Künstliche Intelligenz : ChatGPT erklärt eigenen Nutzen für die produzierende Industrie
Interview mit einer Maschine, so könnte man dieses Experiment betiteln. Um zu veranschaulichen, wie die generative KI funktioniert, die zurzeit durch alle Medien geistert, haben wir sie um ein paar Antworten gebeten. Lesen Sie hier, welche Vor- und Nachteile ChatGPT der produzierenden Industrie bringt!
Nutzen für die Produktion
Als AI-Modell kann ich für die produzierende Industrie in verschiedenen Bereichen nützlich sein. Einige Beispiele sind:
- Prozessoptimierung: Ich kann helfen, Prozesse in der Produktion zu analysieren und zu optimieren, indem ich Daten sammle, Muster erkenne und Prognosen erstelle.
- Vorhersage von Ausfallzeiten: Ich kann verwendet werden, um Ausfallzeiten von Maschinen und Ausrüstungen vorherzusagen, indem ich Daten von Sensoren und anderen Quellen analysiere und Prognosen erstelle, die auf historischen Daten basieren.
- automatische Steuerung und Überwachung: ich kann verwendet werden, um Prozesse in Echtzeit zu steuern und zu überwachen, indem ich Daten von Sensoren und anderen Quellen sammle und automatisch entsprechende Aktionen ausführe.
- Prozessüberwachung: Ich kann verwendet werden, um Prozesse in Echtzeit zu überwachen, indem ich Daten von Sensoren und anderen Quellen sammle und sie auf Abweichungen von normalen Betriebsbedingungen untersuche.
- Automatisierung von Aufgaben: Ich kann verwendet werden, um bestimmte Aufgaben automatisch auszuführen, wie z.B. das Ausfüllen von Formularen, das Übersetzen von Dokumenten, das Schreiben von Berichten usw.
Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie ich als AI-Modell in der produzierenden Industrie helfen kann. Ich bin flexibel und kann an unterschiedliche Anforderungen angepasst werden.
Wo steht die Industrie, was Machine Learning, KI und Datenverarbeitung betrifft? Wie lassen sich Prozesse und Produkte damit optimieren? Und wie geht man als Produktionsbetrieb am Besten an dieses Thema heran?
Dennis Rathmann hat in dieser Doppelfolge von FactStorys Theo Steininger zu sich eingeladen. Er ist promovierter Astrophysiker und hat mit seiner Erium GmbH eine Plattform geschaffen, die den Gap zwischen Data Scientists und Anwender:innen überbrücken soll.
Hier geht's zur ganzen Folge: FactStorys: KI in der Industrie!
Wo liegen die Grenzen dieses Nutzens?
Als AI-Modell habe ich einige Grenzen in Bezug auf meinen Nutzen für die produzierende Industrie:
- Datenqualität: Meine Leistung hängt stark von der Qualität der Daten ab, die ich verwende. Wenn die Daten unvollständig, fehlerhaft oder veraltet sind, kann ich nicht die erwarteten Ergebnisse liefern.
- Anspruchsvolle Prozesse: Ich kann komplexe Prozesse und Aufgaben nicht in dem Maße unterstützen wie ein menschlicher Experte. Für Anwendungen, die hohe Genauigkeit und Feinabstimmung erfordern, sind menschliche Experten immer noch unverzichtbar.
- Unvorhergesehene Ereignisse: Ich bin trainiert worden, auf bekannte Daten und Muster zu reagieren, und kann daher unvorhergesehene Ereignisse oder Ausnahmesituationen nicht immer erkennen und adäquat handhaben.
- Sicherheit und Zuverlässigkeit: Wie jedes automatisierte System, habe ich auch Grenzen in Bezug auf die Sicherheit und Zuverlässigkeit. Es ist wichtig, dass ich regelmäßig überwacht und gewartet werde, um sicherzustellen, dass ich ordnungsgemäß funktioniere.
Realistische Erwartungen
Zum Schluss weißt der Chatbot noch darauf hin, dass es wichtig sei, realistische Erwartungen an die Technologie zu haben. Effektiv eingesetzt könne sie erst dann werden, wenn man ihre Stärken und Grenzen mitbedenke. Eine dieser Grenzen demonstrierte die KI bei einem kleinen Test: Zu den größten Maschinen- und Anlagenbauern Österreichs befragt, konnte sie nur eine vage Auskunft geben. Hier empfehlen sich weiterhin die manuell erstellten Rankings von Factory.