Autor: Firma EDI

Neuronale Netze mit wenig Daten und kurzen Trainingszeiten effizient einsetzen

Neuronale Netze mit wenig Daten und kurzen Trainingszeiten effizient einsetzen

Neuronale Netze sind wie junge Hunde: Man muss sie füttern und trainieren. Aktuell werden sie als Wunderwaffe für die verschiedensten Aufgaben und Fragestellungen angesehen. Wenn man sie nur mit genügend Daten füttert und lange genug trainiert, kommt am Ende die gewünschte Lösung heraus.

Unser Ansatz ist etwas anders. Wir, die EDI GmbH – Engineering Data Intelligence, kombinieren die Stärken des Menschen mit den Stärken der Maschinen. Mit unserer Erfahrung und unseren KI-Werkzeugen unterstützen wir Unternehmen aus ganz unterschiedlichen Branchen dabei, Entwicklungs- und Produktionsprozesse durch Digitalisierung zu optimieren. Unter anderem bieten wir auch die automatisierte Analyse von technischen Zeichnungen an.

Bei uns interagiert die menschliche Logik mit dem maschinellen Lernen der KI. Mensch und Maschine lernen dabei Hand in Hand. Der Fokus liegt bei uns darauf, die neuronalen Netze möglichst effizient einzusetzen und mit wenig Daten und kurzen Trainingszeiten ans Ziel zu gelangen. Die Vorteile dieser Herangehensweise sind kurze Entwicklungszeiten mit wenigen Trainingsdaten und ein verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen.

Die Qualität der Daten ist entscheidend
Am Beispiel der technischen Zeichnungen, die durch die KI zur automatisierten Erstellung von Angeboten analysiert werden, wird dies deutlich: Die neuronalen Netze sind stark, wenn die Zeichnungen als Grauwert und gerade ausgerichtet vorliegen. Leicht verdrehte Zeichnungen und RGB-Farbe sind eine Herausforderung für die Netze. Mit entsprechenden Logiken, die auf diesen menschlichen Erkenntnissen basieren, kann das maschinelle Lernen der KI unterstützt bzw. erleichtert werden.

Vor- und Nachbereitung der Ausgangsdaten spielen für die Effektivität und die Qualität der Ergebnisse eine entscheidende Rolle. Bei uns arbeiten auch hier Mensch und Maschine eng zusammen: Der Mensch überlegt, was die Maschine braucht, um eine möglichst gute Grundlage an Daten vorzufinden. Des Weiteren überlegen unsere Mitarbeiter, wie aus der Ausgabe der KI wieder ein menschenverständlicher Sachverhalt dargestellt werden kann.

Viele kleine Schnellboote, statt ein großer Tanker
Die Analyse der technischen Zeichnungen durch die KI findet in unterschiedlichen Phasen statt. Welche Art von Netz für welche Aufgabe eingesetzt wird, entscheidet unser Machine-Learning-Team. Statt eines großen neuronalen Netzes, das versucht alles zu erledigen, verwenden wir bei dieser Aufgabenstellung mehrere neuronale Netze mit sehr spezifischen Aufgaben. Diese Netze sind genau aufeinander abgestimmt und hintereinander geschaltet. Dadurch wird diese Aufgabe sehr effektiv und effizient gelöst.

Auf Änderungen schnell reagieren können
Gibt es eine Änderung an einer technischen Zeichnung, wird diese von unseren untereinander kommunizierenden Microservices wahrgenommen. Die Änderungen werden direkt weitergeleitet und in einer Datenbank gespeichert. Unsere State-of-the-Art Microservice-Architektur bildet dabei das Rückgrat unserer KI-Build-Pipeline.

Löchrig wie ein Schweizer Käse oder sicher wie ein Schweizer Banktresor?
Sicherheit steht bei all unseren Projekten an erster Stelle, auch bei der Analyse der technischen Zeichnungen. Deswegen haben wir uns für den Banktresor entschieden. Um Fehler auszuschließen und eine optimale Qualität der Software zu gewährleisten, welche die kundenspezifische Fragestellung mit künstlicher Intelligenz löst, benutzen wir eine Kaskade mehrstufiger Tests. Diese Tests sind nach der sogenannten Käseloch-Theorie aufgebaut: Schlüpft ein Fehler durch ein Loch in der ersten Ebene, wird der Fehler in den darauffolgenden Ebenen durch die weiteren Tests abgefangen.

Nach den manuellen Tests der Entwickler folgen automatisierte Unit-Tests. Anschließend schaut sich ein Senior-Developer die Änderungen am Code im Merge Request an. Danach folgen automatisierte Integrations-Tests und Selenium-Tests, die sicherstellen, dass die Software weiterhin so funktioniert wie vorgesehen. Am Ende der Qualitätskontrolle steht ein UX-Quality-Gate, bei dem Teammitglieder aus verschiedenen Teams, die nicht an der Entwicklung beteiligt sind, die Funktionalität überprüfen.

Diese sich überlappenden Tests decken jeweils unterschiedliche Aspekte und in ihrer Gesamtheit ein größtmögliches Spektrum ab. So können wir mit unserem Prozess eine schnelle Entwicklungszeit und eine hohe Qualität der von uns für unsere Kunden maßgeschneidert entwickelten Software bieten.

Über die EDI GmbH

EDI GmbH offers an efficient private cloud with an AI-based application, the EDI hive IoT Framework. EDI hive provides optimisation, management and supervision of processes and machines. We value your experts’ knowledge by creating a new digital product with our EDI hive and benefit competitive advantages from Automated Machine Learning (autoML) in this global era. With our experienced experts and AI-based digital business models, we open up new business fields and ensure a fast ROI.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

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Hermann-Weick-Weg 3
76229 Karlsruhe
Telefon: +49 721 79199 155
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Dr.-Ing. Thomas Freudenmann
Business Developer
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Ein Tag im Leben einer Machine-Learning-Spezialistin

