidet.

KI ersetzt keine gute Prozessgestaltung

Die derzeitige Begeisterung für künstliche Intelligenz kann den Eindruck erwecken, dass jedes Projekt zur digitalen Transformation eine KI‑Komponente enthalten sollte.

Das trifft selten zu.

Ein schlecht konzipierter Prozess wird nicht automatisch besser, nur weil ein Modell hinzugefügt wurde. In vielen Fällen ist der richtige erste Schritt die Prozessstandardisierung, die Datenintegration oder eine grundlegende Automatisierung.

Sobald der Prozess stabil läuft und die entsprechenden Daten vorliegen, kann KI dort eingesetzt werden, wo sie einen messbaren Vorteil bringt.

Dieser Ansatz ist insbesondere in der Fertigung von großer Bedeutung. Produktionsumgebungen erfordern Zuverlässigkeit, die Integration in bestehende Systeme und klare Zuständigkeiten für betriebliche Entscheidungen. Technologie sollte Unsicherheit und Komplexität verringern und diese nicht ohne geschäftlichen Grund verursachen.

Fazit: Wählen Sie das Werkzeug, das zum Problem passt

Die Debatte um KI vs. Automatisierung sollte nicht als Wettstreit zwischen einer modernen und einer älteren Technologie dargestellt werden.

Traditionelle Automatisierung ist das richtige Mittel der Wahl, wenn der Prozess vorhersehbar ist und die Regeln bekannt sind. KI erweist sich als wertvoll, wenn das Problem die Interpretation von Daten, das Erkennen komplexer Muster oder die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse erfordert.

Und bei vielen der bewährtesten Lösungen aus der Praxis arbeiten die beiden Technologien Hand in Hand.

Die KI schätzt ein, was wahrscheinlich passieren wird. Die Automatisierung sorgt dafür, dass die entsprechenden Maßnahmen auch tatsächlich ergriffen werden.

Für produzierende Unternehmen kann diese Unterscheidung unnötige Investitionen verhindern und dazu beitragen, KI‑Projekte auf Bereiche zu konzentrieren, in denen fortschrittliche Modelle einen echten betrieblichen Mehrwert schaffen können.

Wir bei COGITA sind der Überzeugung, dass fortschrittliche KI nicht um ihrer selbst willen eingesetzt werden sollte. Sie sollte konkrete Probleme lösen, sich in reale Prozesse integrieren lassen und messbaren Mehrwert für Unternehmen und die Menschen schaffen, die diese leiten.

KI vs. Automatisierung Diese Frage gewinnt für produzierende Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Da künstliche Intelligenz immer leichter zugänglich wird, fragen sich viele Unternehmen, ob ihre Prozesse auf herkömmliche Weise automatisiert, durch KI ergänzt oder auf der Grundlage von Modellen des maschinellen Lernens neu gestaltet werden sollten.

Die Unterscheidung ist einfacher, als es zunächst den Anschein hat:

Die Automatisierung lautet: “Wenn X passiert, dann Y tun.”
Die KI sagt: “Prognostiziere, klassifiziere oder interpretiere anhand der verfügbaren Daten, was als Nächstes passieren dürfte.”

Dieser Unterschied ist von Bedeutung, da nicht jedes Digitalisierungsprojekt künstliche Intelligenz erfordert. In vielen Fällen ist die herkömmliche Automatisierung nach wie vor die effektivste, zuverlässigste und kostengünstigste Lösung.

Der teuerste Fehler besteht oft nicht darin, keine KI einzuführen. Es ist vielmehr die falsche Technologie für das Problem einzusetzen.

Was ist traditionelle Automatisierung?

Herkömmliche Automatisierung funktioniert am besten, wenn ein Prozess vorhersehbar ist und sich anhand klarer Regeln beschreiben lässt. Das System muss die Situation nicht interpretieren. Es führt lediglich vordefinierte Anweisungen aus.

Die Logik lässt sich in der Regel wie folgt zusammenfassen:

WENN X → DANN Y

Typische Beispiele hierfür sind:

Das wesentliche Merkmal ist die Vorhersehbarkeit. Wir wissen bereits, was in einer bestimmten Situation passieren sollte.

An diesem Ansatz ist nichts Veraltetes. In der Fertigung basieren unzählige Prozesse auf deterministischer Logik. SPS‑Systeme, Alarme, Arbeitsabläufe, ERP‑Integrationen, robotergestützte Prozesse und Produktionssteuerungssysteme funktionieren oft erfolgreich, weil die Regeln im Voraus bekannt sind.

Wenn sich diese Regeln klar beschreiben lassen, könnte der Einsatz von KI den Prozess lediglich verteuern und die Wartung erschweren.

Worin unterscheidet sich KI von Automatisierung?

KI erweist sich als nützlich, wenn sich das Problem nicht ohne Weiteres als vollständiger Regelsatz formulieren lässt.

Anstatt dem System in jeder möglichen Situation genau vorzuschreiben, was es tun soll, stellen wir Daten zur Verfügung und nutzen ein Modell, um Muster zu erkennen. Das Modell kann dann eine Vorhersage, eine Klassifizierung, eine Empfehlung oder eine Wahrscheinlichkeit generieren.

Ein vereinfachter KI‑Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:

DATEN → MODELL → VORHERSAGE / KLASSIFIZIERUNG / EMPFEHLUNG

Zu den typischen KI‑Anwendungen gehören:

Ein wichtiger Punkt wird jedoch oft missverstanden: KI “weiß” nicht, was sie tun soll.

Ein KI‑Modell generiert eine Ausgabe auf der Grundlage von Mustern, die in den Daten gefunden wurden, sowie der Art und Weise, wie das System trainiert oder konfiguriert wurde. Seine Ausgabe ist oft eher probabilistisch als vollständig deterministisch.

Aus diesem Grund erfordern KI‑Systeme eine Datenqualitätskontrolle, Tests, Überwachung, Leistungskennzahlen und eine Strategie zum Umgang mit Fehlern.

KI vs. Automatisierung: Die wichtigsten Unterschiede

Kriterium Traditionelle Automatisierung KI
Logik Vordefinierte Regeln Aus Daten gelerntes Modell
Typische Entscheidung Wenn X, dann Y Auf der Grundlage von Daten X vorhersagen oder klassifizieren
Daten Kann ganz einfach sein In der Regel kritisch
Prozessvorhersagbarkeit Hoch Kann mit Unsicherheit umgehen
Behandlung von Ausnahmen Erfordert zusätzliche Regeln Kann komplexe Muster erkennen
Lernen Nein Möglich durch Aus- oder Weiterbildung
Implementierungskosten In der Regel niedriger Oft höher
Wartung Regeln und Arbeitsabläufe Daten, Modell, Infrastruktur, Überwachung
Optimaler Anwendungsfall Wiederholbare Prozesse Vorhersagbare oder mehrdeutige Probleme

Die zentrale Frage in der KI vs. Automatisierung Es geht also nicht darum, welche Technologie fortschrittlicher ist.

Die richtige Frage lautet:

Welche Technologie passt zur Problemstellung?

Wann sollten Sie sich für Automatisierung entscheiden?

Die herkömmliche Automatisierung ist in der Regel die bessere Wahl, wenn:

  1. Der Vorgang wiederholt sich.
  2. Die Regeln lassen sich klar definieren.
  3. Das zu erwartende Ergebnis ist vorhersehbar.
  4. Es gibt relativ wenige Ausnahmen.
  5. Es sind weder Prognosen noch komplexe Auswertungen erforderlich.

Beispiel: Ein Produktionszyklus

Stellen Sie sich vor, eine Maschine schließt einen Produktionszyklus ab.

Die erforderliche Logik lautet:

Wenn der Zyklus abgeschlossen ist → Ergebnis speichern → Informationen senden → nächste Phase starten.

Das ist ein klassisches Automatisierungsproblem.

Es gibt kein verstecktes Muster, das es zu entdecken gilt. Eine Vorhersage ist nicht erforderlich. Das System weiß bereits genau, was passieren soll.

Der Einsatz von KI wäre in diesem Fall eine unnötige Komplexität. Er würde zusätzlichen Aufwand für Entwicklung, Tests, Überwachung und Wartung mit sich bringen, ohne einen nennenswerten geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.

Automatisierung ist hier nicht einfach nur die einfachere Alternative. Sie ist die richtige technische Lösung.

