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Use Case 3: RLC – Steuerung von komplexen und dynamischen Systemen

Das roduzierende Gewerbe ist charakterisiert durch komplexe Systeme mit verschiedenen Variablen und Abhängigkeiten, mit denen gearbeitet wird. Das gilt es zu optimieren, während gleichzeitig die Betriebszuverlässigkeit aufrechterhalten werden muss. Dabei bietet die KI in Form von Reinforcement Learning Control (RLC) eine Alternative zu traditionellen Kontrollmethoden. Das funktioniert laut AppliedAI indem die Prinzipien des maschinellen Lernens (ML) genutzt werden. RLC hilft Systemen, in Echtzeit zu lernen und die richtigen Entscheidungen exakter und schneller zu treffen, heißt es. Dabei wird etwa die Leistung gesteigert und die Anzahl der manuellen Eingriffe reduziert. RLC passt Steuermaßnahmen außerdem iterativ an. Das geschieht auf Basis von Rückmeldungen vom System selbst – beispielsweise beim Energiemanagement. Denn Angesichts der hohen Energiekosten im produzierenden Gewerbe kann RLC dazu beitragen, den Gas- und Stromverbrauch zu senken, indem Heizprozesse optimiert und quasi ein „zu viel“ an Energie vermieden wird. Die AppliedAI-Initiative stellt bei der Identifizierung dieses Use Cases außerdem fest, dass der Energiebedarf von 55 Prozent auf 33 Prozent reduziert werden kann.

Use Case 4: RAG – Internes Wissensmanagementsystem

Die Suche nach relevanten Informationen in einem unübersichtlichen Dschungel aus Daten nimmt viel Zeit in Anspruch, so AppliedAI. Dabei sei es ganz egal, ob es sich um das Onboarding von neuen Mitarbeitern oder um unternehmensspezifischen Anfragen handle. Der Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) gilt als einfache Art, Large Language Models (LLM) zur Filterung benötigter Daten zu implementieren. So könne die Anzahl der von Menschen betreuten Anfragen um bis zu 50 Prozent reduziert werden, was je nach bestehendem Automatisierungsgrad eines Unternehmens der Fall ist. Das spart nicht nur Kosten, sondern auch viel Zeit, man denke beispielsweise an das Lieferkettenmanagement. Letzteres kann durch den schnellen Abruf von Daten über Lieferanten, Lagerbestände und Produktionsprozesse optimiert werden, so AppliedAI.

Investitionen in KI stärken die europäische Wirtschaft

Dr. Andreas Liebl ist Managing Director und Co-Founder der AppliedAI-Initiative. Er betont die Notwendigkeit, KI in Europa weiter voranzutreiben: „Es ist essenziell, umfassend in KI zu investieren, um die europäische Wirtschaft zu stärken und zukunftssicher aufzustellen.“ Die her aufgezeigten Anwendungsfälle sollen demonstrieren, dass solche Investitionen sowohl kurzfristige Gewinne bringen als auch langfristig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft Europas sind, so Liebl abschließend.

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