Ein Tag im Leben einer Machine-Learning-Spezialistin

Künstliche Intelligenz (KI) ist gerade in aller Munde. Um sie erfolgreich einsetzen zu können, braucht man Spezialisten. Data Scientist, Machine-Learning-Spezialist:in, Softwareingenieur:in, Softwarearchitekt:in, Frontend-Developer und Creative Director sind heute begehrte Berufe. Unser internationales Team besteht u.a. aus diesen Spezialisten. Aber wie sieht eigentlich deren Arbeitsalltag aus? Welche Ausbildung braucht man dafür? Wie war ihr Weg zur EDI GmbH und warum arbeiten sie gerne bei uns? Auf unserer Webseite stellen wir 5 unserer Mitarbeiter in einem kurzen Portrait vor: https://www.edi.gmbh/de/uber-uns/ein-tag-im-leben-von
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Design ist, wie es funktioniert

Design ist, wie es funktioniert

Die Mitarbeiterin in der Einrichtung für Betreutes Wohnen hat das Wohlbefinden aller von ihr betreuten Senior:innen über einen an der Wand hängenden Bildschirm im Blick. Sie startet das Wohlfühl-Barometer, indem sie den Stecker des Bildschirms in die Steckdose steckt. Durch Plug & Play wird ihr auf dem Bildschirm automatisch die aktuellen Wohlfühl-Status aller von ihr betreuten Senior:innen angezeigt.

Das von ihr genutzte Wohlfühl-Barometer ist eine Lösung für Senior:innen, die alleine oder in einer Einrichtung für Betreutes Wohnen leben und die ihren Alltag noch selbständig meistern. Ein einzelner Sensor, unauffällig an der Wand angebracht, nimmt die Bewegungsgewohnheiten der Senior:innen wahr und erlernt diese. Die Betreuerin wird bei Veränderungen sofort informiert. Sie kann ihre knappe Zeit effizient nutzen, indem sie ihre Betreuung nach den richtigen Prioritäten organisiert: Senior:innen, denen es eventuell nicht so gut geht, werden häufiger besucht. Dadurch kann sie gewährleisten, dass die Senior:innen sich zur jederzeit sicher fühlen. Die Qualität der Betreuung wird gesteigert, bei gleichzeitiger Entlastung der Mitarbeiter.

Warum startet die Betreuerin die von uns entwickelte Software, indem sie den Stecker des Bildschirms in die Steckdose steckt? Weil es für sie die beste und einfachste Art ist um zu wissen, welche Senior:innen gerade ihre Unterstützung benötigen. Die automatisch startende Anzeige auf dem Bildschirm an der Wand ist zudem auch die einzige Art, die sie akzeptiert, um unsere Software zu nutzen. Dieses Bedürfnis, keinen Computer bedienen zu wollen und mit der Technik nichts zu tun zu haben, wurde durch das direkte Gespräch mit der Mitarbeiterin vor Ort sichtbar. Das Schaffen von mehr Zeit für soziale Kontakte durch smarte Technologie wurde im Gespräch deutlich. So konnte dieser Aspekt als zentraler Punkt in die Lösung einfließen. Nun gibt es einfach einen Bildschirm mit einem kleinen Rechner dahinter an der Wand. Er zeigt ihr die aktuellen Wohlfühl-Status der Senior:innen in der Einrichtung automatisch an, wenn sie den Stecker in die Steckdose steckt.

Das Wohlfühl-Barometer ist das beste Beispiel für unser Verständnis von UX Design. Hier bei EDI optimieren wir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die unterschiedlichsten Prozesse und entwickeln digitale Geschäftsmodelle für ganz verschiedene Branchen und Anwendungen.

Unser Ziel ist es, unseren Kunden und Partnern die bestmögliche Erfahrung beim Nutzen unserer maßgeschneiderten Softwarelösungen zu bieten. Der Weg dahin führt über das User Experience Design (UX Design). Die Kombination von passgenauer Funktionalität und einer intuitiv verständlichen Bedienung endet nicht bei der Oberfläche, sondern wird im Kontext des konkreten Anwendungsumfeldes mit den jeweiligen Nutzern definiert. Das ist das Geheimnis unserer ganzheitlichen, individuellen Lösungen, die unseren Kunden zusätzlich noch einen schnellen Return of Invest bieten.

"Die meisten Leute machen den Fehler zu denken, dass Design nur das ist, wonach es aussieht", sagte Steve Jobs, damals CEO von Apple, 2003 in einem Artikel in der New York Times. „Die Leute denken, dass es nur die Oberfläche ist – dass den Designern diese Box in die Hand gedrückt wird und sie sagen: ‚Mach, dass es gut aussieht!‘ Das ist aber nicht das, was wir unter Design verstehen. Es geht nicht nur darum, wie es aussieht und sich anfühlt. Design ist, wie es funktioniert.“

Die Weisheit ist nicht neu, entscheidend ist, sie konsequent anzuwenden. All unsere unterschiedlichen Projekte haben den Prozess gemeinsam, in dem die Lösungen entstehen, denn bei EDI gibt es eine standardisierte Herangehensweise für das UX Design: EDI Scrum 2.0.

Um zuverlässig ein gutes Ergebnis zu erreichen, muss man zu allererst mit den Anwendern vor Ort sprechen und sie bei ihrer täglichen Arbeit beobachten. Nur so kann man den Prozess analysieren und verstehen. Das ist die Aufgabe unseres Business-Development-Teams (BD). Im Gespräch und im aktiven Austausch mit den Kunden vor Ort wird der Anwendungsfall genau studiert. In einem kompakten Workshop werden die Ziele des Projektes mit dem Kunden zusammen anschließend definiert. Dabei geht es insbesondere darum, die Pain Points zu identifizieren. Das sind die Stellen im aktuellen Arbeitsablauf (Job to be Done), die für die Mitarbeiter:innen am umständlichsten und zeitraubendsten sind. Es sind die Stellen, die am meisten „Schmerzen“ verursachen. Sind diese Stellen gefunden, werden der aktuelle Arbeitsablauf, der Job to be Done und die User Stories dokumentiert und zum besseren Verständnis in einem gezeichneten Story Board visualisiert. Das Story Board ist eine Art Comic Strip, der den aktuellen Prozess mit den Nutzern, deren Schmerzen und dem Verbesserungspotenzial bildlich darstellt. Dies hat sich zum besseren Verständnis und zur einfachen Kommunikation des Prozesses zum Kunden und zum EDI-Team bewährt.