Wann ist der Einsatz von KI sinnvoll?

Eine sinnvolle Frage lautet:

Hängt das Ergebnis von Mustern ab, die sich nicht ohne Weiteres anhand expliziter Regeln beschreiben lassen?

Wenn die Antwort „Ja“ lautet, könnte KI eine geeignete Lösung sein.

Vorausschauende Instandhaltung: Automatisierung vs. KI

Die vorausschauende Instandhaltung ist eines der deutlichsten Beispiele dafür.

Ein herkömmliches automatisiertes System könnte einen Schwellenwert verwenden:

Wenn die Temperatur > 90 °C ist → Alarm auslösen.

Dies ist sinnvoll, wenn bereits bekannt ist, dass Temperaturen über 90 °C einen gefährlichen Zustand darstellen.

KI kann jedoch ein anderes Problem lösen:

Prognostizieren Sie anhand von Temperatur, Vibration, Maschinenauslastung, Betriebsverlauf, früheren Ausfällen und weiteren Parametern die Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten Tage.

Der Unterschied ist erheblich.

Die Automatisierung reagiert auf einen bekannten Zustand.

Die KI versucht, ein komplexes Muster zu erkennen, das auf einen zukünftigen Ausfall hindeuten könnte, noch bevor ein einfacher Schwellenwert erreicht wird.

Das bedeutet jedoch nicht, dass die Automatisierung überflüssig wird. Tatsächlich funktionieren die beiden Technologien oft am besten im Zusammenspiel.

Qualitätskontrolle: Regeln oder Computer Vision?

Die gleiche Unterscheidung gilt auch für die Qualitätskontrolle.

Sollte ein Produkt immer dann aussortiert werden, wenn ein messbares Maß eine festgelegte Toleranz überschreitet, reicht die herkömmliche Automatisierung aus:

Wenn das Maß > X ist → Produkt aussortieren.

Manche Fehler lassen sich jedoch nicht ohne Weiteres anhand numerischer Regeln beschreiben.

Ein Kratzer, eine Verformung, eine fehlerhafte Montage, eine Verfärbung, eine ungewöhnliche Beschaffenheit oder eine optische Unregelmäßigkeit mögen für einen erfahrenen Qualitätsprüfer offensichtlich sein, lassen sich jedoch nur schwer als feste Regel festhalten.

In diesem Fall kann die Bildverarbeitung Bilder analysieren und Produkte anhand von Mustern klassifizieren, die aus Daten gelernt wurden.

Das KI‑System kann den Fehler erkennen, während die Automatisierungsebene entscheidet, wie es weitergeht.

Zum Beispiel:

Die KI erkennt einen möglichen Fehler → die Automatisierung entfernt das Produkt aus der Produktionslinie → das Qualitätssystem protokolliert den Vorfall.

Bedarfsprognose: Wenn Regeln nicht ausreichen

Die Bestandsverwaltung ist ein weiteres praktisches Beispiel für KI vs. Automatisierung.

Bei einem traditionellen Ansatz könnte beispielsweise folgende Regel zum Einsatz kommen:

Wenn der Lagerbestand < X ist → Y Einheiten bestellen.

Das kann sehr gut funktionieren, wenn die Nachfrage stabil ist.

Die Nachfrage kann jedoch von vielen Faktoren abhängen:

Ein fester Schwellenwert erfasst diese Zusammenhänge möglicherweise nicht.

Ein KI‑Modell kann anhand historischer Daten die zukünftige Nachfrage prognostizieren und abschätzen, wie viel Lagerbestand in der nächsten Woche oder im nächsten Monat benötigt werden könnte.

Die Automatisierung kann die Prognose dann nutzen, um Nachschubprozesse auszulösen.

Das bessere Modell ist oft KI + Automatisierung

Für viele Unternehmen lautet die sinnvollste Antwort nicht KI vs. Automatisierung.

Es ist KI + Automatisierung.

KI kann interpretieren oder Vorhersagen treffen.

Die Automatisierung kann die Ausführung übernehmen.

Zum Beispiel:

KI: Das Modell schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Maschine innerhalb von fünf Tagen ausfällt, auf 82%.

Automatisierung: Wenn die Ausfallwahrscheinlichkeit > 80% beträgt, erstellen Sie bitte ein Wartungsticket im CMMS‑System und benachrichtigen Sie den zuständigen Techniker.

Bei dieser Architektur wird jede Technologie dort eingesetzt, wo sie ihre Stärken am besten ausspielen kann.

KI befasst sich mit Unsicherheit, Vorhersagen und komplexen Mustern.

Die Automatisierung übernimmt die wiederholbare Ausführung, die Integration, Arbeitsabläufe, Benachrichtigungen und Geschäftsregeln.

In der Praxis ist ein KI‑Modell als eigenständige Komponente selten von Nutzen. Seine Vorhersagen müssen in der Regel in einen konkreten Geschäftsprozess eingebunden werden.

Es müssen Daten erfasst werden. Das Modell muss ein Ergebnis generieren. Das Ergebnis muss an das richtige System weitergeleitet werden. Möglicherweise muss ein Schwellenwert angewendet werden. Möglicherweise muss jemand die Entscheidung genehmigen. Die Maßnahme muss ausgeführt und protokolliert werden.

Aus diesem Grund sind viele erfolgreiche industrielle KI‑Systeme Hybridsysteme.

KI vs. Automatisierung bei der Dokumentenverarbeitung

Dokumentenworkflows veranschaulichen dasselbe Prinzip.

Herkömmliche Automatisierung kann beispielsweise folgende Aufgaben übernehmen:

Wenn eine E‑Mail einen PDF‑Anhang enthält → speichere ihn in einem Ordner.

Was aber, wenn das System das Dokument verstehen muss?

Möglicherweise muss es:

Genau hier kann KI von großem Nutzen sein.

Ein vollständiger Prozess könnte wie folgt aussehen:

Dokument eingehen → KI klassifiziert es und extrahiert Informationen → Die Daten werden automatisch in das ERP‑System eingegeben → Unklare Fälle werden zur Überprüfung an einen Mitarbeiter weitergeleitet.

Auch hier ergänzen sich KI und Automatisierung gegenseitig.

5 Fragen, die Sie sich vor der Einführung von KI stellen sollten

1. Lässt sich das Problem mit einer einfachen Regel lösen?

Wenn ja, ist die herkömmliche Automatisierung wahrscheinlich der bessere Ausgangspunkt.

Eine deterministische Lösung lässt sich in der Regel leichter implementieren, testen, erklären und warten.

2. Verfügen Sie über genügend relevante Daten?

KI benötigt nützliche Daten.

Große Datenmengen bedeuten nicht automatisch, dass ein KI‑Projekt funktioniert. Die Daten müssen Informationen enthalten, die mit dem Ergebnis zusammenhängen, das Sie vorhersagen möchten.

Bevor Sie ein Modell erstellen, sollten Sie prüfen, ob die erforderlichen Signale tatsächlich vorhanden sind.

3. Ist das Ergebnis des Prozesses vorhersehbar?

Wenn jede gültige Eingabe stets dieselbe Ausgabe erzeugen sollte, könnte herkömmliche Software ausreichen.

KI wird umso interessanter, je mehr die Antwort von Wahrscheinlichkeit, Interpretation, Klassifizierung oder komplexen Zusammenhängen zwischen vielen Variablen abhängt.

4. Sind die Kosten eines Fehlers akzeptabel?

KI‑Systeme arbeiten nicht mit absoluter Genauigkeit.

Ein Modell kann falsch-positive, falsch-negative oder ungewisse Ergebnisse liefern.

Daher lautet die entscheidende Frage nicht nur:

Wie genau ist das Modell?

Es ist außerdem:

Was passiert, wenn das Modell falsch ist?

Bei Entscheidungen mit hohem Risiko benötigen Unternehmen möglicherweise eine menschliche Genehmigung, zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen oder ein hybrides System, bei dem die KI eine Maßnahme empfiehlt, die zulässigen Handlungen jedoch durch deterministische Regeln festgelegt werden.

5. Wird KI einen messbaren ROI liefern?

KI sollte nicht einfach deshalb eingeführt werden, weil eine Organisation “KI haben” möchte.”

Es sollte ein konkretes geschäftliches Problem lösen.

Der Erwartungswert kann sich ergeben aus:

Das geschäftliche Problem sollte immer Vorrang vor dem Modell haben.

