Künstliche Intelligenz in der Industrie: Vom Versprechen zur Produktivität
Ein Familienbetrieb trainierte ein Modell mit fünf Jahren Maschinendaten und reduzierte Stillstände signifikant. Der größte Lerneffekt: Datenbereinigung war wichtiger als der Algorithmus. Kommentieren Sie, welche Hürden Sie bei Ihren KI-Piloten erlebt haben und wie Sie sie überwanden.
Künstliche Intelligenz in der Industrie: Vom Versprechen zur Produktivität
Edge-Devices, Datenräume und standardisierte Schnittstellen machen KI skalierbar. Wer früh in Sensorik, Metadaten und Rechteverwaltung investiert, spart später Integrationskosten. Folgen Sie uns für praxisnahe Checklisten und Fallstudien aus deutschen Werken.