Evaluation der Potenziale künstlicher Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen

Thèse de Bachelor , 2020 , 54 Pages , Note: 2,3

Ingénierie - Génie Industriel

Vorliegende Bachelorarbeit untersucht das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen. Dazu wurde im ersten Schritt die Theorie hinter KI-Anwendungen untersucht sowie deren Entwicklung. Mit der Annahme, dass die Technologie zugänglich und implementierbar sein muss, um ein Potenzial darstellen zu können, wurden externe und interne Faktoren untersucht.

KI-Anwendungen einzuführen, kann eine große Herausforderung für Unternehmen sein. Anhand der Problemanalyse lassen sich deutliche Hemmnisse zur Einführung und Nutzung erkennen. Die Defizite in Unternehmen erschweren zudem den KI-Einsatz, können aber mit einer umfassenden Digitalisierungsstrategie und der richtigen Herangehensweise weitestgehend beseitigt werden. Mit einer Vorstellung von Anwendungsmöglichkeiten ist erkennbar, das KI in sämtlichen Wertschöpfungsaktivitäten nutzbar ist und in Bezug auf die Wissensgenerierung, Prozessoptimierung und Umsatzsteigerung eingesetzt werden kann.

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• 1. Einleitung
  • 1.1 Zielsetzung und Vorgehen
  • 1.2 Methodik
• 2. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • 2.1 Algorithmen bilden die innere Struktur von KI
  • 2.2 KI ist eine schwache Intelligenz mit vier Arbeitsweisen
  • 2.3 Big Data ist Basis und Ergänzung von KI-Anwendungen
  • 2.4 Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz
    • 2.4.1 Regelbasierende Expertensysteme
    • 2.4.2 Natural Language Processing (NLP)
    • 2.4.3 Data Mining
    • 2.4.4 Neuronale Netze
    • 2.4.5 Maschinelles Lernen
      • 2.4.5.1 Deep Learning
• 3. Wie wird eine KI entwickelt?
  • 3.1 Anwendungsfälle mit Methoden entdecken
  • 3.2 Einen Anwendungsfall auswählen
  • 3.3 Budget für das Projekt festlegen
  • 3.4 Vorgehensmodell für Entwicklung und Implementierung erstellen
  • 3.5 Der Entwicklungsprozess
• 4. Die Verfügbarkeit von KI für Unternehmen
  • 4.1 Kompetenzzentren und Netzwerke für KMUs
  • 4.2 Wer sind die Dienstleister für KI?
  • 4.3 Bausteine und Tools vereinfachen die Entwicklung
  • 4.4 Service zur Nutzung von KI
• 5. Die Problemfelder von KI für Unternehmen
  • 5.1 Die Digitalisierung von Unternehmen
  • 5.2 Digitalisierungsstrategie im Bezug zu KI
  • 5.3 Wie sollte man KI im Unternehmen einführen?
  • 5.4 Folgen der KI-Nutzung in Bezug auf die Umfrageergebnissen
• 6. Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen
  • 6.1 Predictive maintenance zur Instandhaltung
  • 6.2 Industrielle Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung
  • 6.3 Smarte Systemanalyse von Maschinen
  • 6.4 Automated Guided Vehicles in der Fertigung und Logistik
  • 6.5 Empfehlende KI-Systeme im E-Commerce
  • 6.6 Hypertargeting zur Zielgruppenerstellung
  • 6.7 Predictive CRM zur Erhöhung des Umsatzes und Priorisierung von Kunden
  • 6.8 Predictive supply chain als übergeordnetes KI-System
  • 6.9 KI-Anwendungsfelder in der Logistik
  • 6.10 KI zur Serviceverbesserung mit Chatbots
• 7. Fazit
  • 7.1 Zusammenfassung
  • 7.2 Schlussfolgerungen
• 8. Literaturverzeichnis
• Anhang

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Evaluation des Potenzials von Künstlicher Intelligenz (KI) für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Sie analysiert die Theorie hinter KI-Anwendungen und deren Entwicklung, sowie die Faktoren, die die Zugänglichkeit und Implementierung der Technologie beeinflussen.

• Bewertung des Potenzials von KI für KMUs
• Analyse der Theorie und Entwicklung von KI-Anwendungen
• Untersuchung von externen und internen Faktoren, die die Implementierung von KI beeinflussen
• Identifizierung von Herausforderungen und Hemmnissen bei der Einführung von KI
• Vorstellung von Anwendungsmöglichkeiten für KI in verschiedenen Unternehmensbereichen

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Einführung der Thematik und Definition der Zielsetzung der Arbeit sowie der Methodik.
• Kapitel 2: Erläuterung der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, einschließlich Algorithmen, Arbeitsweisen, Big Data und Teilgebiete wie Expertensysteme, Natural Language Processing, Data Mining und Neuronale Netze.
• Kapitel 3: Beschreibung des Entwicklungsprozesses von KI-Anwendungen, von der Identifizierung von Anwendungsfällen über die Budgetfestlegung bis hin zur Implementierung.
• Kapitel 4: Untersuchung der Verfügbarkeit von KI für Unternehmen, inklusive Kompetenzzentren, Dienstleistern, Bausteinen und Tools.
• Kapitel 5: Analyse der Problemfelder von KI für Unternehmen, einschließlich Digitalisierung, Digitalisierungsstrategie und Folgen der KI-Nutzung.
• Kapitel 6: Präsentation von Anwendungsmöglichkeiten für KI in Unternehmensbereichen wie Instandhaltung, Qualitätssicherung, Logistik, E-Commerce und Kundenservice.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, KI, kleine und mittlere Unternehmen, KMU, Digitalisierung, Digitalisierungsstrategie, Anwendungsmöglichkeiten, Predictive Maintenance, Industrielle Bildverarbeitung, Smarte Systemanalyse, Automated Guided Vehicles, E-Commerce, Predictive CRM, Predictive Supply Chain, Chatbots, Wettbewerbsvorteile.

• Université: Furtwangen University
• Note: 2,3
• Auteur: Daniel Schoppa (Auteur)
• Année de publication: 2020
• Pages: 54
• N° de catalogue: V948224
• ISBN (ebook): 9783346322685
• Langue: allemand
• mots-clé: KI, KMU, Mittelstand, Digitalisierung, Potenzial