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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KI-Agenten sind weit mehr als kleine Copiloten, die nur einzelne Arbeitsschritte unterstützen. Sie verfolgen ein konkretes Ziel und entscheiden selbst, wie sie es erreichen, von der automatisierten Prüfung eingehender Bestellungen bis zur Einholung und dem Vergleich von Lieferantenangeboten. Darin liegt einerseits ihr großer Nutzen, andererseits benötigen sie dafür passende Rahmenbedingungen. Denn wäh...
Viele Organisationen stehen vor einer strategischen Herausforderung, die häufig unterschätzt wird: Mit dem altersbedingten Ausscheiden erfahrener Mitarbeitender geht nicht nur Arbeitskraft verloren, sondern vor allem organisationsspezifisches Erfahrungswissen. Dieses Wissen ist selten dokumentiert. Es steckt in Routinen, situativen Entscheidungen, impliziten Heuristiken und über Jahre entwickelten ...
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...
Aufgrund der sich rasch verändernden wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen stehen viele Unternehmen vor der Notwendigkeit einer tiefgreifenden Transformation. Entsprechend viele Changeprojekte finden in ihnen statt, doch deren Erfolg bleibt oft hinter den Erwartungen zurück: Neue Systeme werden eingeführt, doch nicht genutzt. Strategien werden verabschiedet, doch nicht gelebt. Struktu...
KI verändert als lernendes System Arbeitsprozesse und Aufgaben. Im Unterschied zu vielen bekannten Werkzeugen kann KI kognitive und repetitive Tätigkeiten übernehmen, datenbasiert Entscheidungen vorbereiten und zugleich als Dialogpartner fungieren. Die Grenzen zwischen der Nutzung als Unterstützungstool - wie wir sie von klassischen Werkzeugen oder dem PC kennen - und interaktiver Zusammenarbeit s...
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 ...
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....
Generative KI erreicht zunehmend auch die Werkshallen. Gerade in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie kann sie dazu beitragen, Wissen leichter zugänglich zu machen, Arbeitsanweisungen schneller bereitzustellen und Sprachbarrieren zu überwinden. Damit wird GenAI zu einem wichtigen Produktivitätswerkzeug für Beschäftigte in der Produktion....