Die Bedeutung von Wissensmanagement in der Industrie hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. Insbesondere im Maschinenbau, der stark auf Präzision und Effizienz angewiesen ist, spielen optimierte Datenströme und Prozessautomatisierung eine zentrale Rolle. Dabei kann der Maschinenbau von der Telekommunikationsbranche lernen, wie eine durchdachte Struktur für den Umgang mit Daten aussehen sollte. Denn was bereits in vielen Telekommunikationsunternehmen eine feste Institution ist, lässt sich auch auf Fertigungsbetriebe übertragen - die Schaffung einer durchgängigen und flexiblen Infrastruktur. Allein dadurch ist ein Effizienzgewinn erreichbar, der selbst angeschlagene Unternehmen wieder zukunftsfähig machen kann.
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Bei der Enno Roggemann GmbH & Co. KG gehört die Zettelwirtschaft der Vergangenheit an. Innerhalb kürzester Zeit digitalisierte der Holzgroßhändler seine Auftragsabwicklung an allen neun Standorten. Die Einführung der All-in-One-Software für Telematik und digitales Auftragsmanagement erfolgte schrittweise und orientierte sich konsequent an den bestehenden Prozessen. Heute profitieren das rund ...
KI-Anwendungen lassen sich in der Cloud schnell bereitstellen und flexibel betreiben. Doch nicht jeder Anwendungsfall eignet sich gleichermaßen dafür. Insbesondere bei sensiblen Daten, hohen Anforderungen an Verfügbarkeit und Datenschutz oder sehr kurzen Reaktionszeiten kann eine lokale Verarbeitung die bessere Wahl sein....
KI hat in kurzer Zeit ihren Weg in den Arbeitsalltag gefunden. Sie beantwortet Fragen, fasst Inhalte zusammen und unterstützt bei Routineaufgaben. Gleichzeitig wachsen die Erwartungen: Unternehmen wollen Prozesse beschleunigen, fundiertere Entscheidungen treffen und vorhandenes Wissen besser nutzen. In vielen Projekten zeigt sich jedoch, dass leistungsfähige Sprachmodelle allein dafür nicht ausreichen. D...
Künstliche Intelligenz entwickelt sich von einer spezialisierten Technologie zu einer grundlegenden Einflussgröße unternehmerischer Wertschöpfung. Generative KI verändert Wissensarbeit und Kommunikation, KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben und Prozessschritte. Mit Physical AI verbindet sich künstliche Intelligenz zudem mit Sensorik, Maschinen und Robotik und kann Entscheidungen unmittelbar in de...
Wenn erfahrene Anlagenfahrer altersbedingt ausscheiden, geht wertvolles Erfahrungswissen verloren – sofern es nicht in historischen Prozessdaten dokumentiert ist. Diese Daten bilden damit das Gedächtnis betrieblicher Systeme. Sie dokumentieren, wie Prozesse in der Vergangenheit funktioniert haben, wo Engpässe auftraten, welche Ressourcen veraltet waren und wie sich äußere Rahmenbedingungen ausgewirkt ...
Ein Unternehmen, das im vergangenen Jahr Copilot, Claude oder ein internes ChatGPT ausgerollt hat, hat zunächst ein Zugangsproblem gelöst. Das Wissensproblem dagegen nicht – es hat es lediglich sichtbarer gemacht. Denn KI verändert den Wissensstand einer Organisation nicht. Sie zeigt nur schneller, wie er tatsächlich aussieht. Die eigentliche Veränderung reicht aber viel weiter: KI verändert nicht n...
Halluzinationen großer Sprachmodelle wie ChatGPT stellen eine reale Gefahr für die Markenreputation dar – und sie sind oft schwer zu erkennen. Sprachmodelle wurden nicht darauf trainiert, Fakten zu überprüfen, sondern Texte zu erzeugen, die plausibel und überzeugend wirken. Das zeigt auch ein offizieller Evaluierungsbericht von OpenAI: Auf dem hauseigenen Fakten-Benchmark erreichten die getestet...
Die anfängliche Euphorie rund um generative Künstliche Intelligenz weicht in vielen Unternehmen einer strategischen Feinjustierung. Doch während Pilotprojekte boomen, stockt häufig die Skalierung in den produktiven Live-Betrieb. Der Grund dafür ist selten die Technologie selbst – vielmehr fehlt es an der notwendigen „KI Readiness“. Wer KI wertschöpfend einsetzen will, muss Wissensmanagement...
