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Die Umsetzung von KI-Projekten stellt Unternehmen vor große, unbekannte Herausforderungen und fordert von ihnen neue, häufig noch nicht vorhandene Kompetenzen. Für die erfolgreiche Umsetzung von Anwendungsfällen der Künstlichen Intelligenz ist ein Wandel der internen Kompetenzen eines Unternehmens essenziell. Insbesondere die Datenkompetenz – auch Data-Literacy genannt – ist ein fundamentaler Kompetenzbereich, der im Unternehmen gefördert und entwickelt werden muss.
The number of available technologies is constantly rising. Be it additive manufacturing, artificial intelligence (AI) or distributed ledger technologies. The choice of the right technologies may decide the fate of a company. Due to the overwhelming amount of information sources, regular technology market research becomes increasingly challenging, especially for SMEs. In order to assist the technology management process, the authors will introduce the architecture of an automated, AI-based technology radar. The architecture will automatically collect data from relevant sources, assess the relevance of the respective technology (i.e. their maturity level) and then visualize it on the radar map.
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
Anwendungsfälle wie intelligente Routenoptimierung und fortschrittliche Simulationsalgorithmen repräsentieren das riesige Einsatzspektrum von Methoden der künstlichen Intelligenz. Steigende Anforderungen an Liefertermintreue, Flexibilität und Transparenz wie bspw. Emissionsverfolgung, erfordern zunehmend den Einsatz von KI. Die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie und die Hebung der Potenziale scheitern oft an der Komplexität in Bezug auf die Eingrenzung und Identifikation von wirtschaftlich relevanten Anwendungsfällen. Unternehmen müssen den Business Fit zwischen den wirtschaftlichen Erfolgsaussichten und den dafür benötigten digitalen Bausteinen herstellen. Mit dem Digital-Architecture Management lassen sich die relevanten KI-basierten Anwendungsfälle identifizieren und eine Roadmap aufbauen, um die datenbasierte Entscheidungsfähigkeit in der Logistik zu verbessern.
Ausgangspunkt des Forschungsvorhabens war die Frage, ob und wie KI in kreativen Schaffensprozessen wertschöpfend eingesetzt werden kann. Diese wurde vor allem vor dem Hintergrund gestellt, dass in der produzierenden Industrie verschärfte Anforderungen an die Time-to-Market gestellt werden und KI in den komplexen Bereich der Produktentwicklung vordringt (s. Purdy u. Daugherty 2017, S. 13). Als Herausforderung wurde dabei das mangelnde Knowhow vor allem kleiner und mittelständischer Unternehmen zum Thema KI identifiziert (s. Bundesregierung der Bundesrepublik Deutschland 2018, S. 21). Somit wurde das Ziel gesetzt, KMU in der produzierenden Industrie Anwendungsmöglichkeiten kreativer künstlicher Intelligenz und Empfehlungen zu deren Analyse und Umsetzung bereitzustellen.
Die Vielzahl an Definitionen von KI machte eine Einigung auf ein gemeinsames Verständnis des Begriffes für den Rahmen der Arbeit notwendig. Hier wurde die Interpretation von Rich et al. gewählt, die besagt, dass KI das Studium ist, Computer Dinge tun zu lassen, die momentan von Menschen besser erledigt werden (s. Rich et al. 2009, S. 3). Aufbauend auf einer fortführenden Analyse des Kreativitätsbegriffes wurde eine Definition von Creative AI erarbeitet, die fortan als Oberbegriff der in der Arbeit thematisierten Applikationen diente. In der Begriffsabgrenzung wurde der Fokus auf die Generierung und Evaluation neuartiger und nützlicher Ideen gelegt. Zum Abschluss des Grundlagenkapitels wurden relevante KI-Algorithmen in ihrer Funktionsweise und Zielsetzung erklärt. Dabei wurden verschiedene neuronale Netzwerke, der Begriff Deep Learning, sowie Expertensysteme und lokale KI-Suchalgorithmen behandelt.