Nun kommt unser Product Concept and Design-Team (PCD) ins Spiel, das aus dem Job to be Done, ersten User Stories und dem Story Board, die User Stories weiterentwickelt. Die User Stories sind einzelne Aufgaben, die der User mit der Applikation erledigen möchte. Die User Stories müssen sowohl vom Kunden, als auch vom Entwickler-Team gleichermaßen verstanden werden. Wir verwenden viel Zeit und Aufmerksamkeit darauf, die einzelnen User Stories sehr genau zu schreiben und immer wieder mit dem Kunden zu überprüfen. Hier arbeiten das BD- und PCD-Team eng zusammen. Das PCD-Team überführt die fertigen User Stories dann in User Requirements und gibt diese dann als genaue Anforderungen für die Applikation an die Entwickler weiter. Erste Prototypen der Anwendung und der Benutzeroberfläche werden erstellt und dann mit dem Kunden vor Ort getestet und bewertet. Wenn Änderungen und Anpassungen nötig sind, wird dieser Ablauf wiederholt, bis die individuelle Lösung für alle Nutzer genau passt.

Die Kontexte, in denen unsere Softwarelösungen eingesetzt werden, sind sehr unterschiedlich. Die Förster im Wald schauen auf ihre Tablet-Computer mit der Applikation, die sie dabei unterstützt, den Wald heute schon in Hinblick auf die Herausforderungen des Klimawandels richtig zu bewirtschaften. Die individuell für sie angepasste Applikation von EDI berücksichtigt dabei die örtlichen Waldbestände, die Beschaffenheit des Bodens und das saisonale Wetter.

Für den Mitarbeiter der Firma, die Lösungen für elektrisches Heizen und Kühlen anbietet, läuft die von EDI maßgeschneiderte Applikation im Hintergrund. Alle relevanten Eingaben und Ausgaben werden über LN Infor getätigt, eine ERP-Software, die der Mitarbeiter täglich nutzt. Die EDI-Lösung ist somit perfekt integriert. Die Künstliche Intelligenz zur Automatisierung des Prozesses für die Erstellung von Angeboten wird über Standard-Schnittstellen gefüttert und benutzt die selben Interfaceelemente. Der Mitarbeiter bemerkt keinen Unterschied.

Die Ergebnisse unseres UX Designs sind also keine Produkte, sondern individuell entwickelte Lösungen, welche die Fragestellungen unserer Kunden beantworten und immer genau auf die Art und Weise zugeschnitten sind, wie der Anwender seine Aufgabe erledigt. Dabei fügt sich unsere Lösung immer nahtlos in den Arbeitsablauf (Job to be Done) des jeweiligen Mitarbeiters ein.

Unsere Erfahrung zeigt: In jedem Unternehmen gibt es Prozesse, die mit KI und moderner IT effizienter werden. Es hat sich bewährt klein anzufangen und dann sofort zu profitieren. In einem kompakten Workshop identifizieren wir Potenziale und digitale Geschäftsmodelle, mit denen Sie Ihre Profite direkt steigern können. Legen Sie jetzt los! Wir freuen uns von Ihnen zu hören.

Über die EDI GmbH

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Erfolgreich mit Open Source Software

Erfolgreich mit Open Source Software

Durch den Einsatz von Open-Source-Software schnell, sicher und kostengünstig kundenspezifische Softwarelösungen realisieren, das war das Thema der Präsentation von Dr. Thomas Freudenmann (Co-Geschäftsführer) und Heinrich Blatt (Technischer Direktor) der EDI GmbH auf der diesjährigen StackConf, der Open Source Infrastructure Conference, die vom 19. – 20. Juli 2022 in Berlin stattfand.

Die EDI GmbH zeichnet sich durch Prozessüberwachung, -steuerung und -optimierung durch künstliche Intelligenz (KI) mit EDGE- und Cloud-basierten Infrastrukturen als Plattform-Ökosystem aus. Dabei spielt der Einsatz von Open-Source-Software eine zentrale Rolle. Die verschiedenen Teile unseres EDI hive IoT Frameworks, mit dem wir auf künstlicher Intelligenz basierende, kundenspezifische Applikationen entwickeln, sind mittels dem Python-Framework Django, Ruby on Rails und Node JS implementiert. Sie werden mit Kubernetes orchestriert, der Plattform zur automatisierten Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von containerbasierten Anwendungen. Zusätzlich dient Streampipes dazu, IoT-Datenströme zu verbinden, semantisch zu erfassen und zu analysieren.

Der größte Vorteil von Open-Source-Software liegt darin, dass ein sogenannter Vendor Lock-In vermieden wird: Die Abhängigkeit von einem Hersteller, der als kommerzielles Unternehmen die alleinige Einflussmöglichkeit auf die eingesetzte Software hat. Im Gegensatz dazu bietet Open-Source-Software mit offenen und spezifizierten Schnittstellen entscheidende Vorteile: Flexibilität, Transparenz und Freiheit. Die benötigten Softwarekomponenten stehen kostenlos zur Nutzung und Weiterentwicklung zu Verfügung. Die bisherige Entwicklung und geplante Weiterentwicklungen sind offen und transparent nachvollziehbar. Somit können weitere Dienstleister, im Sinne der Plattform-Ökonomie, ihre Lösungen ergänzen und bereits implementierte Services warten und um eventuell fehlende Funktionalität ergänzen. Dies ist ein wichtiger Aspekt, um Investitionen zu sichern und Kompatibilität und Weiterentwicklung einer individuellen Softwarelösung zukunftsfähig zu gewährleisten.

Die EDI GmbH handelt nach diesem Paradigma. Als Beispiel dafür präsentierten Dr. Thomas Freudenmann und Heinrich Blatt auf der StackConf das Wohlfühl-Barometer, eine Lösung für Senior:innen, die alleine oder in einer Einrichtung für Betreutes Wohnen leben und die ihren Alltag noch selbständig meistern. Das Wohlfühl-Barometer erkennt das aktuelle Wohlbefinden der Senior:innen. Betreuer:innen und Verwandte werden bei Veränderungen sofort informiert. So werden Unfällen vorgebeugt und die Senior:innen fühlen sich jederzeit gut aufgehoben. Das durch einen Sensor erfasste Bewegungsmuster der Senior:innen wird u.a. durch Streampipes sicher und skalierbar übertragen. Veränderungen im Verhalten werden in aggregierter Form übermittelt und in einem Dashboard für die Betreuer:innen oder Verwandten übersichtlich und intuitiv dargestellt.