KI vs. Automatisierung: Ein einfaches Entscheidungsmodell

Die Entscheidung lässt sich auf drei Fragen reduzieren.

Lässt sich der Prozess anhand stabiler und eindeutiger Regeln beschreiben?
Ja → Wählen Sie „Automatisierung“.

Hängt das Ergebnis von komplexen Mustern in den Daten, der Interpretation oder der Vorhersage ab?
Ja → KI in Betracht ziehen.

Erzeugt die KI eine Prognose oder Empfehlung, die eine wiederholbare operative Maßnahme auslösen sollte?
Ja → KI mit Automatisierung kombinieren.

Dieses Rahmenkonzept hilft dabei, zwei häufige Fehler zu vermeiden.

Erstens: Der Einsatz von KI in Fällen, in denen ein paar einfache Regeln besser funktionieren würden.

Zweitens werden immer komplexere regelbasierte Systeme für Probleme entwickelt, die im Grunde genommen vorhersagbar sind.

Fazit: Wählen Sie die Technologie, die zum jeweiligen Problem passt

Die Diskussion rund um KI vs. Automatisierung sollte nicht als Wettbewerb zwischen einer modernen und einer veralteten Technologie dargestellt werden.

Beide Ansätze sind nach wie vor wertvoll, da sie unterschiedliche Arten von Problemen lösen.

Automatisierung funktioniert am besten, wenn wir die Regeln des Prozesses kennen.

KI ist dann von Nutzen, wenn es darum geht, Daten zu interpretieren, Muster zu erkennen oder zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Und in vielen Fertigungsumgebungen vereint die leistungsfähigste Architektur beide Technologien.

Die KI schätzt ein, was wahrscheinlich passieren wird.

Die Automatisierung stellt sicher, dass die entsprechenden betrieblichen Maßnahmen konsequent ausgeführt werden.

Deshalb sollte die erste Frage bei einem KI‑Projekt nur selten lauten:

“Welches Modell sollen wir verwenden?”

Eine viel bessere Frage lautet:

“Was für ein Problem versuchen wir eigentlich zu lösen?”

Sobald dies klar ist, fällt die Entscheidung zwischen Automatisierung, KI oder einer Kombination aus beidem viel leichter – und es ist viel wahrscheinlicher, dass dadurch ein messbarer geschäftlicher Mehrwert entsteht.

Implementierung von AI in Unternehmen

In verschiedenen Berichten und Studien wird versucht, den Grad der KI‑Entwicklung und -Einführung im Unternehmenssektor zu erfassen.

Zu den umfassendsten Berichten, die bisher veröffentlicht wurden, gehören Stand der polnischen KI 2021 und Karte der polnischen AI 2019. Diese Berichte bieten eine umfangreiche Liste polnischer Unternehmen, auch solcher mit kleinen KI‑Teams. Leider hat sich in den letzten Jahren viel verändert, und es ist schade, dass diese Berichte nicht aktualisiert wurden.

Erwähnenswert ist die Liste der polnischen KI‑Startups die Mitte 2023 von Dr. Przemysław Chojecki zusammengestellt wurde und über 100 Start-ups sowie auf KI spezialisierte Dienstleistungsunternehmen - Softwarehäuser - umfasst. Eine ähnliche Liste der polnischen Start-upswurde von Jan Szumada erstellt.

Ein viel neuerer Bericht ist die EY‑Bericht: Wie setzen polnische Unternehmen KI ein?. EY befragte einen großen Querschnitt von Unternehmen (über 500) unterschiedlicher Größe und aus verschiedenen Branchen. Die wichtigste Schlussfolgerung: 20% der großen und mittleren Unternehmen in Polen haben KI-basierte Systeme implementiert, und 80% der Unternehmen, die die KI‑Implementierung abgeschlossen haben, geben an, Vorteile erzielt zu haben. Leider lassen diese Ergebnisse aufgrund der mangelnden Tiefe des Themas erhebliche Zweifel aufkommen - was genau verstehen wir unter “KI‑Implementierung”?

Medizinische Startups (170 aus Polen) werden in dem Bericht gründlich analysiert Top-Disruptoren im Gesundheitswesen. Dieser Bericht wurde von der AI in Health Coalition erstellt, der Unternehmen angehören (wie z. B. COGITA) und andere Einrichtungen, deren Ziel es ist, die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen in Polen zum Nutzen von Patienten und Ärzten zu gestalten.

Eine vom Ministerium initiierte Plattform, ai4msp.pl, werden zahlreiche KI‑Projekte polnischer Unternehmen vorgestellt. Sie soll als Marktplatz dienen, obwohl es schwierig ist, ihre derzeitige Marktbedeutung zu beurteilen.

Podcasts und Interviews, wie z. B. Nieliniowy oder 99twarzyAI, geben einen recht guten Überblick darüber, was in polnischen Unternehmen tatsächlich mit künstlicher Intelligenz geschieht.

Es ist erwähnenswert, dass sich Unternehmen im Zeitalter der generativen KI zunehmend darauf konzentrieren, ihre eigenen Mitarbeiter (IT‑Abteilungen oder andere) zu schulen und KI‑Lösungen intern zu testen, anstatt die Arbeit an qualifizierte Datenwissenschaftler auszulagern, die bis vor kurzem ein Monopol auf die Entwicklung von Systemen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz hatten.

AI‑Unternehmen Verbände

Innerhalb des polnischen Verbands der Softwareunternehmen SoDA wurde eine Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz eingerichtet.SoDA AI Forschungsgruppewurde im vergangenen Jahr gegründet und besteht aus rund 100 Mitgliedern aus 30 polnischen KI‑Unternehmen.

Zwei von dieser Gruppe vorgelegte Berichte sind besonders erwähnenswert. Mensch-KI‑Zusammenarbeit: Perspektiven für den polnischen öffentlichen Sektor enthält Beispiele für KI‑Projekte, die in verschiedenen Bereichen des öffentlichen Sektors durchgeführt wurden, und die damit verbundenen Herausforderungen. Inzwischen hat der Bericht Generative KI in der Wirtschaft (der nicht nur von SoDA mitgestaltet wurde) konzentriert sich ausschließlich auf generative künstliche Intelligenz und stellt deren Potenzial in verschiedenen Branchen vor. Dieser Bericht konzentriert sich eher auf die Vorstellung von Möglichkeiten und Werkzeugen als auf die Präsentation tatsächlich realisierter KI‑Projekte.

In den letzten Monaten hat die Kammer AI Außerdem wurde eine Handelskammer gegründet, in der derzeit 44 Unternehmen gelistet sind, die sich mit KI‑Lösungen beschäftigen.

Kurse und Gemeinschaften

In den letzten anderthalb Jahren ist das Interesse an künstlicher Intelligenz auch bei Nichttechnikern, Programmierern, die sich bisher mit anderen Technologien befasst haben, und Personen, die ihr eigenes Unternehmen aufbauen, enorm gestiegen.

Verschiedene Gruppen haben bemerkenswerte Schulungen, Gemeinschaften und Plattformen geschaffen, wie z. B. Elefant AI, AI_Devs, Campus AI, oder Aufbau von AI‑Produkten. Das Niveau und die Ergebnisse dieser Kurse sind sehr unterschiedlich, was oft dazu führt, dass die Teilnehmer an mehreren verschiedenen Schulungen teilnehmen. Einige Kurse haben Tausende von Teilnehmern.

Was die Branchenveranstaltungen betrifft, so nehmen die seit langem bestehenden zyklischen, eher technischen Initiativen weiter zu, wie z. B. Gipfel der Datenwissenschaft, ML in PL, PyData, oder warschau.ai. Es entstehen aber auch immer mehr lokale Initiativen für KI‑Begeisterte, wie z. B. AI‑Frühstücke, Masowisches AI‑Fest, oder GenAI Krakau.

In dieser Kategorie sind die SpeakLeash Community, die mehr als 1.000 Enthusiasten umfasst, die sich der Idee verschrieben haben, einen großen Korpus polnischer Sprachdaten zu erstellen, der dann zum Training polnischer LLMs verwendet wird, ist ebenfalls erwähnenswert.