Bei einer anschließenden Analyse des Status Quo wurde das große Wertschöpfungspotenzial von künstlicher Intelligenz näher untersucht. Dabei wurde die Fähigkeit von KI, Komplexität im Automatisierungsprozess zu reduzieren als wichtiger Faktor identifiziert (s. Aggarwal 2018, S. 3; Domingos 2015, S. 5f; Purdy u. Daugherty 2017, S. 10f). Als zweiter Baustein des Erkenntnisstandes wurde der Ist-Zustand kreativer Wertschöpfung anhand populärer Kreativitätstechniken betrachtet. Bei der Analyse dieser Methoden fielen charakteristische Schwächen auf, die unter anderem auf den kognitiven Unzulänglichkeiten des menschlichen Gehirns basieren (s. Ehrlenspiel 2009, S. 70f). Mit dieser Übereinstimmung von Angebot und Nachfrage nach Komplexitätsreduktion wurde ein Nutzen der Implementierung von KI in kreativen Schaffensprozessen bestätigt. Aufgrund einer anschließend identifizierten modelltheoretischen Separation der drei Forschungsfelder KI, Kreativität und Wirtschaftlichkeit wurde der Handlungsbedarf festgestellt, dass für die Umsetzung dieser Rationalisierung zunächst neue Theorie generiert werden muss.
Die zu erarbeitenden Beurteilungskriterien und Gestaltungsregeln wurden dabei auf Referenzmodellen aus der angewandten Wissenschaft aufgebaut. Für die Schaffung Auswertung der benötigten Faktengrundlage wurde die Fallstudienforschung nach Eisenhardt gewählt, unterstützt durch Ratschläge von Yin. Für die deskriptive Einordnung wurde der morphologische Kasten nach Zwicky herangezogen, für das normativ-präskriptive das Technologieportfolio nach Pfeiffer. Das Referenzmodell eines vernetzten Unternehmens als Implementierungsumgebung wurde durch das Internet of Production bereitgestellt.
Bei der Präzisierung der Übereinkunft von Angebot und Nachfrage nach Komplexitätsreduktion wurde festgestellt, dass der Bedarf an Kreativität in Unternehmen und Unterstützung durch KI vor allem im Development Cycle des IoP eine Schnittmenge aufweist. Der Aufgabenbereich dieses Cycle wurde somit zur Identifikation und Auswahl der Fallbeispiele verwendet. Die neun identifizierten Studien zu Creative AI sind in Tabelle 5‑1 zusammengefasst. Sie stammen aus den Bereichen der Texterstellung, Grafik- und Formdesign, Konstruktion und Layoutplanung und erstrecken sich von kommerzieller Software bis hin zu Forschungsprototypen. Aufbauend auf dieser Datenbasis wurde der morphologische Kasten erstellt. Er umfasst sechs Merkmale kreativer KI, die in jeweils zwei bis maximal sechs Ausprägungen differenziert wurden (s. Abbildung 5‑2). Diese Merkmale wurden um wertende Kriterien ergänzt, um das Technologieportfolio zu erstellen (s. Abbildung 5‑5). Eine Abschließende Einordnung der Modelle in das Technologieportfolio anhand von Experteninterviews und den Fallstudiendaten diente zur Validierung der internen Konsistenz des Modells. Dabei wurden vor allem dem NLP mit Deep Learning ein großes Potenzial zugeschrieben (s. Abbildung 6‑1).
Die in dem obenstehenden Absatz referenzierten Ergebnisse liefern einen wissenschaftlichen Beitrag zur Förderung der Anwendung von KI in kleinen und mittelständischen Unternehmen. Durch die empirische Ausrichtung der Fallstudienforschung wurde eine hohe Praxisnähe der erstellten Modelle angestrebt. Bei der Selektion der Fallstudien wurde auf die Inklusion polar unterschiedlicher Beispiele geachtet, sodass eine breite Palette der Anwendungsmöglichkeiten von Creative AI präsentiert wird. Mit dem Gebrauch von Referenzmodellen aus den angewandten Wissenschaften wurde Wert auf die praktische Verwendbarkeit der Erkenntnisse gelegt (s. Ulrich 1981, S. 18-20). Durch die grafische Präsentation von Zwischenergebnissen wird die Verständlichkeit und Verfügbarkeit der Informationen erhöht. Weiterhin werden grundlegende KI-Algorithmen erklärt und die verwendeten Hauptquellen für ein weiteres Grundlagenstudium des Themas bereitgestellt. Bei potenzieller praktischer Anwendung stehen somit Orientierungspunkte umgesetzter Applikationen, sowie das modelltheoretische Werkzeug, die eigene Implementierung zu strukturieren und zu evaluieren, bereit.