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5 Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz im Bereich Smart Service

Wie nützt man Künstliche Intelligenz für sein Unternehmen? Wie verbindet man sie sinnvoll mit dem menschlichen Know-how? Und wie schafft man damit Smart Services, die sich für das Unternehmen und den Kunden lohnen? 5 Antworten in Form von Anwendungsfällen für Künstliche Intelligenz aus der Veranstaltung IMPULS>>LIVE am 28. Mai 2019 im Smart Business Center.

1. Künstliche Intelligenz nutzen, um Lagerbestand in Echtzeit zu überwachen

Mit der Softwarelösung von SES-imagotag lassen sich Daten über ein Produkt in Echtzeit anzeigen. Auch eine genaue Lokalisierung ist möglich (dank digitaler Karte). Laut SES-imagotag steigt die Produktivität bei der Kommissionierung um 30 Prozent und Fehlbestände lassen sich um bis zu 50 Prozent reduzieren. Nähere Infos …

 

IMPULS>>LIVE-Veranstaltung zum Thema Smart Services und Künstliche Intelligenz im Smart Business Center: v. l. Thomas Mrak (SFG/Smart Business Center), Andreas Rössl (SES-imagotag), Robert Ginthör (Know-Center), Thomas Meiren (Fraunhofer IAO Stuttgart), Hermann Maier (gridlab), Helmut Aschbacher (Smart Service Consultant)

 

2. Anlagenverfügbarkeit erhöhen (Predictive Maintenance)

Der SBC-Mieter gridlab beschäftigt sich mit Strömungssimulationen, über die z. B. Energieeinsparungspotenziale für Dampfkessel in der Industrie eruiert werden können. Ein potentieller KI-Einsatzbereich ist die zustandsorientierte Anlagenwartung (Predictive Maintenance), um den Ausfall von Anlagenkomponenten frühzeitig und kostenoptimiert zu erkennen bzw. die Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen. „Genau daran arbeiten wir“, erläutert gridlab-Geschäftsführer Hermann Maier. Ganz wichtig für Geschäftsführer Hermann Maier: „Man braucht auch entsprechendes fachliches Know-how im jeweiligen Industriebereich, um Künstliche Intelligenz zielgerichtet einsetzen zu können – also menschliche Intelligenz. Sonst funktioniert das nicht.“

gridlab-GF Hermann Maier über Künstliche Intelligenz bei seiner Keynote im SBC

Hermann Maier, Geschäftsführer von gridlab, erläuterte Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz

 

3. Qualität von Blumen identifizieren – Künstliche Intelligenz macht es möglich

gridlab kooperiert mit dem niederländischen Unternehmen Singulair Solutions, das basierend auf Forschungen an der TU Delft KI-Anwendungen für verschiedene Einsatzbereiche entwickelt. So werden z. B. Bildaufnahmen von Schnittblumen analysiert, um Alter und Qualität der Blumen anhand von Mustererkennungsalgorithmen zu identifizieren – ein wesentlicher Faktor im Verkauf und Transport für den globalen Blumenhandel in Holland (www.floradex.io ,www.bitenny.io/team).

 

Besucher einer Veranstaltung zum Thema Künstliche Intelligenz

Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz lockten zahlreiche Besucher zur IMPULS>>LIVE-Veranstaltung ins Smart Business Center.

 

4. Ältere Menschen unterstützen

Roland Ginthör vom Know-Center, Österreichs Forschungszentrum für data-driven business und big data analytic nennt ein weiteres Beispiel für Künstliche Intelligenz: „Die intelligente Assistentin Emma unterstützt ältere Menschen dabei, länger selbstständig und alleine in den eigenen vier Wänden wohnen zu können – und zwar mit hoher Lebensqualität. Einerseits durch adaptive Verfahren der Sturzerkennung und diverse Hilfestellungen wie Termin-, Trink- und Medikamenteneinnahmeerinnerung. Andererseits durch das intelligente Koordinieren von Dienstleistern. Menschen, die zum Beispiel ihre Eltern pflegen, werden von einer digitalen Plattform dabei unterstützt, Dienstleister zu finden, die für die Pflegebedürftigen Einkäufe erledigen, den Rasen mähen oder auch kochen. Per Recommender sollen passende Dienstleister gefunden werden, um ein optimales Betreuungsprofil zu erstellen.“

 

5. Das Menü-Optimum in Restaurants berechnen

Ein weiteres Beispiel von Hermann Maier (gridlab): Ressourcen- & Kostenoptimierung für Restaurants. Die meisten Restaurants haben täglich wechselnde Mittagsmenüs. Diese sollen den Gästen schmecken und gesund sein – aber sie sollen auch kosteneffizient in der Herstellung sein. So ist es wichtig, möglichst genau die Anzahl der benötigten Menüs vorausplanen zu können, um zu vermeiden, dass Lebensmittel weggeworfen werden müssen. Künstliche Intelligenz kann hier dabei helfen, mit relativ wenig Aufwand in der Datenaufbereitung die benötigte Anzahl an Menüs laufend vorauszuberechnen. Dazu können über einen längeren Zeitraum die verkauften Menüs, die Art der Gerichte oder auch verwendete Lebensmittel beobachtet werden. Diese Daten bilden die Basis für die KI-Berechnungen – für weniger Lebensmittelmüll, zufriedenere Kunden und höhere Margen.

Weitere Einsatzmöglichkeiten von KI in Restaurants und anderen Bereichen: www.singulairsolutions.com

 

(Credits: SFG/Lunghammer, Pixabay)

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