Wissenschaft und Experten

Eine großartige Analyse dessen, was in der polnischen Wissenschaft im Bereich der KI geschieht, wird in der IDEAS NCBR‑Bericht “Die Besten halten - Trends in der Doktorandenausbildung im Bereich der Künstlichen Intelligenz”. Daraus geht hervor, dass in den letzten 3,5 Jahren in Polen nur 200 Doktorarbeiten im Bereich der KI verteidigt wurden. Angesichts der rasanten Entwicklung in diesem Bereich ist das eine geringe Zahl.

Es ist erwähnenswert, dass in einer Ära des raschen Wandels, der durch KI vorangetrieben wird, Autoritäten auf diesem Gebiet oft Personen mit einer Ausbildung in anderen Bereichen (Philosophie, Management) oder Prominente sind. Diese Personen gewinnen mit ihren lautstarken Marketingbotschaften ein großes Publikum und bieten ihre Auftritte bei Konferenzen, Beratungen oder Schulungen an.

Ein Beispiel für eine Liste, in der versucht wurde, die einflussreichsten Personen in der KI auszuwählen, ist der Artikel “Die 23 einflussreichsten Polen in der KI” vorbereitet von MyCompany Polska.

Regierung: Gesetzgebung und Finanzierung

Im Bereich der KI sind auch staatliche und internationale Initiativen zu nennen. Seit 2016 wird die Entwicklung des KI‑Strategie wurde fortgesetzt, wobei der Meilenstein die Annahme des “Politik für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in Polen ab 2020″.. Dieses Dokument blieb jedoch in der polnischen Wirtschaft weitgehend unbemerkt, so dass es schwierig ist, seine Rolle bei der Gestaltung der KI-bezogenen Realität zu beurteilen.

Es scheint, dass die Umsetzung des EU‑AI‑Gesetzes, dessen Die vor kurzem abgeschlossenen Vorabkonsultationen werden eine viel wichtigere Rolle spielen.

Seit 2018 betreibt das Digitalisierungsministerium ein Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz, Aber trotz des breiten Querschnitts von Spezialisten und mehrerer Berichte ist es schwierig, einen breiteren Einfluss dieser Gruppe auf die KI-bezogene Realität in Polen zu erkennen.

Gewiss, öffentliche Finanzierungsprogramme wie Ścieżka Smart spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Unternehmen, auch wenn sie im Vergleich zu den für die KI‑Entwicklung in anderen Ländern bereitgestellten Mitteln unzureichend erscheinen.

Herkömmliche Qualitätskontrollmethoden sind oft zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler, was zu Ineffizienzen und erhöhten Kosten führt. In diesem Artikel stellen wir eine hypothetische Fallstudie vor, die zeigt, wie ein fortschrittliches Bilderkennungssystem die Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie am Beispiel eines großen Obst- und Gemüseverarbeitungsunternehmens revolutionieren kann.

Problembeschreibung und Zielsetzung des Projekts

Das Unternehmen ist auf die Herstellung von Konfitüren, Säften, Gemüsekonserven und Tiefkühlkost spezialisiert. Es verarbeitet täglich Tausende von Tonnen an Rohstoffen auf seinen umfangreichen Produktionsanlagen. Die größte Herausforderung für das Unternehmen besteht darin, eine hohe Produktqualität aufrechtzuerhalten, den Ausschuss zu minimieren und Produktionsfehler wie Verunreinigungen, mechanische Beschädigungen von Obst und Gemüse sowie die Nichteinhaltung von Qualitätsstandards schnell zu erkennen. Herkömmliche Qualitätskontrollmethoden erwiesen sich als unzureichend, so dass das Unternehmen ein KI-basiertes automatisches Bilderkennungssystem einführte.

Ziel des Projekts war es, ein fortschrittliches KI‑System zu entwickeln und zu implementieren, das Lebensmittelprodukte in der Produktionslinie automatisch prüft und Mängel und Schäden erkennt. Das System sollte die Effizienz der Qualitätskontrolle durch die Automatisierung des Prozesses erhöhen, die Produktionsabfälle durch die schnelle Erkennung von Mängeln verringern und die Gesamtqualität der an den Markt gelieferten Produkte verbessern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Vorbereitung der Daten

Drei Monate vor dem Projekt installierte das Unternehmen Kameras an den wichtigsten Stellen der Produktionslinie. Die Kameras wurden an der Rohwarenannahme, an den Sortieranlagen und an den Verpackungsmaschinen installiert. Diese strategischen Standorte ermöglichten die Überwachung der Qualität von Rohstoffen und Produkten in verschiedenen Produktionsstadien. Die Kameras erfassten Bilder von Rohstoffen wie Äpfeln, Tomaten, Paprika, Karotten und Kartoffeln, die dann auf Mängel und Schäden analysiert wurden.

Im Laufe von drei Monaten sammelte das Unternehmen etwa 500.000 Bilddatensätze, wobei täglich etwa 5.000 neue Bilder hinzukamen. Diese Daten wurden auf lokalen Servern und in der Cloud gespeichert, um einen einfachen Zugriff auf große Datensätze zu gewährleisten. Jeder Datensatz enthielt einen Zeitstempel, den Standort an der Produktionslinie, den Produkttyp und eine Beschreibung des Fehlers, falls dieser entdeckt wurde. Während der Datenerfassung wurden einige Kameramethoden und -standorte geändert, um die Qualität der erfassten Daten zu verbessern. Fehlende Daten wurden durch zusätzliche Fotositzungen und Verbesserungen der Kamerakonfiguration ergänzt.

Modellauswahl und Training

Für die Systemimplementierung wurden fortschrittliche KI‑Technologien und -Tools wie Pytorch und OpenCV verwendet. Convolutional Neural Networks (CNNs) wurden aufgrund ihrer Effektivität bei Bildanalyseaufgaben ausgewählt, da sie in der Lage sind, automatisch Merkmale und Muster zu erkennen. Außerdem wurde Transfer-Lernen eingesetzt, wobei das vortrainierte YOLO‑Modell verwendet wurde, das an die spezifischen Daten der Lebensmittelindustrie angepasst wurde.

Die Bilddaten wurden mit OpenCV vorverarbeitet, einschließlich Farbkorrektur, Lichtnormalisierung und Rauschentfernung. Um den Trainingsdatensatz zu vergrößern und die Modellgeneralisierung zu verbessern, wurden Datenerweiterungen wie Rotation, Skalierung und Änderungen von Helligkeit und Kontrast vorgenommen. Die CNN‑Modelle wurden auf großen Bilddatensätzen trainiert, die verschiedene Klassen von Rohstoffen und verschiedene Arten von Defekten abdecken. Der Trainingsprozess wurde durch den Einsatz von Grafikprozessoren mit NVIDIA CUDA‑Technologie beschleunigt, was eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze ermöglicht.

Umsetzung und Integration

Das Bilderkennungsmodell wurde auf AWS‑Servern mit GPU‑Unterstützung bereitgestellt, um eine schnelle Bilddatenverarbeitung zu gewährleisten. Für die Skalierung und Systemleistung wurden AWS EC2‑Server mit p3.2xlarge-Instanzen verwendet. Mit Flask wurde eine RESTful-API erstellt, die die Kommunikation zwischen dem Bilderkennungssystem und der Produktionslinie ermöglicht. Die API verarbeitete HTTP‑POST‑Anfragen zum Senden von Bildern und Empfangen von Analyseergebnissen.

Die API wurde in das bestehende Produktionssystem des Unternehmens integriert und ermöglichte die automatische Bildübertragung von den Kameras zum Bilderkennungssystem. Das Produktionssystem sendete die Bilder in Echtzeit an die API, und die Analyseergebnisse wurden an das Produktionssystem zurückgesendet, damit entsprechende Maßnahmen ergriffen werden konnten, z. B. das Entfernen defekter Produkte aus der Linie.

Überwachungs- und Verwaltungstools wie Amazon CloudWatch wurden implementiert, um eine kontinuierliche Systemverfügbarkeit und -leistung zu gewährleisten.

Erreichte Ergebnisse

Das System erreichte eine Genauigkeit von 80% bei der Erkennung von Rohmaterialfehlern, was dem Hersteller erhebliche geschäftliche Vorteile einbrachte. Die Implementierung reduzierte den Produktionsabfall um 20%, was 10 Tonnen weniger Abfall pro Monat entspricht.