Aus dem bi.smart-Projekt, welches für unterschiedliche Anwendungen die Entwicklung von smarten Produkt-Service-Systeme für KMUs zum Ziel hat, wurde der Anwendungsfall der Firma Unicorn Energy vorgestellt. EDI GmbH konnte durch den Einsatz von Open-Source-Standardmodulen schnell und kosteneffizient eine erste Umsetzung für eine maßgeschneiderte Softwarelösung realisieren. Dadurch wurden die innovativen modularen Batteriespeichersysteme von Unicorn in wenigen Tagen zu einem smarten Produkt Service System (sPSS). Die EDI-Softwarelösung ermöglicht den automatisierten Aufbau eines Digitalen Zwillings der Batteriespeichersysteme. Durch den Einsatz weiterer Dienste kann eine Garantie für eine definierte Energiebereitstellung über die gesamte Lebensdauer der einzelnen Batteriemodule gegeben werden.

Auf der StackConf wurde deutlich: die EDI GmbH ist nicht nur durch den Einsatz von offener Software gut aufgestellt, sondern auch durch das entsprechende Mind-Set, das damit einhergeht und gelebt wird. So gibt es bei der EDI GmbH keine abgetrennten Silos, in denen Entwickler, Administratoren und andere Experten, wie z.B. DevOps Ingenieure, nebeneinander arbeiten. Der von EDI entwickelte EDI-SCRUM 2.0-Prozess, den wir in unserer täglichen Arbeit anwenden, ermöglicht uns den flexiblen Austausch von Experten zwischen interdisziplinären Teams. So können wir auf neue Anforderungen und Veränderungen beim Kunden und deren Anwender schnell reagieren. Ohne den in klassischen Silos üblichen Reibungsverlust, der oft viel Zeit kostet, sind wir in der Lage neue Funktionalitäten schnell zur Verfügung zu stellen. Von der ersten Entwicklung, über das Testing, bis hin zum Update im laufenden Betrieb, ist ein robuster und effizienter Einsatz des digitalen Produktes jederzeit gewährleistet.

Damit ist EDI ein gutes Beispiel für ein gelebtes Produkt-Mind-Set: jeder Mitarbeiter und jedes Team ist so gut wie möglich auf das zu lösende Kundenproblem ausgerichtet.

Ein Beispiel für das besondere Mind-Set von EDI ist GitOps, das wir als Variante von »Infrastructure as a code« nutzen. Es zeigt deutlich, wie wir Open-Source-Software für die Entwicklung und Bereitstellung von cloud-nativen Applikationen als maßgeschneiderte digitale Produkte in unserer täglichen Arbeit einsetzen. Bei GitOps wird Git, ein Open Source-System für die Versionskontrolle von Software als „Single Source of Truth“ für Infrastrukturen und Anwendungen verwendet. Dabei wird die gesamte Konfiguration der Instanzen als deklerativer Code (yaml) gespeichert. Änderungen werden damit nur im Git-Repository durchgeführt und anschließend durch ein GitOps-Tool (z. B. ArgoCD) ausgerollt. Das grenzt sich gegen den traditionellen administrationsgetriebenen Ansatz ab, bei den Administratoren ihre Tools verwenden um Instanzen dezentralisiert zu verwalten und (semi-)manuell Änderungen auf jeder Instanz durchführen.

Getestete Updates von Softwarekomponenten können so automatisiert bereitgestellt werden. GitOps stellt dabei sicher, dass Testing- und Produktivinstanz den absolut gleichen Konfigurationsstand besitzen. Dies ermöglicht eine nachvollziehbare Entwicklung, eine gute Skalierbarkeit über sehr viele Instanzen und eine sichere Rollout-Prozedur, bei der manuelle Fehler ausgeschlossen werden.

Frei nach dem Motto Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser meldet unser auf Icinga2-basierendes Monitoring über den Messenger Telegram 24/7 ob unsere bereitgestellten Services online sind. Unsere Checks überwachen laufend die Verfügbarkeit und die Funktionalität verschiedenste Bereiche unseres Systems. Ein automatischer Browser-Check überwacht zusätzlich, ob für den Benutzer alles aussieht wie es aussehen soll. Das gesamte Monitoring garantiert eine hohe Verfügbarkeit und den sicheren Einsatz unserer kundenspezifischen Softwarelösungen.

Profitieren Sie davon mit uns gemeinsam Ihre Prozesse durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Kombination mit Open-Source-Software kostengünstig, effektiv und schnell zu optimieren. Wir verfolgen dabei einen sehr ergebnisorientierten Ansatz. Im Fokus steht dabei immer ein schneller Return of Invest, der vor allem durch den robusten Betrieb der umgesetzten Lösung gewährleistet werden kann. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, setzten Sie sich einfach mit uns in Verbindung. Wir freuen uns von Ihnen zu hören!

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Hundertprozentige Qualität im Schweißprozess mit unserer KI-Lösung

Hundertprozentige Qualität im Schweißprozess mit unserer KI-Lösung

»Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser«, das gilt natürlich insbesondere bei der Qualität von Schweißnähten, denn Sie wollen Ihren Kunden die gleichbleibende Qualität liefern, die Sie ihnen versprochen haben. Mit unserer Lösung zur zerstörungsfreien Prüfung von Schweißnähten und Schweißpunkten, die Qualitätskriterien zu einhundert Prozent erfüllen, können wir Sie dabei unterstützen, Ihr Versprechen zu halten. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) geben wir Ihnen mit unserer Lösung die absolute Kontrolle im Schweißprozess. Der Produktionsprozess muss für die Qualitätskontrolle nicht unterbrochen werden, denn unsere KI evaluiert die Schweißverbindung in Echtzeit. Dadurch ist eine Kontrolle ohne nachgelagerte Prüfung möglich. Die zeitaufwendige stichprobenartige Prüfung, die Sie momentan anwenden, liefert Ihnen nur zufällige Ergebnisse, auf die Sie sich nicht verlassen können. Es ist Zeit, etwas Neues auszuprobieren.

