Die künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren rasante Fortschritte gemacht. Die Potenziale für mittelständische Unternehmen sind groß – genauso aber auch die Herausforderungen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit dieser Schulung machen wir künstliche Intelligenz für Sie greifbar.

Hierbei werden Ihnen von unserem Experten Sebastian Maier vom Fraunhofer IGCV grundlegende Ansätze vorgestellt und von Ihnen als Teilnehmer:in selbstständig angewandt. Durch Praxisbeispiele und Hilfestellungen zum Vorgehen in KI-Projekten, können Sie Anwendungsfelder im eigenen Unternehmen identifizieren.​

Inhalte​ der Schulung

  • Grundlagen der künstlichen Intelligenz
  • Einstieg in das Aufnehmen und Verarbeiten von Daten
  • Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens
  • Praxisnahe Anwendungsbeispiele und eigenständige Implementierung von einfachen KI-Algorithmen
  • Identifikation von KI-Anwendungsfeldern im eigenen Unternehmen 

Vorteile für die Teilnehmenden​

  • Statt mit Buzzwords geblendet zu werden, lernen Sie wichtige Inhalte und Ansätze der künstlichen Intelligenz kennen
  • Sie erkennen Möglichkeiten, Risiken und Grenzen von KI-Projekten
  • Sie werden befähigt, mögliche Anwendungsfelder von KI im eigenen Unternehmen zu identifizieren

Zielgruppe​

Die Schulung richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeitende kleiner und mittlerer Unternehmen, die Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz im eigenen Unternehmen identifizieren möchten​. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Hinweis: Auf Nachfrage stellen wir Ihnen gerne eine Teilnahmebescheinigung aus.

Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!

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Digitalisierung und Automatisierung schreiten in Deutschland mit großen Schritten voran. Kleine und mittlere Unternehmen laufen Gefahr, in diesem Transformationsprozess abgehängt zu werden. Gründe dafür sind unter anderem die fehlenden Kapazitäten in den Bereichen der Maschinenvernetzung und Datenverarbeitung.

Künstliche Intelligenz (KI) hilft, das gesamte Potenzial einer digitalen und automatisierten Produktion hinsichtlich Effizienz ausnutzen zu können. Komplexe Zusammenhänge können so untersucht und interpretiert werden. Passende Daten sind dafür das Fundament – im Webinar zeigt Ihnen unsere Expertin Saskia Hutschenreiter vom Fraunhofer IGCV, wie Sie diese entsprechend vorverarbeiten und auf deren Plausibilität hin untersuchen müssen.

Inhalte des Webinars

  • Allgemeines Vorgehen für den Einsatz von maschinellen Lernverfahren (schwache KI)
  • Anwendungsfall von maschinellen Lernverfahren aus dem Bereich der Fleischherstellung (Mischer für die Wurstherstellung)

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an:

  • Produktionsleiter:innen, Monteur:innen, Meister:innen
  • Personen aus den Bereichen IT, HR oder Arbeitsvorbereitung
  • Personen aus den Branchen Maschinenbau, Automobilbau, Luftfahrt, etc.

Melden Sie sich jetzt für das kostenfreie Webinar an! Die Zugangsdaten senden wir Ihnen vorher rechtzeitig per E-Mail zu.

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Die Transformation hin zu einer klimaneutralen, digitalen Industrie hat eine völlig neue Dimension angenommen. Was gestern noch als Fiktion galt, manifestiert sich heute als greifbares Geschäftsmodell. Digitalisierung und hier besonders Anwendungen von Künstlicher Intelligenz spielen dabei zentrale Rollen. Das Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe greift diese Themen und konkrete Fragestellungen des Mittelstandes auf: Was sind geeignete Unternehmensbereiche für den Einsatz von KI? Wie fängt man als Mittelständler mit KI an – auf technologischer, personeller und organisatorischer Ebene? Welche Lösungen entstehen aus der Zusammenarbeit von KMU und Start-ups, damit KI-Projekte zum Erfolg werden? Diese und weitere Fragen beantworten die Expert:innen im Rahmen der Veranstaltung „KI-Readiness: Effizienz durch Intelligenz“, die in das Techtextil Forum der Techtextil-Messe in Frankfurt am Main eingebettet ist.