Die Effizienz der Qualitätskontrolle von Rohstoffen stieg um 50%, was zu schnelleren und genaueren Inspektionen führte. Wenn man davon ausgeht, dass die mit der Qualitätskontrolle von Rohstoffen verbundenen Arbeitskosten 50.000 PLN pro Monat betragen, belaufen sich die Einsparungen durch die erhöhte Effizienz auf 25.000 PLN pro Monat.

Kosten und Ressourcen

An dem Projekt waren drei Data Scientists und ein Teilzeit-Projektmanager beteiligt. Es dauerte vier Monate und umfasste die Datenaufbereitung, die Modellschulung und die Systembereitstellung.

AWS‑Server wurden für das Modelltraining und die Bereitstellung des Bilderkennungssystems verwendet. Die Modellschulung auf EC2 p3.2xlarge-Instanzen kostete 10.600 PLN für 900 Arbeitsstunden. Bereitstellung und Betrieb auf EC2 t3.large-Instanzen kosteten 900 PLN für 4 Monate Arbeit. Die Datenspeicherung auf Amazon S3 kostete 700 PLN für 2 TB Daten über 4 Monate, und die Verwendung von Amazon RDS für die Datenbankspeicherung kostete 1.100 PLN.

Die Gesamtkosten des Projekts beliefen sich auf 513.300 PLN.

Überwachung und Optimierung

Das System wurde mit Amazon CloudWatch auf Verfügbarkeit und Leistung überwacht, und die Bilderkennungsmodelle wurden regelmäßig monatlich aktualisiert, um Änderungen bei den Rohstoffen und neuen Fehlertypen Rechnung zu tragen. Ein Warnsystem informierte das Team über alle Unregelmäßigkeiten wie Leistungsabfälle oder Probleme mit der Datenverfügbarkeit.

Interaktion mit dem technischen Team

Die Zusammenarbeit zwischen den Teams war entscheidend für den Erfolg des Projekts. Es fanden regelmäßige Treffen zwischen den Teams für Datenwissenschaft, IT, Produktion und Qualitätsmanagement statt, um den Projektfortschritt zu besprechen, Ideen auszutauschen und mögliche Probleme zu identifizieren. Alle Projektphasen wurden sorgfältig dokumentiert, einschließlich der technischen Spezifikationen, Datenanalyseberichte, A/B‑Testergebnisse und Empfehlungen für weitere Maßnahmen. Für das Produktionsteam wurden Schulungen zur Verwendung des Bilderkennungssystems und zur Interpretation der Ergebnisse durchgeführt, um das Potenzial des Tools zu maximieren.

Herausforderungen und zukünftige Wege

Das Projekt war mit mehreren Herausforderungen konfrontiert, wie z. B. der Sicherstellung der Skalierbarkeit des Systems zur Bewältigung wachsender Daten- und Rohstoffmengen und der kontinuierlichen Verbesserung der Genauigkeit des Erkennungsmodells durch regelmäßige Updates und Algorithmusoptimierung. Die Integration mit verschiedenen Produktionssystemen und die Gewährleistung der Kompatibilität stellten ebenfalls eine Herausforderung dar.

Für die Zukunft plant der Lebensmittelhersteller, den Erkennungsumfang zu erweitern und die Erkennung anderer Fehlertypen, wie strukturelle Verformungen oder Farbveränderungen, einzuführen. Die nächsten Schritte in der Systementwicklung sind eine stärkere Automatisierung durch fortschrittlichere Entscheidungsfindungsmechanismen an der Produktionslinie und die Nutzung fortschrittlicher Analysen zur Vorhersage von Qualitätsproblemen und zur Optimierung von Produktionsprozessen.

Zusammenfassung

Die Einführung eines fortschrittlichen Bilderkennungssystems brachte erhebliche Vorteile mit sich, z. B. die Verringerung der Produktionsabfälle, die Steigerung der Effizienz der Qualitätskontrolle von Rohstoffen und die Verbesserung der Produktqualität. Obwohl das Projekt mit einigen Herausforderungen konfrontiert war, waren die geschäftlichen Vorteile der Implementierung des Systems beträchtlich, und das Unternehmen plant für die Zukunft eine weitere Entwicklung und Optimierung des Systems.

Diese hypothetische Fallstudie zeigt, wie künstliche Intelligenz die Lebensmittelbranche revolutionieren und sowohl den Herstellern als auch den Verbrauchern spürbare Vorteile bringen kann.

Online-Shops müssen ihr Angebot ständig an die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden anpassen, um die Konversionsraten und den Warenkorbwert zu erhöhen.

Im Folgenden werden wir Schritt für Schritt ein hypothetisches Projekt zur Implementierung eines fortschrittlichen Empfehlungssystems in einem Elektronikmarkt erörtern, das die Verkaufszahlen und das Einkaufserlebnis der Kunden erheblich verbessern könnte.

Problembeschreibung und Zielsetzung des Projekts

Business-Kontext

Ein auf Elektronik (Laptops, Smartphones, Fernseher und Zubehör) spezialisiertes Online-Geschäft stellte fest, dass viele Kunden die Website verließen, ohne einen Kauf zu tätigen. Trotz einer breiten Produktpalette hatten die Nutzer Schwierigkeiten, Artikel zu finden, die ihren Bedürfnissen entsprachen. Infolgedessen waren die Konversionsraten und der durchschnittliche Warenkorbwert niedriger als erwartet, was sich negativ auf den Umsatz und die Rentabilität des Shops auswirkte.

Ziele des Projekts

Das Projekt zielte darauf ab, ein fortschrittliches Empfehlungssystem zu entwickeln und zu implementieren:

  1. Personalisieren Sie die Produktlisten auf Kategorieseiten, um Produkte zu präsentieren, die den Vorlieben und dem Surfverhalten der Nutzer am besten entsprechen.
  2. Einführung von Produktempfehlungen auf Haupt- und Unterseiten, die Artikel auf der Grundlage früherer Käufe und des Website-Verhaltens vorschlagen.
  3. Segmentieren Sie Nutzer nach ihrem Einkaufsverhalten und ihren Vorlieben, um gezieltere Angebote und Marketingkampagnen zu ermöglichen.

Erwartete Ergebnisse:

Vorbereitung der Daten

Datenquellen

Das Projekt nutzte verschiedene Datenquellen, die für die erfolgreiche Implementierung des Empfehlungssystems entscheidend sind:

  1. Kaufhistorie
    Eine CSV‑Datei, die die Kaufhistorie der Nutzer über einen Zeitraum von zwei Jahren enthält. Die Daten enthielten Produktinformationen, Kaufdaten, Preise und Produktkategorien.
  2. Produkt Zuführung
    Ein regelmäßig aktualisierter Produkt-Feed aus der API des Shops, der detaillierte Informationen über die verfügbaren Produkte enthält (Namen, Beschreibungen, Preise, Verfügbarkeit, technische Eigenschaften und Kategorien).
  3. Eventserver
    Der Eventserver sammelte Daten aus dem Online-Shop und speicherte sie in einer speziellen Datenbank. Zu den erfassten Ereignissen gehörten Produktaufrufe (etwa 100 Millionen Datensätze), Klicks (etwa 1 Million Datensätze), Hinzufügungen zum Warenkorb und Käufe (etwa 100 Tausend Datensätze).

Qualität der Daten

Um die Datenqualität zu gewährleisten, wurden Maßnahmen ergriffen:

Datenaufbereitung und -verarbeitung
Vor der Entwicklung des Empfehlungssystems wurden mehrere Maßnahmen ergriffen, um wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen:

Umsetzung und Integration

Technologien und Werkzeuge

Bei der Implementierung des Empfehlungssystems wurden verschiedene Modelle und Technologien der künstlichen Intelligenz eingesetzt:

  1. Einbettungen mit OpenAI: Umwandlung von Produktbeschreibungen und Nutzerbewertungen in ein numerisches Format.
  2. XGBoost: Ein Prognosemodell zur Bestimmung der Produkte, die am wahrscheinlichsten gekauft werden.
  1. SHAP: Ein Tool zur Interpretation von Modellergebnissen, das hilft zu verstehen, welche Nutzereigenschaften die Entscheidungen des Empfehlungsmodells am meisten beeinflussen.

Integration in bestehende Systeme:

Erreichte Ergebnisse

Nachdem das System implementiert war, wurden A/B‑Tests durchgeführt. Das Empfehlungssystem lieferte seine Ergebnisse für 50% zufällig ausgewählte Nutzer, während der Rest die übliche Produktreihenfolge (nach Beliebtheit) erhielt. Dies ermöglichte eine genaue Messung der Qualität des Modells.

