KI-Lösungen

Anwendungen, die praxisnah entstanden sind

Die folgende Übersicht zeigt: durch die Methodik der Prozessoptimierung nach CBPP und als Experten für Digitalisierung können für alle Fachgebiete und öffentliche Einrichtungen fortschrittliche Lösungen entstehen. Durch den Mehrwert und dem gezielten Ausbau der bestehenden Kompetenzen in den jeweiligen Bereichen verbessern sich die Beziehungen zu Kunden und Geschäftspartnern und Ihr Unternehmen gewinnt Vorteile oder sogar weitere USP’s gegenüber dem Wettbewerb.

Smart Manuals - die interaktive Anleitung

Hintergrund

Umfangreichen Handbücher und unflexiblen Anleitungen erschweren den Zugang zu relevanten Informationen. Eine gezielte und schnelle Hilfe zur Problemlösung ist bei komplexen Produkten ohne KI nicht möglich und selbst die klassische Suche in Wissensdatenbanken ist aufwändig und wenig intuitiv. Selbst Experten haben es schwer, sich in neue Produkte oder Systeme einzuarbeiten (einschließlich Software).

Lösungen

Ein digitaler Assistent, trainiert als Experte für bestimmte Produkte und komplexe Anwendungen, optimiert das Wissensmanagement. KI wird mit spezifischen Produkt-informationen angereichert und dient als smarte Variante für den schnellen Zugriff auf benötigte Informationen. Benutzer können in natürlicher Sprache Fragen stellen und erhalten Rückfragen und präzise, kontextbezogene Antworten.

Herausforderungen

Die klare Unterscheidung verschiedener Versionsstände und die Abgrenzung von Funktionen zu Produktreleases sind entscheidend, um die Genauigkeit und Relevanz der KI-Antworten sicherzustellen. Die kontinuierliche Aktualisierung der Wissensdatenbank ist unerlässlich.

Recherche und Interpretation: Gesetze und Urteile

Hintergrund

Kanzleien und Rechtsabteilungen müssen zeitaufwendig Gesetzestexte und relevante Urteile recherchieren. Der Aufbau des Wissens- und Informationsmanagement mit klassischen Tools ist in vielen Bereichen mit aufwändigen manuellen Pflegeaufwand verbunden, damit die Informationen aktuell sind. Hinzu kommen spezielle Regeln wie die juristisch rechtssichere Argumentation, die ein tiefgreifendes Verständnis voraussetzen.

Lösungen

KI-basierte Tools durchsuchen große Datenmengen juristischer Texte schnell und liefern präzise Ergebnisse. Sie analysieren komplexe Zusammenhänge, identifizieren Muster und Präzedenzfälle und stellen relevanten Quellen zur Verfügung. Zur Unterstützung einer rechtssicheren Argumentationen erfolgte das "Finetuning" etablierter generativer KI-Modelle, sodass passende Vorlagen in wenigen Sekunden zu erstellen sind.

Herausforderungen

Die richtige Interpretation der juristischen Fachsprache (und "Beamtendeutsch") erfordert hochentwickelte KI-Modelle. Die Datenqualität und Aktualität sind entscheidend für zuverlässige Ergebnisse, sodass neben rechtskräftigen Urteilen externe Wissensdatenbanken bestimmter Anbieter zu den jeweiligen Fachgebieten einzubinden sind.

Absatzprognosen am Beispiel der Rohstoffmärkte

Hintergrund

Die Prognose des Stahlbedarfs unter verschiedenen wirtschaftlichen Annahmen ist komplex und erfordert die Berücksichtigung zahlreicher variabler Einflussfaktoren. Traditionelle Methoden liefern oft ungenaue Ergebnisse.

Lösungen

In Zusammenarbeit mit dem HPI wurden KI-basierte Prognosemodelle entwickelt. Dabei werden variable Einflussfaktoren und Annahmen berücksichtigt, um realistische Szenarien zum Beispiel für den Bedarf von Stahl oder anderer Ressourcen und daraus abgeleitete Marktpreise zu erstellen. Fortschrittliche KI-Modelle ermöglichen nicht nur die Analyse großer Datenmengen, sondern geben direkt Auskunft, identifizieren Muster und liefern präzise Prognosen.

