KI-gestützte Lösungen: künstliche Intelligenz für geschäftliche Innovationen
Dassault Systèmes stellt Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) bereit, die auf branchenspezifische Datensätze zugeschnitten sind, damit Unternehmen Prozesse automatisieren, die Entscheidungsfindung optimieren und Innovationen beschleunigen können.
Was ist KI-Software?
KI-Software simuliert menschliche Intelligenz, um komplexe Aufgaben wie prädiktive Analysen, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) auszuführen. Die KI-Lösungen von Dassault Systèmes vereinen Machine Learning, Datenanalyse und Branchenkenntnisse, um einen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Produkt- und Prozessleistung zu verbessern.
Unser Ansatz basiert auf dem Konzept der generativen Virtual Twin Experiences, die lernen, die reale Welt abbilden, verstehen und beeinflussen, indem sie virtuelle Darstellungen mit Beobachtungen aus der realen Welt verknüpfen.
Entwicklung der künstlichen Intelligenz
Die künstliche Intelligenz hat sich von einer theoretischen Idee – nämlich der Frage, wie man menschliche Intelligenz nachahmen kann, um komplexe Probleme zu lösen und neue Lösungsansätze zu finden – zu einer der einflussreichsten Faktoren entwickelt, die die heutige Wirtschaft und Gesellschaft prägen. In mehr als siebzig Jahren Forschung und Innovation hat sich die KI in verschiedenen Phasen weiterentwickelt und eröffnet der Industrie immer neue Möglichkeiten.
- 1950er–1970er Jahre
- 1970er–1980er Jahre
- 1990er–2000er Jahre
- 2010er Jahre
- 2020er Jahre
- Blick in die Zukunft
Frühe Konzepte und erste Meilensteine
1950 stellte Alan Turing die Frage, ob Maschinen denken können, und entwickelte den Turing-Test, um die Intelligenz von Maschinen zu messen. Nur wenige Jahre später, im Jahr 1956, prägte John McCarthy auf der Dartmouth-Konferenz den Begriff „künstliche Intelligenz“. Die frühe KI konzentrierte sich auf symbolisches Denken – Programme, die logischen Regeln folgten, um Probleme zu lösen –, doch begrenzte Rechenleistung und übertrieben optimistische Erwartungen bremsten den Fortschritt.
Expertensysteme und die ersten KI-Winter
Das Forschungsinteresse verlagerte sich auf Expertensystemdesigns, die darauf ausgelegt waren, menschliches Fachwissen in speziellen Bereichen zu erfassen. Zwar waren sie bei bestimmten Aufgaben erfolgreich, doch waren ihre Herstellung und Wartung kostspielig. Während der sogenannten KI-Winter gingen die Finanzmittel und das Interesse zurück, da es der Technologie nicht gelang, die anfänglichen Versprechungen einzulösen.
Machine Learning und das Zeitalter von Big Data
Mit immer leistungsfähigeren Computern und dem Aufkommen riesiger Datensätze gewannen Techniken des maschinellen Lernens – Algorithmen, die ohne explizite Programmierung Muster aus Daten erkennen – zunehmend an Bedeutung. Neuronale Netze erlebten einen Aufschwung und ermöglichten branchenübergreifend prädiktive Analysen sowie eine präzisere Entscheidungsfindung.
Durchbrüche im Bereich Deep Learning
Mehrschichtige tiefe neuronale Netze haben die Leistung in den Bereichen Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprachverständnis erheblich verbessert. Zu den Meilensteinen zählten unter anderem der Erfolg von IBMs Watson bei „Jeopardy!“ 2011 und der Sieg von DeepMinds AlphaGo über den Weltmeister im Brettspiel Go 2016, wodurch die Fähigkeit der KI, außerordentlich komplexe Probleme zu bewältigen, unter Beweis gestellt wurde.
Die Revolution der generativen KI
Generative Modelle erstellen mittlerweile in großem Umfang eigene Texte, Bilder, Videos und Audiodateien. Transformatoren und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sowie andere multimodale Systeme sind in der Lage, komplexe Anfragen in natürlicher Sprache zu verarbeiten und blitzschnelle Antworten auf der Grundlage vielfältiger Daten zu liefern, wobei sie jede Art von Ausgabe generieren können. Diese neue Art von KI sorgt für messbare geschäftliche Vorteile, von schnelleren Produktentwicklungszyklen bis hin zu einer deutlichen Verkürzung der Markteinführungszeit.
Blick in die Zukunft
Die Forschung treibt die Entwicklung in Richtung erklärbarer KI, vernetzter Lernverfahren, agentenbasierter KI und quantenunterstützter Algorithmen voran – Technologien, die transparentere, sicherere und autonomere Systeme versprechen.
Was Dassault Systèmes auszeichnet
Dassault Systèmes baut auf diesen weltweiten Fortschritten auf und verbindet künstliche Intelligenz mit wissenschaftlich fundierten Lösungen. So können Unternehmen in sicheren Branchenumgebungen durch die Kombination von Modeling, Simulation, Data Science und KI-generierten Inhalten experimentieren, lernen und innovative Lösungen entwickeln. Indem wir Beobachtungen und Erkenntnisse aus der Praxis mit virtuellen Darstellungen und Modellen verknüpfen, wandeln wir Daten in fundiertes Wissen und praktisches Know-how um und helfen Unternehmen so, Entwicklungszeiten zu verkürzen und nachhaltige Innovationen voranzutreiben. Da wir einen wissenschaftlich fundierten Rahmen zum Verstehen, Experimentieren und Lernen bieten, machen wir KI und Generativität vertrauenswürdig.