  1. Anstieg des durchschnittlichen Warenkorbwerts
    Dank der empfohlenen Upsells stieg der durchschnittliche Warenkorbwert um 4%. Der Vergleich wurde im Rahmen eines zweiwöchigen A/B‑Tests durchgeführt. Unter der Annahme, dass der durchschnittliche Warenkorbwert vor der Implementierung 500 PLN betrug und es 10.000 Käufe pro Monat gab, belief sich der monatliche Gewinn aus dieser Steigerung auf 200.000 PLN.
  2. Zunahme der CR auf der Website
    Die Nutzer erhielten mehr maßgeschneiderte Produktvorschläge, was dazu führte, dass sie die Website seltener verließen und häufiger einkauften. Die Konversionsrate (CR) stieg um 4%, was zu 800 zusätzlichen monatlichen Konversionen und einem Gewinn von 416.000 PLN führte.

Kosten und Ressourcen

Die Hauptkosten des Projekts waren die Löhne des Entwicklungsteams.

Personalwesen

Projektdauer: 2 Monate.

Infrastrukturkosten

Da das gesamte System in der Cloud implementiert wurde, fielen zusätzliche Kosten an:

Gesamtkosten des Projekts: 303.870 PLN.

So hat sich die Investition bereits zwei Wochen nach der Einführung der Lösung ausgezahlt.

Überwachung und Optimierung

Nach der Implementierung des maschinellen Lernmodells war es wichtig, seine Leistung zu überwachen und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen.

Die Überwachung wurde mit Amazon CloudWatch durchgeführt. Aufgrund der Einführung neuer Produkte und sich ändernder Benutzerpräferenzen wurde ein automatisches wöchentliches Modelltraining eingeführt. Außerdem wurde ein Warnsystem eingeführt, um Anomalien zu melden.

Rückkopplungsschleife

Für jedes empfohlene Produkt konnten die Nutzer einen Daumen hoch oder runter klicken, um die Qualität der Empfehlung zu bewerten. Dies lieferte eine zusätzliche Informationsquelle, die für die Nachschulung des KI‑Modells nützlich war.

Schlussfolgerung

Die hypothetische Implementierung eines fortschrittlichen Empfehlungssystems in einem Elektronikmarkt war ein wichtiger Schritt zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses der Kunden und zur Steigerung der Verkaufseffizienz.

Durch die Personalisierung des Produktangebots auf der Grundlage der Nutzerpräferenzen wurden spürbare Verbesserungen bei den Konversionsraten und dem durchschnittlichen Warenkorbwert erzielt.

Das Projekt erforderte die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Anwendung fortschrittlicher Technologien des maschinellen Lernens, wie XGBoost, die eine effektive Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen und die Erstellung präziser Produktempfehlungen in Echtzeit ermöglichten.

In den letzten Jahren haben wir mehrere bahnbrechende Momente erlebt, wie die Schaffung des AlphaZero-Modells im Jahr 2017, das in Schach und Go Großmeister-Niveau erreichte, und die Entwicklung der Transformer-Architektur im selben Jahr, die zahlreichen Sprachverarbeitungsmodellen zugrunde liegt. Mit der Veröffentlichung des GPT-3.5‑Modells als Chatbot, ChatGPT, am 30. November 2022 rückte KI jedoch in den Blickpunkt der Öffentlichkeit. Der Einsatz von KI hat sich im Privatleben und bei der Suche nach Geschäftsanwendungen zur Zeitersparnis, Rationalisierung von Prozessen und Gewinnsteigerung durchgesetzt.

Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass der Einsatz von KI-basierten Algorithmen (genauer gesagt, maschinelles Lernen) für Geschäftsanwendungen seit mindestens einigen Jahren im Gange ist. Gängige Beispiele sind Systeme, die Internetnutzern Werbung oder andere Inhalte empfehlen, prädiktive Systeme in Finanzinstituten und Bilderkennungsalgorithmen in der Industrie. Obwohl sich diese Algorithmen ständig weiterentwickeln, sind die Unternehmen noch weit davon entfernt, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

Daher werde ich in diesem Artikel nicht nur darlegen, wie Sie generative künstliche Intelligenz (wie ChatGPT oder Midjourney) in Ihrem Unternehmen einsetzen können, sondern auch allgemeiner beschreiben, wie Sie Bereiche identifizieren, die durch verschiedene Arten von KI‑Algorithmen verbessert werden können.

Machen Sie sich mit den grundlegenden KI‑Werkzeugen vertraut

Es lohnt sich, die Reise in die KI mit einem Blick auf die verfügbaren Tools zu beginnen. Es gibt bereits eine ganze Reihe davon, die jeweils sehr unterschiedliche Anwendungen bedienen. Hier sind einige Beispiele.

Adobe Firefly ist ein fortschrittliches Werkzeug zur Erstellung und Bearbeitung von Grafiken, ideal für Marketing- und Designabteilungen. Mit Synthesia hingegen können Sie Videos mit generierten Stimmen und Charakteren erstellen, was eine großartige Lösung für die Erstellung von Schulungsmaterialien und Präsentationen ist.

ChatGPT und Gemini sind vielseitige Tools, die Ihnen bei der Erstellung von Marketinginhalten, beim Kundenservice, bei der Beantwortung von E‑Mails oder bei der Ideenfindung helfen können. Grammarly wiederum hilft bei der Verbesserung der Grammatik und des Schreibstils, was bei der Erstellung hochwertiger Marketinginhalte und Berichte von unschätzbarem Wert ist.

Turbologo und Logopony sind Tools zur Logogenerierung, die den Prozess der Erstellung der visuellen Identität Ihres Unternehmens beschleunigen können. Canva bietet eine breite Palette von Design-Tools, darunter auch solche, die generative KI‑Modelle verwenden. Mit Midjourney oder Leonardo.ai können Sie hochwertige Grafiken erstellen. Wenn Sie Hintergrundmusik benötigen, sollten Sie sich Suno ansehen.

Tools wie Slides AI, Presentations AI, Pitch und Beautiful.AI ermöglichen die Erstellung attraktiver Präsentationen mit automatischer Formatierung, was eine erhebliche Zeitersparnis und eine Verbesserung der visuellen Qualität der präsentierten Materialien mit sich bringt.

Vergessen Sie nicht, Meeting-Transkriptionstools wie OtterAI und Textzusammenfassungssysteme wie SummarizeBot zu verwenden.

Für Forschungsteams bietet Scite.AI erweiterte Funktionen für die Suche nach wissenschaftlichen Informationen und beschleunigt den Forschungsprozess erheblich.

Es lohnt sich, mit verschiedenen Tools zu experimentieren, um diejenigen zu finden, die den Bedürfnissen Ihres Unternehmens am besten entsprechen. Sie werden sicherlich die Effizienz Ihrer Mitarbeiter steigern. Der Einsatz dieser Tools ist jedoch nur der Anfang der KI‑Möglichkeiten in Ihrem Unternehmen!

Experimentieren mit generativen Systemen

Sie haben wahrscheinlich schon gehört, dass es für qualitativ hochwertige Ergebnisse von generativen Modellen entscheidend ist, geeignete Prompts zu schreiben. Wenn Sie sich nur auf kurze und intuitive Prompts verlassen, werden Sie schnell feststellen, dass die von den Tools generierten Antworten ziemlich standardisiert und repetitiv sind. Sie entsprechen wahrscheinlich nicht den Anforderungen Ihres Unternehmens.

Der nächste Schritt besteht daher darin, verschiedene Aufforderungen auszuprobieren und mit ihnen zu experimentieren. Dies wird Ihnen helfen, die Fähigkeiten und Grenzen von KI‑Systemen besser zu verstehen. Sie werden auch schnell die grundlegenden Eigenschaften von KI‑Algorithmen kennenlernen:

Bauen Sie Ihre Assistenten auf

Nach anfänglichen Versuchen, die eher dem Spaß als ernsthaften Anwendungen dienen, können Sie mit der Entwicklung fortgeschrittener (aber immer noch schnell zu erstellender) KI‑Lösungen für Ihr Unternehmen beginnen.