Herausforderungen

Aufbereitung historischer Daten und fortlaufende neue Daten mit Anbindung an wirtschaftliche Entwicklungen und automatische Identifikation relevanter Ereignisse. Die Entwicklung spezieller Prognosemodelle, die auf die Besonderheiten des Stahlmarktes zugeschnitten sind, und die Aufbereitung historischer Verbrauchsdaten in einem geeigneten Format waren wesentliche

Früherkennung von Schäden in technischen Anlagen

Hintergrund

Inspektion und Wartung von Windrädern ist aufgrund ihrer Höhe und Lage schwierig und gefährlich. Früherkennung von Miniaturrissen oder Schäden am Material, sowie kleinen Abweichungen in den Spaltmaßen, die mit bloßem Auge kaum sichtbar sind, ist entscheidend, um kostspielige Ausfälle zu vermeiden.

Lösungen

KI-basierte Bildanalyse ermöglicht die automatische Erkennung von Schäden und Rissen. Spezielle Farbanstriche, die Risse besser sichtbar machen, erleichtern die Detektion. Hochauflösende Kameras z.B. an Drohnen liefern detaillierte Bilder, die für eine Analyse kleinste Defekte erforderlich sind. KI-Algorithmen erkennen (besser als Menschen) Muster und Auffälligkeiten, die auf Schäden hinweisen, auch wenn es sich um minimale Veränderungen in der Oberflächenstruktur handelt.

Herausforderungen

Kontinuierliche Verbesserung der KI-Modelle durch Feedback von Ingenieuren, um die Erkennungsgenauigkeit für minimale Defekte zu optimieren. Entwicklung von KI-Algorithmen, die unterschiedliche Lichtverhältnisse und Wetterbedingungen berücksichtigen, um Fehlinterpretationen von Schatten oder Reflexionen zu vermeiden. Integration der KI-Ergebnisse in bestehende Wartungsprozesse und Entscheidungssysteme.

virtuelle Aufsicht und KI-überwachte Arbeitssicherheit

Hintergrund

Mitarbeiter dürfen in vielen sicherheitskritischen Umgebungen nicht alleine arbeiten, was die Flexibilität und Effizienz einschränkt. Die herkömmliche Überwachung durch Sicherheitspersonal ist kostenintensiv und kann nicht flächendeckend gewährleistet werden.
Die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften, wie das Tragen persönlicher Schutzausrüstung, ist schwer zu kontrollieren

Lösungen

KI-basierte virtuelle Aufsichtssysteme überwachen Arbeitsbereiche über Kameras. KI wird trainiert, um persönliche Schutzausrüstung (Helme, Brillen, etc.) zu erkennen und deren korrekte Verwendung zu überprüfen. Die KI erkennt gefährliche Situationen, wie Stürze oder Bewusstlosigkeit, und alarmiert automatisch Hilfe. Gesichter werden automatisch verpixelt, um Persönlichkeitsrechte zu wahren. Die KI kann präventiv auf potenzielle Gefahren hinweisen. Herausforderung:

Herausforderungen

Für das effektive Training der KI werden große Mengen an qualitativ hochwertigem Videomaterial benötigt, um verschiedene Szenarien und Ausrüstungsgegenstände zu erfassen.

Simulation der Produktion

Hintergrund

Die Komplettoptimierung eines ERP-Systems erzeugt aufgrund unzähliger Abhängigkeiten unvorhersagbare Ergebnisse. Daher sollten bestimmte Änderungen zunächst Testweise nicht produktiv wirksam durchgeführt werden. Wenn das APS-System (Advanced Planning and Scheduling) diese Art der Simulation nicht unterstützt oder keine intelligente Optimierung möglich ist (kein APS-System im Einsatz) ist eine ideale Produktionsplanung objektiv nicht möglich oder nur mit viel Aufwand bis zu einem bestimmten Komplexitätsgrad umsetzbar.

Lösungen

Die Optimierung mit verschiedenen Einstellungen wie andere Priorisierungen wird nicht direkt produktiv, sondern als Szenario hinterlegt. Eine KI vergleicht beliebig viele Szenarien und gibt Vor-und Nachteile übersichtlich aus (insbesondere bei Überschreitung von Zielterminen) und beantwortet spezifische Fragen, wie sich die aktuelle Produktion weiter optimieren lässt.

