Intelligente Algorithmen und Machine Learning (ML) können Fertigungsprozesse deutlich verbessern. Das Technologieunternehmen TQ hat erste KI-Projekte bereits erfolgreich in der Elektronikfertigung umgesetzt und wird in den kommenden Jahren alle Produktionsstandorte in diesen Prozess mit einbeziehen.
Nicht selten gilt Robotic Process Automation (RPA) als ein Werkzeug, welches vorrangig Unternehmer und deren Kosten-Nutzen-Rechnung begünstigen kann. Mitarbeiter hingegen fürchten sich angeblich vor den Auswirkungen der Automatisierung auf ihre Jobs. Eine neue Studie des RPA-Anbieters Kryon zeichnet nun ein gänzlich anderes Bild.
Viele Branchen ächzen nach wie vor unter den Belastungen der globalen Corona-Pandemie. Doch einige hat es besonders hart getroffen, darunter die Automobilbranche, und dabei vor allem deren Zulieferer.
#Robotic Process Automation (RPA), #Softwarebot, #Automatisierung – Buzzwords, die nach maximaler Effizienzsteigerung klingen und noch größere Erwartungen wecken.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion gleicht heute oft einer Einbahnstraße: Zwar können maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen Fertigungsprozesse bereits deutlich verbessern, doch fehlt es meist an einer Rückkopplung zwischen dem lernenden KI-System und den Nutzenden, die über die reine Bewertung der
Viele Unternehmen haben das Thema Nachhaltigkeit in ihr Leitbild aufgenommen und entsprechende Programme initiiert. Allerdings verfügen nur wenige Organisationen über tiefergehende Einsicht in die gesamte Lieferkette oder kennen die detaillierten Prozesse, um diese Ziele zu erreichen.
Angebot und Nachfrage erweisen sich noch immer als die Grundprinzipien der Wirtschaft. Was der Kunde begehrt, erschaffen und liefern Unternehmen. Daraus folgt auch, dass sich der Markt entsprechend des Kunden verhält: Wenn er seine Bedürfnisse ändert, entsteht eine Kettenreaktion, die sich über die Unternehmen bis hin zu
Robotic Process Automation (RPA) ist im Jahr 2021 bei 76 Prozent der Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz über die reine Pilotphase hinausgekommen und ist nun Teil des Geschäftsalltags – 71 Prozent haben mindestens fünf Prozesse automatisiert.
In innovativen Industrieunternehmen nimmt die Bedeutung von Stammdaten stetig zu. Denn sie bilden die Basis für den automatisierten und vernetzten Informationsaustausch. Um Prozesse intelligent und nachhaltig zu digitalisieren ist eine hohe Datenqualität unbedingt notwendig.
Mit dem Ziel, in Pilotprojekten Zukunftstechnologien voranzutreiben, unterstützt die NRW-Landesregierung im Rahmen der Ruhr-Konferenz das »Spitzencluster Industrielle Innovationen« (SPIN).
Thought Leadership