Auswertung vorhandener Prozessdaten statt optische Prüfung
Für die Qualitätskontrolle benutzen wir keine Bilderkennung, für die erst teure Kameras angeschafft und installiert werden müssen und bei der einige Schweißverbindungen gar nicht erkennbar sind. Wir verwenden die Daten der Sensoren, die bei Ihnen bereits vorhanden sind, wie z.B. Stromfluss, Temperatur oder die Fokuslage des Lasers. Diese Daten gibt es bereits und sie sind sofort einsatzbereit. Durch die Auswertung der Prozessparameter mit unserer KI können wir die Qualität jeder einzelnen Schweißverbindung während des Produktionsprozesses zuverlässig prüfen.

Luftfeuchtigkeit, Raumtemperatur, Materialien von unterschiedlichen Herstellern, all diese Faktoren spielen im Schweißprozess eine Rolle und werden von uns mit einbezogen, um den Prozess zu steuern und die gleichbleibende Qualität der Schweißnähte zu kontrollieren und zu gewährleisten. Wir können mit unserer Lösung auch voraussagen, wann die Elektroden getauscht werden müssen (predictive monitoring). Dies spart Zeit und Kosten, denn unvorhergesehene Unterbrechungen des Produktionsprozesses werden so vermieden. Mit unseren Standardschnittstellen können wir unsere KI-Lösung auf Ihren Prozess schnell und effizient kalibrieren. Die Tiefe der Systemintegration bestimmen Sie.

Steigen Sie jetzt auf unsere hundertprozentige Qualitätskontrolle durch KI um und machen Sie Ihre Kunden glücklich! Legen Sie jetzt los! Ihre Kunden werden sich über eine garantierte hundertprozentige Qualität freuen und Sie sich über einen schnellen Return of Invest!

Mehr über unsere Lösung erfahren Sie auch auf unserer Webseite: https://www.edi.gmbh/lp-de/hundertprozentige-kontrolle-im-schweissprozess

Wir freuen uns von Ihnen zu hören.

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Zähmen Sie Ihr Excel-Monster!

Zähmen Sie Ihr Excel-Monster!

Excel ist immer noch ein Meilenstein der Softwareentwicklung. Mal eben die Umsatzzahlen des letzten Quartals aufbereiten oder den Chef mit einer schicken Pivot-Tabelle beeindrucken. Kein Problem. All die Formeln und Funktionen. Die Möglichkeiten sind unbegrenzt. Tabellenkalkulation, das Rückgrat der modernen Wirtschaft. Ohne sie geht es nicht.

Fangen plötzlich aber die Kollegen an die gleiche Datei zu bearbeiten und alles durcheinander bringen, wird es schon schwieriger. So hatte man sich das nicht vorgestellt. Schnell wird alles unübersichtlich. Wichtige Informationen verschwinden in den Kommentaren auf Nimmerwiedersehen. Chaos breitet sich aus. Und dann sind da noch die Makros von Mister Excel-Guru: niemand traut sich auch nur eine Zeile zu löschen, denn dann geht alles kaputt. Manche Dateien sind „historisch gewachsen“, sprich endlos lang und durch ihre schiere Größe fast unbenutzbar. Es kommt der Moment, wo die Datei sich fast nicht mehr öffnen oder bearbeiten läßt. Spätesten dann wird einem klar: man hat ein Monster erschaffen.

Eine Lösung muss her, denn die Daten werden ja gebraucht. Sie sind für das Unternehmen überlebenswichtig. Das Excel-Monster muss schnellstens gezähmt werden. Hier kommen die Semantic Tables der EDI GmbH – Engineering Data Intelligence ins Spiel, als Retter in der Not.

Die Semantic Tables sehen aus wie Excel, liefern immer aktuelle Zahlen und stehen auf unterschiedlichen Endgeräten wie Smartphone, Tablet oder Laptop zur Verfügung.
Die Bedienung ist intuitiv, denn sie ist Ihnen durch Excel vertraut, Sie müssen sich nicht umgewöhnen. Durch ein individuelles Benutzer- und Rechtemanagement können Sie genau justieren, welcher Mitarbeiter welche Spalten, Reihen oder Zellen bearbeiten darf. Für jede einzelne Zelle gibt es eine Versionierung und eine Wiederherstellungsfunktion, die Ihnen ermöglicht vorherige Eingaben und Daten jederzeit zurück zu holen. Ein integriertes Konfliktmanagement verhindert Probleme, bevor sie entstehen. Automatisierte Regeln und KI-basierte Funktionen sind transparent, erweiterbar und getestet integriert. Durch die n-dimensionale Struktur skalieren die Semantic Tables in alle Richtungen.

Thomas Freudenmann, Geschäftsführer und Mitgründer der EDI GmbH, zeigt Ihnen wie Sie Ihr Monster besiegen und wie Sie wieder Freude an Ihren Daten haben. Er ist da, um Ihnen zu helfen. Rufen Sie ihn an: +49 721 79 19 91 55, oder schreiben Sie ihm eine E-Mail: freudenmann@edi.gmbh. Die Rettung ist nah.

Weitere Informationen finden Sie auf unserer Webseite: https://www.edi.gmbh/lp-de/zaehmen-sie-ihr-excel-monster

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Steigern Sie mit unseren KI-Lösungen ihren Umsatz und sparen Sie Kosten!

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Zeit ist Geld. Viel Weisheit in drei einfachen Worten. Um diese Weisheit umzusetzen und von ihr zu profitieren, sollten Sie die Zeit aufmerksam prüfen, die Abläufe innerhalb Ihres Unternehmens benötigen. Es gibt sie überall, diese Prozesse und Aufgaben, die kompliziert sind oder die einen Flaschenhals darstellen, etwa in der Angebotsphase oder beim Kalibrieren eines neuen Fertigungsprozesses. Diese Aufgaben rauben Zeit und verursachen intern hohe Kosten. Oder es fehlt Ihnen einfach das Personal, für diese Aufgaben. In jedem Fall sollten Sie Ihre Zeit besser mit Ihren Kernkompetenzen verbringen. Mit den Tätigkeiten, mit denen Sie selbst die meiste Wertschöpfung erzielen. Sich auf diesem Weg von erfahrenen Dienstleistern, wie der EDI GmbH, unterstützen zu lassen, wird Sie effizient und nachhaltig an Ihre Ziele führen.