Dazu könnte es gehören, eine gute Aufforderung (d. h. eine Anweisung für das Modell) zu erstellen und sie für die wiederholte Verwendung zu speichern. Dies könnte zum Beispiel eine Anleitung für Beiträge in sozialen Medien sein, in der Sie den Stil Ihrer Marke, die Anforderungen an die Länge der Beiträge und die mögliche Verwendung von Emojis oder Hashtags festlegen.

In vielen Tools (z. B. in Chat GPT) können Sie auch Dateien in verschiedenen Formaten hochladen, z. B. Tabellenkalkulationen (XLSX), Dokumente (PDF, DOCX) oder Bilder (JPG). Auf diese Weise bauen Sie Agenten auf, die das Wissen in Ihrem Unternehmen verwalten, z. B. in Bezug auf Mitarbeiterinformationen oder die schnelle Suche nach Informationen, um einem Kunden zu antworten.

Erkunden Sie die Fähigkeiten anderer AI‑Gruppen

Generative Modelle stellen nur einen kleinen Teil des breiten Spektrums der verfügbaren KI‑Algorithmen dar. Wahrscheinlich schöpfen sie das Potenzial der von Ihrem Unternehmen gesammelten Daten nicht vollständig aus. Daher lohnt es sich, andere Modellklassen zu untersuchen und ihren Einsatz in Ihrem Unternehmen zu prüfen.

Denken Sie daran, dass die Verwendung dieser Modelle in der Regel die Erstellung eines maßgeschneiderten KI‑Systems durch ein Data-Science-Team erfordert. Alternativ können Sie sich für Low-Code- oder No-Code-Tools entscheiden, mit denen auch Personen ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse maßgeschneiderte KI‑Systeme erstellen können.

Zu den wichtigsten Arten der nicht-generativen ("traditionellen") KI gehören:

Computer Vision

Diese Algorithmen verwenden in der Regel Bilder oder Videos als Eingabe. Ihre Ergebnisse können von der Klassifizierung und Objekterkennung (z. B. Identifizierung von Objekten anhand farbiger Rechtecke) bis hin zur semantischen Segmentierung reichen, d. h. der Erkennung ganzer Bereiche eines Bildes und der Kennzeichnung von Pixeln, die bestimmte Objekte darstellen.

Beispiel für die Erkennung und Segmentierung von Objekten: (https://manipulation.csail.mit.edu/segmentation.html)

Bildverarbeitungsalgorithmen finden in verschiedenen Branchen breite Anwendung. In der Fertigung werden sie für die Qualitätskontrolle, die Überwachung von Produktionsprozessen und das Ressourcenmanagement eingesetzt. In der medizinischen Diagnostik ermöglichen sie die Analyse von Röntgenbildern, MRTs und anderen Scans und helfen bei der schnellen Erkennung von Krankheiten und Anomalien. Der Einzelhandel nutzt diese Technologien zur Analyse des Kundenverhaltens, zur Bestandsverwaltung und für personalisierte Angebote.

Empfehlungssysteme

Empfehlungssysteme, die im E‑Commerce, bei Streaming-Diensten und im digitalen Marketing eine wichtige Rolle spielen, analysieren die Vorlieben und das Verhalten der Nutzer, um personalisierte Empfehlungen für Produkte, Inhalte oder Dienstleistungen zu geben und so die Kundenbindung zu erhöhen.

Prädiktive und Clustering-Systeme

Prädiktive Algorithmen analysieren historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, was in Bereichen wie Finanzen, Logistik und Ressourcenmanagement von unschätzbarem Wert ist. Clustering-Algorithmen helfen bei der Identifizierung von Mustern und der Segmentierung von Daten, was bei der Marktanalyse und der Kundenverwaltung von Vorteil ist.

Optimierungssysteme

Optimierungssysteme nutzen KI‑Algorithmen, um Prozesse, Ressourcen und Logistik so effizient wie möglich zu verwalten. Sie können die Betriebskosten erheblich senken und die Unternehmenseffizienz steigern. Beispiele sind Lagerverwaltung, Routenplanung für Lieferungen, Produktionsplanung, Optimierung der Maschinen- und Ressourcennutzung und Abfallreduzierung.

Die Erforschung dieser verschiedenen KI‑Funktionen kann Aufschluss darüber geben, wie sie effektiv in Ihre Geschäftsprozesse integriert werden können, um die Produktivität und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen zu verbessern.

Durchführung von Sondierungsworkshops und Aufbau einer KI‑Kultur

Die Durchführung von Sondierungsworkshops und die Pflege einer KI‑Kultur können für die Nutzung des Potenzials der KI in Ihrem Unternehmen von großem Nutzen sein. Diese Initiativen helfen den Teams, die von KI gebotenen Möglichkeiten besser zu verstehen und herauszufinden, wie diese Technologien an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden können.

Sondierungsworkshops sind interaktive Sitzungen, in denen ermittelt werden soll, in welchen Bereichen des Unternehmens künstliche Intelligenz den größten Nutzen bringen kann. In diesen Workshops arbeiten Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen zusammen, um zu verstehen, welche Probleme mithilfe von KI gelöst werden können und welche neuen Möglichkeiten KI eröffnen kann.

Die Einführung in die Workshops beginnt in der Regel mit einem Überblick über die grundlegenden KI‑Konzepte, damit die Teilnehmer die Konzepte und die Terminologie besser verstehen können. Anschließend werden konkrete Anwendungsfälle von KI in Branchen, die denen Ihres Unternehmens ähneln, analysiert. Im nächsten Schritt identifizieren die Teilnehmer ihre eigenen geschäftlichen Herausforderungen und Bedürfnisse, die mit KI angegangen werden können, und entwickeln dann gemeinsam erste Ideen für Lösungen.

Der Aufbau einer KI‑Kultur im Unternehmen erfordert auch die Schaffung eines Umfelds, das Innovation und kontinuierliches Lernen unterstützt. Es ist entscheidend, die Offenheit gegenüber neuen Technologien zu fördern und die Mitarbeiter zu ermutigen, mit KI‑Tools zu experimentieren. Darüber hinaus sollten Unternehmensleiter KI-bezogene Initiativen aktiv unterstützen und durch die Beteiligung an KI‑Implementierungsprojekten mit gutem Beispiel vorangehen.

Auf dem Weg zu größeren Einsätzen

Maßgeschneiderte KI‑Lösungen erfordern in der Regel viel größere finanzielle Investitionen als einfache KI‑Tools, die oft kostenlos sind oder einige hundert Złotys pro Monat kosten. Die Kosten für die Entwicklung solcher Lösungen können zwischen zehn- und hunderttausenden von Złotys liegen.

Wenn Sie jedoch ein klar definiertes Problem und einen Proof-of-Concept haben, der zeigt, dass das KI‑System Ihre Erwartungen erfüllt, können sich die Vorteile schnell in Form von Umsatzsteigerungen von mehreren bis mehreren Dutzend Prozent, Einsparungen bei Verlusten oder Einsparungen von Tausenden von Arbeitsstunden für Ihre Mitarbeiter zeigen.

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft umfasst ein breites Spektrum von Ansätzen. Sie können mit ersten Versuchen auf eigene Faust beginnen, indem Sie vorgefertigte Tools verwenden, die kostenlos oder sehr kostengünstig sind. Wenn Sie jedoch nach etwas Fortgeschrittenem suchen, das auf die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist, sollten Sie sich auf höhere Kosten einstellen und die Hilfe von technischen Experten in Anspruch nehmen. Wenn Sie Fragen haben oder Ihre Ideen weiter besprechen möchten, wenden Sie sich bitte an uns!

Da die Modelle jedoch immer komplexer werden, kann es schwierig sein, herauszufinden, was sie dazu veranlasst, bestimmte Vorhersagen zu treffen. Deshalb beobachten wir eine rasche Zunahme von Interpretationswerkzeugen wie SHAP oder DALEX. 

In diesem Artikel werde ich einige Gründe erörtern, warum Interpretierbarkeit so wichtig ist. Es gibt mehr Gründe, als man erwarten könnte, und einige von ihnen sind nicht so offensichtlich.

1. Mehr Vertrauen, dass das Modell gut funktioniert

Einer der wichtigsten Aspekte der Interpretierbarkeit ist, dass Sie dadurch Vertrauen in Ihr Modell gewinnen und sicher sein können, dass es das tut, was es tun soll.

