Um Ihnen einen leichten und praktischen Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz zu gewähren, haben wir gemeinsam mit Partnern portable Demonstratoren realisiert. Zum KI-Check in Ihrem Unternehmen bringen wir auf Wunsch gerne einen der hier aufgelisteten Showroom-To-Go-Demonstratoren mit. Sie verschaffen sich so einen guten Eindruck, wie KI funktioniert und wie beeindruckend schnell man zu Ergebnissen kommt. Die Demonstratoren lassen sich leicht auf neue Anwendungsbereiche anpassen.
Showroom-To-Go
ERP-Analysator
ein Showroom-To-Go-Demonstrator
ERP-Systeme sind die digitalen Zwillinge eines Unternehmens. Alle relevanten Aktivitäten, von der Produktion, dem Vertrieb bis hin zur Beschaffung von Materialien, sind abgebildet. Jeder einzelne Schritt wird im Enterprise-ResourcePlanning-System des Unternehmens, beispielsweise SAP, festgehalten. Treten bei der Ausführung von Prozessen Fehler auf, ist oftmals eine kostspielige Korrektur notwendig, wenn z.B. falsche Auslieferungen teure Rückabwicklungen nach sich ziehen. Um diese Fehler frühzeitig erkennen zu können, analysiert man die in Logdateien dokumentierten Daten. Auch bleibt man dank der Analyse beispielsweise leichter lieferfähig. Die Regale bleiben auch in Ausnahmesituationen gefüllt. Beim ERP-Analysator von Professor Dr. Bernd Stauß von der Hochschule Albstadt-Sigmaringen kommt dazu Künstliche Intelligenz zum Einsatz. Die ERP-Daten werden aufbereitet, analysiert und die Resultate anschließend graphisch visualisiert. Das Unternehmen erhält so neue Einblicke in seine kritischen Prozesse. Gegenmaßnahmen können eingeleitet werden.
ein Showroom-To-Go-Demonstrator
Bauschäden müssen frühzeitig erkannt werden. Herkömmliche Inspektionen von Brücken oder Firmengebäuden sind teuer und häufig fehlerbehaftet. Experten betrachten bei einer Inspektion tausende Abbildungen und dokumentieren die Schäden wie Luftporen oder Risse. Das menschliche Auge wird nun beim KI-Bauschäden-Detektor von Professor Dr. German Nemirovski der Hochschule Albstadt-Sigmaringen durch das Auge einer Maschine ersetzt. Möglich wird dies, da die entwickelten Deep Learning Algorithmen und die dafür notwendige Hardware bei der Fehlererkennung und Produktivität den Menschen übertreffen. Die von einer Drohne aufgenommenen Bilder werden von einem neuronalen Netz analysiert, das in einem vollautomatisierten Modus die Schäden (Risse, Aussinterungen, Kiesnester , Rost, Luftporen, ...) auf dem Bild markiert. Denkbar ist, dass analog zu diesem Detektor andere vollautomatische Fehlererkennungsdetektoren entwickelt werden
KI-Bauschäden-Detektor
Zellalter-Detektor
ein Showroom-To-Go-Demonstrator
Die visuelle Analyse mit einem Mikroskop ist besonders aufwendig. Häufig müssen nur winzige Unterschiede aufgespürt werden. So etwa bei der Ermittlung des biologischen Alters von menschlichen Zellen. Zu diesem Zweck hat Professor Dr. Derk Rembold von der Hochschule Albstadt-Sigmaringen den Zellalter-Detektor entwickelt, bei dem Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Die Basis bilden Mikroskop-Bilder aus dem Labor von Professor Dr. Jörg Bergemann. Rückschlüsse auf das biologische Alter werden anhand der Länge der Telomere von Chromosomen gezogen. Das Analyseverfahren wird dank KI auch für Nutzer ohne Biologiestudium transparent. Der Zellalter-Detektor demonstriert anschaulich das notwendige Vorgehen, um bei vergleichbaren Aufgabenstellungen Künstliche Intelligenz als Analysator einsetzen zu können.