Wir sind drauf spezialisiert Unternehmensprozesse in den unterschiedlichsten Branchen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zu optimieren. Der Einsatz von KI ermöglicht heute die Optimierung von Prozessen, die vor einigen Jahren noch nicht möglich waren oder die nur von wenigen Experten in der Firma umgesetzt werden konnten. Einen wirklichen Sprung in der Qualität und der Senkung von Kosten erreicht man, wenn durch KI komplexe Abläufe und Aufgaben ohne Expertenwissen signifikant automatisiert und optimiert werden können. Künstliche Intelligenz ist genau dafür gemacht: uns die Arbeiten, die kompliziert und zeitaufwendig sind, abzunehmen und zu erleichtern. Clever ist es, die Algorithmen für sich arbeiten zu lassen!

Neben der Optimierung von Prozessen sind wir auch besonders gut darin, maßgeschneiderte, neue digitale Produkte zu entwickeln. KI und moderne IT-Technologie ermöglichen auch die Kreation von ganz neuen digitalen Geschäftsmodellen. Plötzlich sind digitale Dienstleistungen für Ihre Kunden möglich, die auf Ihr bisheriges Geschäftsmodell und Ihren aktuellen Produkten aufsetzen und sie erweitern, sogenannte smarte Produkt Service Systeme (sPSS). Das sind neue digitale Angebote, die Ihre Kunden nicht mehr missen möchten. Sie eröffnen neue Möglichkeiten, mit denen man ganz konkret Geld verdienen kann!

Um optimierungswürdige Prozesse innerhalb Ihres Unternehmens zu identifizieren und neue digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln, führen wir mit Ihnen einen kompakten Design-Thinking-Workshop durch. Dabei schauen wir uns die Abläufe innerhalb Ihres Unternehmens genau an und entwickeln ein gemeinsames und detailliertes Verständnis Ihrer Prozesse. Die Ergebnisse des Workshops sind konkrete digitale, datengetriebene Lösungsansätze zur Optimierung Ihrer kritischen Prozessschritte, um damit Zeit und Kosten zu sparen und die Qualität zu erhöhen.

Klein anfangen
Wir heben den Schatz aus Ihren Daten, indem wir mit unserer KI verschiedene Datenquellen kombinieren und analysieren. Sie glauben Sie haben gar keine Daten? Sie werden verwundert sein, wo sich überall Daten verstecken, die zur Prozessoptimierung oder für neue digitale Dienstleistungen genutzt werden können! Mit uns müssen Sie aber nicht erst Berge von strukturierten Daten sammeln, um loszulegen zu können. Dank unserer patentierten Lösung aus dem semantischen Web können wir ganz schlank und schnell mit wenigen Datensätzen loslegen. Unsere Herangehensweise ermöglicht es uns die datengetriebenen Algorithmen mit Ihrem über viele Jahre gesammelten Prozesswissen und physikalischen, chemischen und elektrischen Naturgesetzen anzureichern. Dadurch werden die für Sie relevanten KPIs treffsicher durch unsere KI mit nur wenigen Daten ermittelt. Jeder neue Datensatz kommt einfach hinzu, wird analysiert und mit allen anderen Datensätzen verglichen. Das Ergebnis wird so Schritt für Schritt verfeinert und anschließend zur Steuerung von Maschinen oder Prozessen verwendet. Wir verfolgen dabei einen sehr ergebnisorientierten Ansatz und unterstützen Sie vom ersten Datensatz an. Im Fokus steht dabei immer ein schneller Return of Invest. Klein Anfangen und schnell mit der ersten Lösung Geld verdienen, das ist der Schlüssel zum Erfolg.

Nahtlose Integration
Unsere Lösung kann problemlos fortlaufend Updates erhalten, um gewartet und erweitert zu werden. So können wir kostengünstig entwickeln und die Funktionalität Schritt für Schritt ausbauen. Unsere Applikation integriert sich nahtlos in Ihre bestehende Systemumgebung: von Ihrem ERP-System bis zu den unterschiedlichsten Cloud-Diensten, wie AWS, Microsoft Azure, Siemens Mindsphere, Google Cloud oder Ihre eigene interne Serverlandschaft. Sie ist als White-Label-Lösung mit offenen standardisierten Schnittstellen verfügbar, wodurch Sie unabhängig weitere Dienste entwickeln und vertreiben können.

Wenn Sie z.B. ein Maschinenbauer sind, dann ist Softwareentwicklung ein Bereich, in dem Sie erst mühsam Spezialwissen aufbauen müssen. Wie wichtig ein modularer und wartbarer Aufbau von Maschinen und Anlagen und ein entsprechendes Monitoring im operativen Betrieb ist, wissen Sie. Das ist das, was wir für Ihre Softwarekomponente gewährleisten. Sie werden als Unternehmen professioneller, wenn Sie Aufgaben an einen spezialisierten Dienstleister wie uns abgeben. Hier können Sie von unserer großen Erfahrung profitieren, indem Sie sich auf Ihre eigentlichen Aufgaben konzentrieren, während wir uns um den Sand in Ihrem Getriebe kümmern.

Lassen Sie uns unverbindlich darüber sprechen, wo Sie der Schuh drückt und wo es Aufgabe und Prozesse gibt, die Ihnen Ihre wertvolle Zeit rauben. Heutzutage sind durch die neuen Technologien vielen Dinge möglich. Lassen Sie die Algorithmen der künstlichen Intelligenz für sich arbeiten und konzentrieren Sie sich darauf smarte Produkt Service Systeme (sPSS) zu entwickeln, mit der Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind! Wir freuen uns von Ihnen zu hören!

Über die EDI GmbH

EDI GmbH offers an efficient private cloud with an AI-based application, the EDI hive IoT Framework. EDI hive provides optimisation, management and supervision of processes and machines. We value your experts‘ knowledge by creating a new digital product with our EDI hive and benefit competitive advantages from Automated Machine Learning (autoML) in this global era. With our experienced experts and AI-based digital business models, we open up new business fields and ensure a fast ROI.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

EDI GmbH
Hermann-Weick-Weg 3
76229 Karlsruhe
Telefon: +49 721 79199 155
http://www.edi.gmbh/

Ansprechpartner:
Dr.-Ing. Thomas Freudenmann
Business Developer
Telefon: +49 (721) 79199-155
E-Mail: info@edi.gmbh
Nicolas Heiringhoff
Communication Director
Telefon: +49 (721) 79199-155
E-Mail: heiringhoff@edi.gmbh
Für die oben stehende Pressemitteilung ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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Automatisiertes maschinelles Lernen – Auto ML

Automatisiertes maschinelles Lernen – Auto ML

„KI von Menschen für Menschen“, dass ist das Motto, mit dem die EDI GmbH künstliche Intelligenz (KI) in Form von automatisiertem maschinellem Lernen anwendet, denn der Mensch steht bei uns immer im Mittelpunkt. Mensch und Maschine lernen kooperativ von- und miteinander.