Hauptvorteile von KI-Tools
Verbesserte Entscheidungsfindung
KI analysiert riesige Datenmengen, um Muster und Trends zu erkennen, und liefert so umsetzbare Erkenntnisse, die schnellere und präzisere Entscheidungen auf allen Ebenen einer Organisation ermöglichen.
Effiziente Aufgabenautomatisierung
KI-Plattformen automatisieren sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben, sodass sich die Mitarbeitenden auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können, die das Wachstum vorantreiben.
Reduzierte menschliche Fehler
KI-Software verringert das Risiko manueller Fehler durch die Automatisierung der Dateneingabe und -verarbeitung, und gewährleistet so einen zuverlässigen Geschäftsbetrieb.
Erweiterte Datenverwaltung
KI-Tools verarbeiten und analysieren große Datenmengen, sodass Unternehmen Erkenntnisse gewinnen und schneller und präziser darauf reagieren können.
Wie können wir KI und Data Science darstellen?
Real World Evidence
Verwandeln Sie betriebliche und klinische Daten in verlässliche Erkenntnisse. Die Umwandlung vielfältiger Datenströme in verlässliche Erkenntnisse hilft Unternehmen dabei, schnellere und sicherere Entscheidungen zu treffen und gesetzliche Anforderungen souverän zu erfüllen.
Ontologie
Verbinden Sie 2D- und 3D-Modelle, IoT-Signale, Text und mehr in einem einzigen semantischen Rahmen. Diese gemeinsame „Datensprache“ beseitigt Silostrukturen, verbessert die Zusammenarbeit und gewährleistet eine lückenlose Rückverfolgbarkeit.
Generatives Wissen und Know-how
Nutzen Sie das Fachwissen von Mitarbeitenden, Prozessen und früheren Projekten und wandeln Sie es in KI-gestützte Vorgaben um. In Verbindung mit Virtual Twin Experiences entsteht so ein kontinuierlicher Lern- und Verbesserungszyklus, der die operative Exzellenz steigert.
Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz für verschiedene Branchen: Industrielle KI
Bei Dassault Systèmes entwickeln wir industrielle KI als eine Reihe sicherer, souveräner, nachvollziehbarer und wissenschaftlich fundierter Lösungen. Sie erzeugt zuverlässige und kontextbezogene Darstellungen realer Objekte und Prozesse, einschließlich ihrer Wechselwirkungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
Industrielle KI vereint eine eigenständige und wissenschaftlich fundierte KI mit einem menschenzentrierten und wissensbasierten Ansatz. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Orchestrierung. Sie unterstützt ein modellbasiertes, serviceorientiertes Unternehmen und gestaltet die Wertschöpfung kontinuierlich neu.
Use Cases: Wichtige Einsatzbereiche von KI-Lösungen
KI optimiert wichtige Einsatzbereiche, indem sie Prozesse automatisiert, die Entscheidungsfindung verbessert und die Effizienz branchenübergreifend steigert. Vom Kundensupport über prädiktive Analysen bis hin zur Qualitätskontrolle – KI-gestützte Lösungen verändern die Abläufe auf allen Ebenen.
Natural Language Processingim Kundensupport
Natural Language Processing (NLP) hat den Kundensupport durch effiziente, personalisierte Interaktionen revolutioniert. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bearbeiten Anfragen in Echtzeit, und die Stimmungsanalyse unterstützt Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Dienstleistungen.
Machine Learning für prädiktive Analysen
Machine Learning analysiert historische Daten, um das Kundenverhalten und potenzielle Risiken vorherzusagen. Es optimiert die Lagerhaltung und das Marketing im Einzelhandel und prognostiziert Geräteausfälle, um Ausfallzeiten in der Fertigung zu reduzieren.
Computer Vision für die Bild- und Videoanalyse
Dank Computer Vision können Maschinen Bilder und Videos mit einer Genauigkeit interpretieren, die der menschlichen entspricht. Diese Technologie ermöglicht den Betrieb automatisierter Kassen und die Überwachung von Regalen im Einzelhandel sowie eine verbesserte Qualitätskontrolle in der Fertigung.
Technologie des virtuellen Zwillings für Simulation und Optimierung
Die Technologie des virtuellen Zwillings nutzt künstliche Intelligenz, um präzise digitale Nachbildungen physischer Produkte und Prozesse zu erstellen. Durch komplexe Simulationen und Optimierungen verbessert sie die Leistung und unterstützt Nachhaltigkeitsziele.
Die zentralen Werte von Dassault Systèmes für die KI-Plattform
Datengestützte Innovation
Kontinuierliche Investitionen in die Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz liefern Lösungen für komplexe, branchenspezifische Herausforderungen.
Sichere und ethische KI
Wir legen größten Wert auf Datensicherheit, Compliance und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI, um Fairness, Transparenz und Vertrauen zu gewährleisten. Wir gewährleisten den Schutz des geistigen Eigentums aller unserer Kunden.
Branchenspezifisches Fachwissen: Industrielle KI
Unsere KI-Modelle werden anhand realer Branchendatensätze trainiert und liefern so genauere und umsetzbare, wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse.
Nachhaltigkeit und KI für eine grünere Zukunft
Prädiktive Analysen, Ökodesign und virtuelle Zwillinge helfen Unternehmen dabei, ihre Ressourcen zu optimieren und die Umweltbelastung zu verringern.
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