Während deutsche Großunternehmen dem Einsatz von KI-Technologien gegenüber sehr positiv eingestellt sind und auch schon KI-Investitionen getätigt bzw. aktiv in KI-gesteuerte Innovationen investieren, findet Künstliche Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen noch weit weniger Anwendung. Dabei können viele Arbeiten auch im Mittelstand, die bisher manuell erledigt wurden, mit KI automatisiert durchgeführt werden. Nutzen Sie die Fachtagung und die Expertise der Referent:innen und erfahren Sie, mit welchen Maßnahmen und ersten Schritten Sie die Wertschöpfung in Ihrem Unternehmen erhöhen. Holen Sie sich Inspiration, wie Sie mit KI Ihre Unternehmensdaten sinnvoll nutzen können. Erleben Sie aktuelle Trends, erfahren Sie konkrete Lösungsansätze und diskutieren Sie künftige Herausforderungen.

Programm

Donnerstag, 25. April 2024 | 16:00 Uhr | Frankfurt a. M.
Techtextil, Messe Frankfurt, Halle 9.1, Stand E70

16:00 Uhr: KI bringt Unternehmen Effizienz. Wer bringt Unternehmen KI?
Anja Merker, Geschäftsführerin Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe

16:15 Uhr: Im Gespräch: Impulsgeber für die digitale Transformation im Mittelstand
mit Mareike Giebeler, Start-up Vernetzung, Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe,
Stefan Hauser, Gründer Start-up Brakeable,
Thomas Fischer, Stv. Leiter Zentrum für Management Research, Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung (DITF),
Axel Pieper, Geschäftsführer Brückner Trockentechnik GmbH & Co. KG

Moderation: Johannes Diebel, Geschäftsführer, Forschungskuratorium Textil

16:45 Uhr: KI und ML: Erfolgsfaktoren und Best Practices für KMU
Dirk Zschenderlein, Leiter Intelligente Produktionssysteme, Sächsisches Textilforschungsinstitut (STFI)

17:15 Uhr: Die Verwaltungsschale in der Textil und Papierindustrie
Florian Pohlmeyer, Rosario Othen, Institut für Textiltechnik, RWTH Aachen University (ITA)

Weitere Informationen finden Sie im Infoflyer

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Die künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren rasante Fortschritte gemacht. Die Potenziale für mittelständische Unternehmen sind groß – genauso aber auch die Herausforderungen, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mit dieser Schulung macht unser Experte Martin Gottwald von der fortiss GmbH künstliche Intelligenz für Sie greifbar. Hierbei werden Ihnen grundlegende Ansätze vorgestellt und von Ihnen als Teilnehmer:in selbstständig angewandt. Durch Praxisbeispiele und Hilfestellungen zum Vorgehen in KI-Projekten, können Sie Anwendungsfelder im eigenen Unternehmen identifizieren.

Die Schulung findet in Kooperation mit der Hanns-Seidel-Stiftung e. V. in deren Konferenzzentrum in München statt.​ Die Einladung finden Sie hier

Inhalte​ der Schulung

  • Grundlagen der künstlichen Intelligenz
  • Einstieg in das Aufnehmen und Verarbeiten von Daten
  • Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens
  • Praxisnahe Anwendungsbeispiele und eigenständige Implementierung von einfachen KI-Algorithmen
  • Identifikation von KI-Anwendungsfeldern im eigenen Unternehmen 

Vorteile für die Teilnehmenden​

  • Statt mit Buzzwords geblendet zu werden, lernen Sie wichtige Inhalte und Ansätze der künstlichen Intelligenz kennen
  • Sie erkennen Möglichkeiten, Risiken und Grenzen von KI-Projekten
  • Sie werden befähigt, mögliche Anwendungsfelder von KI im eigenen Unternehmen zu identifizieren

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeitende kleiner und mittlerer Unternehmen, die Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz im eigenen Unternehmen identifizieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

​Melden Sie sich hier kostenfrei an

Keine Zeit am 2. Juli? Die Schulung bieten wir auch am 6. August in Augsburg an. Zur Anmeldung

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Im Alltagsgebrauch wird „Optimierung“ meist mit „etwas besser machen“ gleichgesetzt. Mathematische Optimierung meint hingegen „das nachweisbar Beste machen“. Maßgeschneiderte Optimierungsalgorithmen ermöglichen es für individuelle Problemstellungen die optimale Lösung zu finden, um Ressourcen effizient einzusetzen und die Nachhaltigkeit von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu stärken. Die Anwendungen solcher Optimierungsalgorithmen sind vielfältig und reichen von Planungsprozessen aus der Produktion bis hin zur Entscheidungsunterstützung in der Logistik.