Maschinelles Lernen kann jedoch nur effektiv und wirkungsvoll sein, wenn man vorab die richtige Frage formuliert. Worauf möchte man eine Antwort erhalten? Was möchte man genau vorhersagen? Bei einem Verbrennungsprozess z.B. kann das der CO2-Gehalt sein, den man dann als Kerngröße bezeichnet. Ebenso wichtig wie der richtige Parameter der Kerngröße, ist die Bestimmung des unternehmerischen Ziels, dass mit dem Einsatz der KI erreicht werden soll. Beides identifizieren wir zusammen mit dem Kunden vorab in einem kompakten Design-Thinking-Workshop.

Das Besondere an der Herangehensweise der EDI GmbH bei der Beantwortung der Frage durch die KI, ist die Kombination von mehreren Machine-Learning-Algorithmen. Am Beispiel der Erkennung von Elementen auf technischen Zeichnungen ist das zuerst ein Algorithmus, der die Bilder erkennt. Anschließend bestimmt ein zweiter Algorithmus die Ähnlichkeiten der erkannten Elemente. Ein weiterer entscheidender Punkt ist die richtige Auswahl der auf die Fragestellung und die vorliegende Datenbasis passenden Algorithmen, denn nicht jeder Algorithmus liefert die gleichen Ergebnisse. Zur richtig formulierten Frage muss auch das richtige Werkzeug verwendet werden, denn KI ist nicht gleich KI.

Unsere Stärke liegt in der Fokussierung auf die Kerngröße, ein einzelner Wert, der von der Algorithmenkombination bestimmt wird und der die Information liefert, die dem Menschen oder der Maschine dann ermöglicht zu reagieren. Der Mensch trifft eine Entscheidung auf Basis dieses Wertes oder Maschinen können durch den Wert so gesteuert werden, dass sie z.B. rechtzeitig gewartet werden, um Produktqualität zu gewährleisten, ihre Lebensdauer zu erhöhen und Wartungskosten zu reduzieren. Dies bezeichnet man auch als predictive maintenance.

Top-Down und Bottom-Up, das sind die beiden Richtungen, aus denen wir definierte Fragestellung des Kunden untersuchen und die wir als Hybridmodell bezeichnen.

Mit dem Ansatz die Fragestellung Top-Down zu betrachten werden von EDI Modelle erzeugt, die ein Mensch verstehen kann. Das bedeutet, dass für bestimmte, ausgewählte Situationen die relevanten Zusammenhänge abgebildet werden. Hierbei geht es darum verschiedene Situationen unterscheiden und verstehen zu können. Dafür wird das Wissen der Experten mit unserer patentierten Lösung formalisiert und integriert. Mit diesem zusätzlichen Wissen wird die vorhandene Menge an Daten nun von der EDI GmbH gefiltert und geclustert. Anschließend werden daraus lokale Modelle generiert, mit deren Hilfe dann einzelne relevante Situationen identifiziert und beschrieben werden.

Der zweite Ansatz nähert sich der Fragestellung aus der entgegengesetzten Richtung: Bottom-Up. Die KI wird mit den Daten auf Basis der zuvor erstellten Modelle gefüttert und ist dann selbstständig in der Lage Muster zu erkennen und Situationen und Datenmuster zu identifizieren. Das Netz lernt selbst, welche Muster wichtig sind. Es findet selbständig Antworten und kann auch sagen, welches Muster in den Daten letztendlich ausschlaggebend war.

Die Erkenntnisse, welche die KI mit der Bottom-Up-Methode liefert, werden dann wieder mit dem Top-Down Ansatz überprüft. Somit entsteht ein sich selbst verbessernder Kreislauf. Der Top-Down- & Bottom-Up-Ansatz des KI-basierten Hybridmodells ermöglicht ein kooperatives Lernen der Experten mit der KI. Das Entscheidende an dieser Methode ist die Möglichkeit damit das Problem besser zu verstehen. Somit gelingt der Blick in die Zukunft und es wird eine robuste Antwort auf die zuvor definierte Frage geliefert.

Wenn Sie über den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen nachdenken, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Wir freuen uns von Ihnen zu hören und Ihre konkrete Fragestellung und erste Schritte zu besprechen!

Über die EDI GmbH

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Ähnlichkeiten finden mit Künstlicher Intelligenz

Ähnlichkeiten finden mit Künstlicher Intelligenz

Eine zentrale Fähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) ist es Ähnlichkeiten zu identifizieren. Dafür braucht die KI Daten, die sie analysieren und vergleichen kann. Mit uns müssen Sie aber nicht erst Berge von strukturierten Daten sammeln, um loszulegen zu können. Berge von Daten: Das ist Big Data. Dank unserer patentierten Lösung aus dem semantischen Web können wir ganz schlank und schnell mit wenigen Datensätzen loslegen. Jeder neue Datensatz kommt einfach hinzu, wird analysiert und mit allen anderen Datensätzen verglichen. So wird das Ergebnis Schritt für Schritt verfeinert. Wir unterstützen Sie somit vom ersten Datensatz an. Das Ergebnis ist ein gut strukturiertes Big Data!