Der erste Schritt bei der Bewertung der Modellqualität ist die Festlegung einer geeigneten Metrik, die je nach Anwendung z. B. Genauigkeit, f1‑Score oder MAPE sein kann. Doch selbst wenn Sie die richtige Metrik gewählt haben, kann sie falsch berechnet werden oder nicht aussagekräftig sein. Daher können wir in der Regel das höchste Vertrauen in die Qualität des Modells nur erreichen, wenn wir verstehen, was es tut und warum es solche Vorhersagen macht.

2. Vertrauen aufbauen

Bei Projekten zum maschinellen Lernen ist Vertrauen die Grundlage. Ohne Vertrauen kann man keine Beziehungen oder Kooperationen aufbauen. Vertrauen ermöglicht es Ihnen, zusammenzuarbeiten und Daten, Wissen und Erfahrung auszutauschen. Außerdem ermöglicht es Ihnen, auch in Zukunft miteinander zu arbeiten.

Damit Ihr Modell interpretierbar und vertrauenswürdig ist, muss es klare Erklärungen enthalten, was es tut und warum es es tut. Je transparenter Sie die Ergebnisse Ihres Modells machen können, desto wahrscheinlicher ist es, dass andere Ihren Ergebnissen vertrauen - und wieder mit Ihnen zusammenarbeiten wollen!

3. Fehlersuche

Das Verständnis des Modells und seiner Funktionsweise ist äußerst wichtig, wenn die Ergebnisse des Modells hinter Ihren Erwartungen zurückbleiben und Sie herausfinden wollen, was los ist. Wenn Sie das Modell nicht verstehen, ist es sehr schwierig, Fehler zu beheben, wenn etwas mit Ihren Vorhersageergebnissen schief läuft.

Wenn ein Algorithmus beispielsweise für einige Datenpunkte in einem Testsatz keine genauen Vorhersagen macht, aber bei anderen Datenpunkten gut abschneidet, stammen die guten Datenpunkte vielleicht aus der gleichen Verteilung wie im Trainingssatz. Wenn Sie verstehen, auf welche Merkmale Ihr Modell am meisten achtet, können Sie feststellen, dass falsche Datenpunkte vielleicht Ausreißer aus der Perspektive dieser Merkmale sind. Oder vielleicht fehlen in diesen Punkten einige Merkmale.

4. Einfachere Alternative

Dank der Interpretierbarkeit können Sie wissen, welche Merkmale für Ihr Modell wichtig sind, und einfachere Alternativmodelle vorschlagen, die eine ähnliche Vorhersagekraft haben.

Angenommen, Sie haben ein Klassifizierungsproblem mit Tausenden von Merkmalen und stellen fest, dass nur 10% von ihnen für die Vorhersage der Kundenabwanderung von Bedeutung sind. Da Sie nun wissen, welche Merkmale wichtig sind und welche nicht, können Sie möglicherweise unwichtige Merkmale entfernen und Ihr Modell erneut trainieren. Das wird schneller gehen, weil es weniger Parameter hat. Aber auch der Prozess der Datenerfassung und -vorverarbeitung wird einfacher sein. 

5. Erweiterung des Domänenwissens

Die Werkzeuge zur Erklärung von Modellen zeigen uns die Merkmale, die die Ergebnisse des Modells am meisten beeinflussen. Einige Beziehungen zwischen Merkmalen und Korrelationen mit dem Ergebnis können sehr intuitiv und Experten bekannt sein, z. B. wenn man versucht vorherzusagen, ob ein Kunde einen Kredit nicht zurückzahlen wird oder nicht, kann die Geschichte seiner Rückzahlung ein wichtiger Faktor sein. Modelle entdecken jedoch sehr oft Zusammenhänge, die der Mensch bisher nicht kannte. Dadurch können menschliche Entscheidungen in Zukunft besser ausfallen, auch wenn Sie sich nicht dafür entscheiden, sie durch das Modell zu ersetzen.

6. Einhaltung der Vorschriften

Wenn ein Modell verwendet wird, um festzustellen, ob man für etwas zugelassen wird oder nicht (ein Darlehen, eine Krankenversicherung usw.), dann muss man sicher sein, dass das Modell sinnvoll ist und eine genaue Antwort liefert. Wenn die Entscheidung auf einer undurchsichtigen Blackbox beruht, wissen Sie möglicherweise nicht, warum einer Person eine Genehmigung erteilt wurde und einer anderen nicht. Dieser Mangel an Transparenz bedeutet auch, dass es schwierig sein wird, vor Gericht zu beweisen, dass das Modell richtig funktioniert, wenn es in Zukunft Probleme mit seinen Vorhersagen gibt.

Diese sechs Gründe erklären, warum die Interpretierbarkeit eines Modells wichtig ist.

Ein interpretierbares Modell ist wichtig, um sicher zu sein, dass das Modell gut funktioniert und um Vertrauen zwischen Ihnen und Ihren Endnutzern aufzubauen. Es ist auch wichtig für das Debugging des Modells, das Ihnen helfen kann, Probleme schnell zu isolieren und zu beheben, bevor das Modell in der Produktion eingesetzt wird.

Eine Erklärung des Modells ist auch dann nützlich, wenn Sie die aktuelle Version Ihres Modells nicht verwenden wollen - indem Sie die Erstellung einfacherer Alternativen ermöglichen oder das Wissen der menschlichen Experten erweitern und ihre Entscheidungen verbessern. 

Wenn Sie schließlich die Einhaltung von Vorschriften überprüfen müssen, wird eine interpretierbare Version Ihres Modells diese Verfahren erheblich erleichtern.

Ich hoffe, Sie haben diesen Artikel auf Ihrem Weg zur Datenwissenschaft als nützlich empfunden. Bitte besuchen Sie unseren Blog für weitere Artikel!

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines fortschrittlichen Systems, das die Erkennung von Fehlern, Störungen und andere Probleme in der elektrischen Infrastruktur und verbessert so deren Sicherheit und Effizienz.

Ziele des Projekts:

Projektfortschritt:

1. Datenerfassung durch Kameras:

Er hat Hunderte von Stunden Videomaterial von Drohnen aufgenommen und sich dabei auf Stromleitungen konzentriert.

2. Datenbeschriftung:

Die Kommentatoren kennzeichneten die Daten und markierten verschiedene Bereiche, die überwacht werden sollten, z. B:

3. Einsatz von vortrainierten AI‑Algorithmen:

Es wurden vortrainierte Modelle auf der Grundlage von Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNN) verwendet.

4. Algorithmus-Feinabstimmung:

Die Algorithmen wurden für die Vorhersage von Störungen in der elektrischen Infrastruktur durch Training mit markierten Daten feinabgestimmt.

5. Offline-Experimente mit historischen Daten:

Erzielung einer Genauigkeit von 92% bei historischen Daten, die als Ausgangspunkt für weitere Verbesserungen dient.

6. Datenerhebung und Algorithmusvalidierung:

Es wurden zusätzliche Daten gesammelt und zur Bewertung des Algorithmus verwendet, wobei eine Genauigkeit von 89,5% erreicht wurde.

7. Iterationen zur Verbesserung des Algorithmus:

Es wurden Ensemble-Techniken angewandt, bei denen die Ergebnisse verschiedener Modelle kombiniert wurden, was zu einer Genauigkeit von 94% führte.

8. Arbeiten zur Verkleinerung von AI‑Modellen:

Um den Einsatz auf den Zielgeräten zu ermöglichen, wurde das Modell unter Beibehaltung seiner Wirksamkeit optimiert.

9. Pilot - Einsatz des Algorithmus an zwei Teststandorten:

Der Algorithmus wurde unter realen Bedingungen an zwei Standorten getestet, um eine Bewertung und Anpassung an unterschiedliche Geländebedingungen zu ermöglichen.

10. Erzeugen von Drohnenflugberichten:

Der Algorithmus wurde in Drohnen integriert, so dass nach jedem Drohnenflug Berichte mit Überwachungsergebnissen erstellt werden konnten.

    Investitionen und Ressourcenallokation:

    Die Gesamtkosten des Projekts beliefen sich auf 800.000 PLN und verteilten sich wie folgt:

    Ergebnisse und Nutzen:

    Sind Sie an einer ähnlichen Lösung interessiert?

    Polnisches Büro
    COGITA Sp. z o.o.
    ul. Łąkowa 4
    42-282 Widzów, Polen
    UK‑Büro
    COGITA.AI GmbH
    93 Tanorth Straße
    Bristol, BS14 0NT, England
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