Lernen Sie im Webinar von unseren Expert:innen Laura Brouer und Christopher Scholl vom Fraunhofer IIS die Grundlagen mathematischer Optimierung und unterschiedliche Anwendungskontexte in der Praxis kennen.

Außerdem bekommen Sie einen Einblick in unser selbst entwickeltes Online-Spiel „Planning Puzzle“, bei dem Sie Planungsaufgaben lösen können und das Ihnen verdeutlicht, warum es sich lohnt künstliche Intelligenz und mathematische Optimierung zu nutzen. Zum Online-Spiel

Inhalte

  • Kurze Begriffsklärung „Optimierung“ und „Nachhaltigkeit“
  • Anwendungskontexte für Optimierungsalgorithmen (u. a. Touren- / Produktions- / Personaleinsatzplanung)
  • Umsetzung in der Praxis und Mehrwert von Optimierungsalgorithmen 

Zielgruppe

  • Planungsfachkräfte für die Bereiche Logistik, Produktion, Einkauf oder Vertrieb
  • Verantwortliche aus den Bereichen Strategie, Nachhaltigkeit, Digitalisierung und Entwicklung
  • Datenexpert:innen und IT-Fachkräfte
  • Personen mit einem Interesse an der Optimierung von Entscheidungen

Ergänzend zum Webinar bietet das Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg den Onlinekurs „Gut, besser, KI? Wie Optimierungsalgorithmen für mehr Nachhaltigkeit sorgen“ an. Lernen Sie, was man unter den Begriffen „Nachhaltigkeit“ und „Optimierung“ versteht und wie Optimierungsmodelle aufgebaut sind. Zum Onlinekurs

Für das Webinar werden keinerlei Vorkenntnisse benötigt. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!​ Die Zugangsdaten senden wir Ihnen vorher rechtzeitig per E-Mail zu.

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KI (engl. AI) spielt heute eine der wichtigsten Rollen bei der Digitalisierung und ist in der Regel mit einem Cloud-basierten Dienst verbunden. Aber KI muss nicht ausschließlich in der Cloud liegen. Heute gibt es die Möglichkeit durch Edge Computing, auch direkt auf dem Shopfloor Daten dezentral auszuwerten und Handlungsoptionen vorzugeben. Dies erfolgt durch den Einsatz sogenannter „Edge Controller“. ​

In diesem Webinar gibt Ihnen Dr. Rute C. Sofia von der fortiss GmbH einen Überblick darüber, wie Industrial Edge und Cloud-Technologien in Kombination mit bestehenden Automatisierungslösungen für mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Sicherheit in der Datenverarbeitung sorgen und damit die Grundlage für neue Geschäftsmodelle schaffen.

Inhalte

  • IIoT, Edge und Cloud in der vernetzten Produktion
  • Vorteile von Edge KI
  • IIoT-Anwendungsfälle und Industriebeispiele
  • Verfügbare Open-Source-Lösungen
  • Beispiel für Edge KI – fortiss IIoT Labs

Zielgruppe

Diese Veranstaltung richtet​ sich insbesondere an Ingenieur:innen und Softwareentwickler:innen aus KMU.​

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Die STENDER GmbH mit 90 Mitarbeitenden bietet Dienstleistungen und Software für die technische Dokumentation zum Beispiel für Maschinen- und Anlagenhersteller an. Über die Jahre ist durch zahlreiche Kundenprojekte eine Vielzahl an strukturierten Datensätzen zusammengekommen. Diesen Datenschatz möchte das Unternehmen nutzen, um zukünftig mithilfe von Künstlicher Intelligenz Arbeitsprozesse beim Erstellen der Dokumentationen zu unterstützen und die Qualität für die Kunden noch weiter zu erhöhen.

Das Unternehmen STENDER aus Wangen im Allgäu übernimmt als Dienstleister die technische Dokumentation gemäß Standards und Normen zum Beispiel für Maschinen, Anlagen und technische Produkte. Beispielsweise werden bestehende Anleitungen von Maschinen überarbeitet, neu recherchiert, vor Ort überprüft und als normierte, digitale Dokumentation – oder auch als interaktive Hilfe z. B. für Tablets – neu erstellt.

Christian Wallner, Leiter Operations bei STENDER, hat Künstliche Intelligenz schon länger auf dem Fahrplan. Die Mittelstand-Digital Experten Martin Gottwald und Alexandros Tsakpinis von fortiss unterstützen bei der Konkretisierung, also was jetzt schon umgesetzt werden kann und wo der Start sinnvoll ist. Dabei soll als erster Schritt der Schreibprozess der Technischen Redakteur:innen von einer KI unterstützt werden.

