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Gartner® Report: The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy

Oktober 2024 – Künstliche Intelligenz hat sich rasch verbreitet und ihr Potenzial ist ein zentrales Thema in jeder Organisation. Laut CEOs wird KI in den nächsten drei Jahren voraussichtlich die größte Auswirkung auf ihre Branche haben. Die Frage ist nicht, ob, sondern wo, wann und wie KI eingeführt und angewendet werden soll.* Erfahren Sie im Gartner Report, wie Sie eine erfolgreiche KI-Strategie in Ihrer Organisation entwickeln können.

Lesen Sie den Report hier


Kernelemente einer KI-Strategie

Da sich die künstliche Intelligenz schnell weiterentwickelt, ist es notwendig, KI- und Geschäftsstrategien regelmäßig zu aktualisieren. Laut Gartner erfordert eine erfolgreiche Wertschöpfung mit KI mehr als nur Technologie. Ein Mangel an den richtigen Investitionen in Daten, Änderungsmanagement, KI-Kenntnisse, Risikominderung, Vertrauen und Governance stellt ein erhebliches Hindernis für den Erfolg von KI und die Wertschöpfung dar. Der Report gibt Empfehlungen, wie eine KI-Strategie entwickelt werden kann, die mit den Geschäftszielen, den Marktbedingungen und dem Wettbewerbsdruck in Einklang steht. Die Grundlage einer KI-Strategie sind Vision, Treiber und Risiken, die sich auf das Wesentliche konzentrieren, was eine Organisation mit KI erreichen möchte, und vollständig auf ihre Geschäftsstrategie abgestimmt sind. Vorzugsweise ergibt sich dies aus (wiederholten) Gesprächen, die der KI-Leiter mit relevanten Interessengruppen führt.*

KI-gestützte Produktionsüberwachung mit iTAC.Asset.Analyzer

In einer Fertigungsumgebung ist es von entscheidender Bedeutung, die Effizienz und Zuverlässigkeit von Maschinen und Prozessen aufrechtzuerhalten. KI-gestützte Tools wie der iTAC.Asset.Analyzer können dabei helfen. Die Lösung ist darauf ausgelegt, jede Fertigungsindustrie bei datengestützten Entscheidungen zur Verbesserung der Betriebsleistung zu unterstützen:

  • Leistungsstarke Correlation-Tools erkennen Risiken im Fertigungsprozess
  • Zentralisiertes Datenerfassungssystem, das umfangreiche Maschinendaten sammelt und in einem großen Datensatz zusammenfasst
  • ML/KI-Algorithmen identifizieren Ähnlichkeiten in den Ausfallraten von Maschinen und Komponenten, um Anomalien vorherzusagen

Weitere Informationen


Disclaimer

*Gartner, The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy, Pieter den Hamer, Raghvender Bhati, Apirl 23, 2024 

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