Herausforderungen

Komplettoptimierung von komplexen Produktionsprozessen mit vielen Einflussfaktoren und manuell festgelegter Prioritäten als Simulation in einer Testumgebung. Überführung der Einstellungen in das Produktivsystem, um möglichst annähernd das gleiche Ergebnis zu erhalten. Die Lösung kann je nach ERP-System sehr individuell sein (daher keine Lösung "Out of the box").

Allgemeine Herausforderungen

Moderne KI-Technologien sind als Anwendung intuitiv, jedoch im Prompt-Engineering und Customizing „anspruchsvoll“ und hinsichtlich des Verständnisses unstrukturierter Daten nicht zu unterschätzen. Gerade wenn Lösungen wir KI-Assistenten zur Produktberatung extern zugänglich sein sollen und dennoch nur so viel wie nötig eingeschränkt sein sollten, sind Erfahrungen im Finetuning und gezielte sowie automatisierte Tests gefragt. Bei öffentlich verfügbaren Smart Manuals ist damit zu rechnen, dass Auskünfte von KI-Experten eingeholt werden. Einerseits vermeiden wir Halluzinationen der KI-Modelle, wodurch zum Beispiel nicht vorhandene Lösungen oder Funktionen erfunden werden. Andererseits dürfen die Auskünfte nur bis zu einem bestimmten Punkt erfolgen, sodass z.B. mögliche Empfehlungen von Konkurrenzprodukten oder interne bzw. geschützte Informationen unter keinen Umständen verfügbar sind.

Insights zur eingesetzten Technologien

Auf Basis von Low-Code/No-Code Technologie insbesondere von Google (Vertex AI und Dienste wie Dialogflow) und Microsoft (Azure OpenAI und Dienste wie Power Virtual Agents) nutzen wir anpassbare "Building Blocks". Dadurch sind individuelle Lösungen wie Smart Manuals (intelligente Bedienungsanleitungen) mit wenig Aufwand umsetzbar, die im Idealfall als Webseite oder im Intranet zur Verfügung stehen. Die etablierten Anbieter verfügen über EU-Server, relevante Zertifikate (Links siehe drop-down Auswahl unten) und hohe Sicherheitsstandards inklusive sicherer Anmeldverfahren (z.B. 2-Faktor-Authentifizierung oder SSO via Microsoft Entra ID).
Darüber hinaus werden offene API-Architekturen für die integrierbaren Plattformen wie Google, Microsoft, Amazon (AWS) sowie entsprechenden Lösungspartner wie SAP genutzt. Als native Anwendung für Kunden und Partner ist die Umsetzung für Android und iOS mit Entwicklungspartnern möglich. Grundsätzlich sind wir jedoch von Anbietern unabhängig und geben Insights bzw. Methoden für objektive Auswahlentscheidungen nach individuellen Anforderungen einschließlich den passendsten generativen vortrainierten KI-Modellen (einschl. GPT-Modelle - Generative Pre-Trained Transformer Models). Hier eine Übersicht zu den eingesetzten Plattformen mit einem Auszug der genutzten Dienste:

Allgemeine Links zu relevanten Ökosystemen mit Cloud- und Installationsoptionen

AWS - Amazon Web Services

Google Vertex AI (Text, Sprache, Video und Coding)

Erstellen, Trainieren, Testen und Bereitstellen von ML- und KI-Modellen inkl. Gemma 3
KI-Agenten und Data Scientist-Workflows mit Notebooks, AutoML und AI-Agents Builder
Tranlation AI und Anrufmodelle in u.a. mit Google Contact Center AI
Codevervollständigung und ‑erstellung mit Codey und Gemini Code Assist
über 100 KI-Modelle über Vertex AI Model Garden: Stable Diffusion, BERT, T-5, Anthropic Claude 3.x Sonnet, Meta Llama 3, ...
Weitere Funktionen in der Entwicklungsumgebung und umfassendes Ökostems inkl. Mobile App-integration

MS Azure AI und OpenAI (Chat GPT)

Projektanfrage

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