KI-Anwendung als Unterstützungstool für die Mitarbeitenden

Aufgrund der über 80-jährigen Firmengeschichte ist schon eine große Datenbasis an technischer Dokumentation intern vorhanden: historische Datensätze, die aufgrund der Normung bereits ähnlich in Kategorien und thematischen Textblöcken aufbereitet sind.

Dass die Künstliche Intelligenz die Texte zu neuen Produkten von Kunden komplett selbst erstellt, ist in näherer Zukunft nicht realisierbar. Dafür sind die Produkte viel zu speziell, zu komplex und deren Eigenschaften sehr herstellerabhängig. Dafür ist ein umfangreiches Wissen und Expertise nötig.

Was aber jetzt schon geht: Die KI kann über eine intelligente Suchfunktion die Anforderungen der neuen Dokumentation erkennen und Textblöcke vorschlagen, indem sie für eine neue Aufgabe mithilfe eines sogenannten Clustering-Algorithmus ähnliche Inhalte und Formulierungsvorschläge für die Neuerstellung liefert.

Der Vorteil von einem solchen semi-automatisierten Tool: Technische Redakteur:innen erhalten Inspiration und Beispielabsätze aus vorhandenen Anleitungen und können selbst entscheiden, welche Vorschläge aus dem Tool geeignet sind, also welche sie verwenden und anpassen wollen. Die Suche wird damit effizienter und deutlich erleichtert. Die Kontrolle und schöpferische Tätigkeit liegt aber weiter bei den Mitarbeitenden, betont auch Christian Wallner.

In drei Schritten zum ersten KI-Tool

In Workshops von den Mittelstand-Digital Experten gemeinsam mit Herrn Wallner, Mitarbeitenden aus der Software-Entwicklung und Technischen Redakteur:innen wurden folgende Schritte für die Umsetzung festgelegt:

Schritt 1: Infrastruktur aufbauen

  • Die Basis-Software – eine hauseigene Entwicklung – in die das neue Tool integriert werden soll, ist schon vorhanden. Das Tool kann als neues Plugin in den Texteditor integriert werden und die bisherige Anwendung so um die KI-basierte Vorschlagsfunktion erweitert werden.
  • Ein ausreichend gut ausgestatteter Computer mit Grafikkarte muss zum Trainieren der KI-Modelle beschafft werden.
  • Außerdem gilt es, die umfangreichen Daten strukturiert zusammenzuführen.
  • Immer zu beachten sind die rechtlichen Rahmenbedingungen beim Umgang mit Daten sowie der Datenschutz.

Schritt 2: Erstellung des KI-Tools und Test

  • Die Programmierung des KI-Tools, die Integration in die bestehende Software und das Anwenden auf die Datengrundlage werden nach Abschluss von Schritt 1 nach und nach umgesetzt.
  • Anschließend oder während der Programmierung in einem iterativen Prozess testen die Technischen Redakteur:innen das KI-Tool ausgiebig: Machen die Vorschläge Sinn? Sind diese hilfreich? Was muss verbessert werden?

Schritt 3: Dokumentation und Roll-Out

  • Integration einer KI-Dokumentation: Um den Erstellungsprozess später nachvollziehen zu können (z. B. für Tests) sollte ersichtlich sein, wie die KI auf ihre Vorschläge kam. Dafür sollen konkrete Themen aus dem Bereich MLOps implementiert werden, wie z. B. Datenversionierung, Experiment Tracking und allgemeine Automatisierung des Lernprozesses.
  • Nach Test und Fertigstellung des Systems geht es an die Einführung: Hier kommen Themen wie Schulung der Mitarbeitenden, Feedbackrunden und die stetige Weiterentwicklung ins Spiel.

Die STENDER GmbH hat an der Konkretisierung der Konzepte gearbeitet und parallel die erforderlichen organisatorischen Voraussetzungen weiter angepasst. Inzwischen sind die Schritte zusammen mit den Mittelstand-Digital Experten in einem Projekt angegangen worden.

Sie wollen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz auch in Ihrem Unternehmen voranbringen? Bewerben Sie sich jetzt für eine kostenfreie Potenzialanalyse mit uns!

Weitere Infos finden Sie hier

 

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In diesem Webinar zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Beispiele wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.​ Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial. Zum KI-Tutorial AutoML

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

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PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

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PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

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Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

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Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

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Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

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Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

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Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

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