Prozessautomatisierung und -optimierung

Prozessoptimierung zielt darauf ab, Abläufe systematisch zu verbessern, um sie effektiver und effizienter zu gestalten. Darüber hinaus helfen prozessoptimierende Maßnahmen, dass weniger Fehler passieren. Als Instrument dafür wird unter anderem die Prozessautomatisierung genutzt, die dies mithilfe technologiegestützter Anwendungen ermöglicht. Hier zeigt sich, dass Automatisierung und Optimierung ineinandergreifen und sich mitunter auch durch den Rückgriff auf Künstliche Intelligenz (KI) gegenseitig bedingen können.

Ob Logistik, Landwirtschaft oder Montage: Jede Branche und jedes Arbeitsumfeld ist geprägt von und durch Prozesse, die notwendig sind, um ein zugrundeliegendes Ziel zu erreichen. Wie ein solches Ziel erreicht wird, kann stark variieren. Aufgrund der Schnelllebigkeit, also der stetigen Weiterentwicklung und Optimierung von Techniken, sowie erhöhten Anforderungen von Konsumierenden sehen sich auch Unternehmen damit konfrontiert, ihre Prozesse anzupassen. Mithilfe von roboterbasierten Automatisierungslösungen können Prozessschritte in verschiedensten Anwendungsfeldern und Branchen erleichtert und optimiert werden. Aus Daten gewonnene Erkenntnisse können beispielsweise genutzt werden, um Überblicke zu gewinnen und Prozessschwierigkeiten zu identifizieren. Dies schafft auch monetäre Vorteile, indem Mitarbeitende beispielsweise bei der Beantwortung von Kundenanfragen per Mail unterstützt werden, wenn diese automatisiert beantworten werden können. Darüber hinaus sind mithilfe von datenbasierten Prognosen zukünftige Herausforderungen ableitbar. Die in- und externen Prozesse lassen sich so entsprechend anpassen und optimieren. KI-basierte Ansätze versetzen Unternehmen somit in die Lage, relevante Parameter frühzeitig erkennen und Anpassungen schneller implementieren zu können.

Indem Künstliche Intelligenz unterschiedlichste und auch umfangreiche Daten analysieren kann, bietet sie – oft kombiniert mit Robotersystemen – einen wesentlichen Mehrwert, um Prozesse aus den vielfältigen Unternehmenskontexten zu optimieren. Neben der Effektivität und Effizienz steht dabei eine bessere Qualität im Fokus. 

Projekte

 

CIDAAS Risikomanagement

 

DIGIDET (Digital Detector)

 

Intelligenter Boden

 

KI-Potenzialanalyse »Active Worker Assistance«-System

 

Ermittlung der Scanqualität mittels Maschinellem Lernen

 

KI-gestütze dynamische Disposition

 

KIAFaM: KI-basierte Assistenzfunktionen im Facility Management

 

Maschinelles Lernen in der Schweissprozesstechnik

 

Potenzialanalyse Selbstlernender Rüstkonfigurator

 

Präzisionslandwirtschaft mit Hilfe hochauflösender Satellitenbilder