Unser Ansatz aus dem semantischen Web bietet viele Vorteile: Sucht man bei Google nach »Pizzeria«, werden einem nicht nur die einzelnen Pizzerien aufgelistet, es werden auch noch weitere nützliche Informationen angezeigt: z.B. wie die Pizzeria bewertet worden ist, wo sie sich genau befindet, wie die Öffnungszeiten sind und sogar ob sich mehr Menschen als gewöhnlich dort aufhalten. Antworten auf nicht gestellte Fragen liefern: Das ist das semantische Web. Auf unternehmerische Fragestellungen übertragen bedeutet dies, dass wir in der Lage sind unterschiedliche Systeme miteinander zu vernetzten, Daten zu verschneiden und so Informationen zu liefern, die das Ergebnis der KI so anreichern, dass der größtmögliche Nutzen für Sie als Kunde entsteht. Ein Beispiel dafür ist das Erkennen von relevanten Parameter auf technischen Zeichnungen, um Angebote für Kundenanfragen zu erstellen. Nachdem die bilderkennende KI automatisch definierte Parameter semantisch erfasst hat, wird durch eine weitere KI mittels Vergleichen von Parametern wie Länge und Durchmesser die Ähnlichkeit zu anderen technischen Zeichnungen, d.h. zu produzierenden Bauteilen, bestimmt. Hier reicht bereits eine Ähnlichkeit von 80 bis 90% aus. Anschließend werden die Information aus dem ERP-System hinzugefügt, das ähnliche Angebote zu dem gefundenen Bauteil auf der technischen Zeichnung liefert. So können die Daten der ähnlichen, bereits erstellten Angebote für die Kundenanfrage verwendet und der von unserem System gefunden passenden Angebotspreis übertragen werden. Das spart Zeit und das System wird immer smarter.

In unserem kompakten Design-Thinking-Workshop definieren wir mit Ihnen zusammen nicht nur das unternehmerische Ziel, dass durch den Einsatz von KI erreicht werden soll, sondern auch die relevanten Parameter und die Informationen, die für Sie interessant sind.

Wenn Sie über den Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen nachdenken, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Wir freuen uns von Ihnen zu hören und Ihre konkrete Fragestellung und erste Schritte zu besprechen!

Über die EDI GmbH

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EDI GmbH
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Was ist eigentlich Dynamic Risk Management?

Was ist eigentlich Dynamic Risk Management?

Die heutigen Funktionen autonomer Fahrsysteme beschränken sich darauf, den Fahrer zu unterstützen oder das Fahrzeug in einfachen, klar definierten Situationen, wie etwa beim Einparken oder bei der Fahrt auf der Autobahn, zu steuern. Die Verantwortung liegt weiterhin beim Fahrer. Die autonomen Fahrsysteme haben in der Serienproduktion die Automatisierungsstufe 3 nicht überschritten.

Die EDI GmbH hat einen intelligenten Algorithmus entwickelt (EDI Dynamic Risc Management), der es autonomen Fahrsystemen ermöglicht, verschiedene Risiken im Straßenverkehr so dynamisch zu bewältigen, wie es erfahrene und verantwortungsvolle menschliche Fahrer tun würden.

Dynamic Risk Management (DRM) ist eine Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI), die in der Lage ist Datenströme aus unterschiedlichen Quellen ständig zu beobachten, zusammenzuführen und in Abhängigkeit zur aktuellen Situation eine Entscheidung zu treffen. Im Fall des automatisierten Fahrens kann die KI neben der reinen Bewertung des Fahrkontextes in Bezug auf die Sicherheit auch ein Fahrverhalten bestimmten, dass für den Fahrer, die Passagiere und für die anderen Verkehrsteilnehmer als angemessen empfunden wird.

Das ursprüngliche Anwendungsgebiet für unseren DRM-Algorithmus ist das autonome Fahren. Für die Entwicklung des DRM-Algorithmus wurden über 100.000 kritische Vorfälle im Straßenverkehr aus aufgezeichneten Daten mit Bildmaterial durch maschinelles Lernen evaluiert. Jeder Vorfall wurde mit über 100 verschiedenen Parametern in teilweise bis zu 10 Ausprägungen von Verkehrsexperten manuell weiter spezifiziert. Mittels der trainierten KI können jetzt weitere aufgezeichnete Fahrten automatisch bewertet werden. Die relevanten Parameter werden dabei automatisch extrahiert.

Einige der Parameter, die mit der KI in verschiedene Risikostufen gewichtet wurden, sind das Fahrerverhalten, der Geschwindigkeitsverlauf in verschiedenen Situationen, die vorhandene Infrastruktur, sowie Kreuzungs- und Straßentypen. Ein weiterer wichtiger Aspekt, der in dem Modell unseres DRMs berücksichtig wurde, ist das Verhalten der anderen Verkehrsteilnehmer: Handelt es sich dabei um Fussgänger, Fahrradfahrer oder um andere Autos? Eine Rolle spielt auch das Alter der Fussgänger und ob sie betrunken sind oder nicht.

Insgesamt wird durch unser DRM ein sehr großer Parameterraum abgedeckt und entsprechend leistungsfähig ist der Algorithmus: er kann kritische Situationen vorhersagen. Dadurch ist „Sicherheit“, die 3. Dimension der Navigation, vorhersagbar umgesetzt. Der Algorithmus ist so robust, dass eine Bewertung der Situation auch vorgenommen werden kann, wenn nicht alle Parameter zur Verfügung stehen. Je mehr Informationen es gibt, desto genauer ist die Aussage natürlich.

Die benötigten Daten kommen aus unterschiedlichen Quellen, wie der digitalen Karte des Navigationssystems und dem Kamerasystem des autonomen Fahrzeugs, das z.B. gerade viele Fahrradfahrer wahrnimmt, die sich vor dem Fahrzeug befinden. Hinzu kommen Daten von weiteren Sensoren des autonomen Fahrzeugs wie Radar, Ultraschall und Lidar und weitere Daten von Sensoren, die sich gegebenenfalls in der öffentlichen Infrastruktur befinden und die mit dem autonomen Fahrzeug kommunizieren können.

Der Ansatz ist übertragbar, weshalb die Einsatzgebiete für das Dynamic Risk Management nicht nur selbstfahrende Fahrzeuge sind. Es kommt z.B. auch in unserem Wohlfühl-Barometer zum Einsatz, das Senior:innen in ihrem Alltag begleitet und Verwandte und Betreuer benachrichtigt, wenn es Abweichungen in der täglichen Routine der älteren Menschen gibt. Auch für eine Großmetzgerei ist der Einsatz des DRM denkbar: es kann vorhersagen, wann der Bedarf an Grillwürstchen besonders hoch sein wird. Hier spielen Wetterdaten und das Stattfinden von Großereignissen ein Rolle. Durch unser DRM muss sich der Metzger nicht mehr nur auf sein Bauchgefühl verlassen, er hat dann auch zuverlässige Unterstützung durch die KI. Diese Beispiel verdeutlicht auch den konkreten Einfluss von KI auf unternehmerische Entscheidungen.

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