Page 209 - Handbuch Digitalisierung (2. Ausgabe)

HANDBUCH DIGITALISIERUNG Kapitel 3.7 / Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz: Trends Digitale Assistenten Bei digitalen Assistenten mit Spracherkennung hat es in den letzten Jahren ein wahres Wettrüs- ten gegeben. Siri, Cortana, OK Google, Alexa und zuletzt auch Bixby dringen in den Alltag ein und wollen in Zukun auch für Geschä s- prozesse immer wichtiger werden. Typische Se- kretärs-Aufgaben, wie das Anlegen von Termi- nen oder das Buchen von Geschä sreisen, wer- den solche Systeme vornehmen. Smart Farming Unter Smart Farming versteht man verschie- dene, teils zusammenarbeitende intelligente Systeme in der Landwirtscha . Sowohl Daten von Wetterdiensten als auch die eigener Sen- soren, die beispielsweise den Säuregehalt im Boden messen, nutzen intelligente Systeme, um Dünger optimal zu dosieren oder die Fel- der durch automatische Anlagen zu sprenkeln. Selbst Landmaschinen können basierend auf den analysierten Daten zu den richtigen Zei- ten autonom die Felder bewirtscha en. Cobots Unter Cobots versteht man autonom operie- rende Roboter, die in unmittelbarer Umgebung des Menschen eingesetzt werden können. Da- bei dienen sie beispielsweise in der Montage als Assistenten, indem sie selbstständig erken- nen, welche Teile oder Werkzeuge der Monteur für seinen nächsten Schritt benötigt, diese her- beischa en und dem Monteur anreichen. Co- bots sind ein wichtiger Bestandteil von Indust- rie-4.0-Konzepten, welche ohne künstliche In- telligenz nicht denkbar sind. Empathie Um optimal mit Menschen interagieren zu können, werden kognitive Systeme in Zukun immer besser in der Lage sein, auch auf das emotionale Be nden des Gegenübers reagie- ren zu können. Der Teilbereich des A ective Computings beschä igt sich mit der Simula- tion von Empathie. Hierzu können beispiels- weise die Gesichtsmimik, aber auch die Wort- wahl und Stimmfärbung des menschlichen Gegenübers analysiert werden. Empathische Systeme werden beispielsweise in P ege- oder pädagogischen Einrichtungen eingesetzt. Predictive Maintenance Predictive Maintenance lässt sich mit dem Be- gri „vorausschauende Wartung“ ins Deutsche übersetzen. Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anla- gen mit dem Ziel, diese proaktiv zu warten und Störungszeiten zu minimieren. Störungen lassen sich vorhersagen, ehe es zu Ausfällen kommt.  Verwandte emen V Digitale Souveränität wahren V Künstliche Intelligenz ohne Vorurteile V Abteilung Produktion & Fertigung S. 14 S. 18 S. 115 V KI für die Arbeitswelten der Zukun S. 148 V Von Robotik und Automation S. 214 209 Herausforderungen