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アセットパブリッシャー

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Wie Causal AI echte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sichtbar macht

Im Gegensatz zu klassischen Datenanalysen geht Causal AI über das reine Erkennen von Mustern hinaus und zeigt tatsächliche Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge auf.

GenAI-Implementierungsfortschritt in der IT am höchsten

Im Rahmen der Online-Veranstaltung „Generative KI – Potenziale identifizieren, Chance ergreifen“ wurde am 29.04.25 eine Umfrage unter den Teilnehmenden durchgeführt, um ein aktuelles Stimmungsbild zu erhalten.

KI in der Industrie - Beispiele und Anregungen aus der Praxis

Ein neues VDMA-Whitepaper zeigt anhand von Fallbeispielen, wie Künstliche Intelligenz schon jetzt in Prozessen, Produkten und Geschäftsmodellen des Maschinen- und Anlagenbaus eingesetzt wird.

KI in der Industrie - Beispiele und Anregungen aus der Praxis

Das neue VDMA-Whitepaper zeigt anhand von Fallbeispielen, wie Künstliche Intelligenz schon jetzt in Prozessen, Produkten und Geschäftsmodellen eingesetzt wird.

Künstliche Intelligenz für mehr Profitabilität im Maschinenbau

Eine neue Studie zeigt: Durch den gezielten Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz kann die Gewinnmarge im Maschinen- und Anlagenbau um bis zu 10,7 Prozentpunkte erhöht werden. Das entspricht einem zusätzlichen Gewinn von 28 Milliarden Euro.

Einsatz von GenAI im Maschinenbau - Ihre Mitwirkung ist gefragt

Der VDMA Software und Digitalisierung führt in Kooperation mit der PwC Strategy& (Germany) GmbH eine Online-Umfrage zum Einsatz von GenAI im Maschinenbau bei seinen Mitgliedsunternehmen durch.

Generative KI – Potenziale identifizieren, Chance ergreifen

Der VDMA hat mit zwei Mitgliedsunternehmen über die Thematik gesprochen und erfahren, warum der Faktor „Mensch“ hierbei weiterhin eine unersetzliche Rolle spielen wird.

Happy Birthday: 25 Jahre VDMA Software und Digitalisierung!

Gemeinsam mit Mitgliedern und Partnern feierte der Fachverband sein 25-jähriges Bestehen in Würzburg. Dabei wird eins besonders klar: Der Fachverband spielt mit seinen Themen eine immer wichtigere Rolle in der Industrie.

Generative KI auch in der Industrie im Fokus

Im Rahmen der Online-Veranstaltung „Generative KI – Chancen nutzen, Risiken minimieren“ wurde am 06.02.24 eine Umfrage unter den Teilnehmenden durchgeführt, um ein aktuelles Stimmungsbild zu erhalten.

Allgemeine Empfehlungen für den Einsatz generativer KI

Der VDMA-Expertenkreis „Machine Learning/KI“ hat eine Checkliste für den Einsatz von generativer KI erarbeitet, die eine erste Hilfestellung für die Anwendung im Unternehmen sein soll.

Künstliche Intelligenz - Aktuelle Aktivitäten

KI wird als die wichtigste Technologie in den kommenden Jahren für die Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbau angesehen. Der VDMA Software und Digitalisierung bietet deshalb ein interessantes Spektrum an Formaten für alle VDMA-Mitglieder.

Alle Infos zu unserer Publikationsübersicht – kompakt und online

Unsere Publikationen beschäftigen sich mit verschiedenen Aspekten der Digitalisierung in Maschinenbauunternehmen sowie Cybersecurity und Informationssicherheit und dienen als Handlungsempfehlungen.

Industrial VISION Days 2024

Geballtes Fachwissen – dafür steht das weltweit größte Vortragsforum für Bildverarbeitung. Hier erfahren Sie Visionäres aus der Bildverarbeitungsbranche. Das Forum wird organisiert vom VDMA Machine Vision gemeinsam mit der Messe Stuttgart.

Erste Schritte in ein KI-Projekt

Wie gelingt der Einstieg in die Thematik? Oft werden erste Projekte zu groß und komplex aufgesetzt und führen zu keinem erfolgreichen Abschluss. Daher sollten einige Fragen vor Projektbeginn beantwortet werden.

Was bedeutet Künstliche Intelligenz für den Maschinenbau?

Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftstechnologie mehr, sie ist bereits im Alltag vieler Unternehmen des Maschinenbaus angekommen. Insbesondere Lösungen im Bereich Machine Learning werden in unterschiedlichen Anwendungsfeldern umgesetzt.

Selbstlernende Produktionsprozesse

Der Leitfaden „Selbstlernende Produktionsprozesse – Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis“ führt in das Thema Machine Learning ein und zeigt Schritt für Schritt, wie eine Einführung von industriellem Reinforcement Learning im eigenen Unternehmen ablaufen kann. Anwendungsbeispiele verdeutlichen die Vorgehensweise.

Mit Machine Learning und wenig Daten Prozesse optimieren

Das Projekt „Intelligente und selbstlernende Produktionsprozesse“ untersuchte, wie Maschinen mit wenigen Daten eigenständig und durch Interaktion mit der Umgebung sich selbst die optimalen Prozesse beibringen können. Angewendet wurde dafür das ML-Verfahren „Reinforcement Learning“ und an zwei Anwendungen erprobt.

Quick Guide "Machine Learning"

Die Publikation des Expertenkreises "Machine Learning".

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