15 5. Selbstorganisierendes Lernen: Das bnn verwendet eine modifizierte Hebb’ sche Regel für unüberwachtes Lernen, was im Vergleich zur herkömmlichen Anwendung des Back-Propagation-Verfahrens schneller, zuverlässiger und stabiler ist. Darüber hinaus hat die biologisch inspirierte Natur der bnn auch zu ihrer Robustheit gegenüber Überanpassung beigetragen. Überanpassung ist ein häufiges Problem in der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein Modell zu gut auf seine Trainingsdaten passt und bei neuen Daten schlecht abschneidet. Die Methodik von bnn bietet jedoch die Fähigkeit, sich flexibel an neue Situationen anzupassen und wird so erheblich widerstandsfähiger gegen Veränderungen der Struktur- und Prozessdaten. Insgesamt deuten diese Unterschiede darauf hin, dass bnns in der Lage sind, Aufgaben zu übernehmen, die weit über das hinausgehen, was herkömmliche KI-Modelle wie ChatGPT erreichen können. Mit ihrer biologisch inspirierten Struktur und ihren fortschrittlichen Lernmechanismen repräsentieren bnn die nächste Welle der KI-Revolution. Es ist ein spannender Moment, an dem wir Zeugen werden, wie die Grenzen dessen, was Künstliche Intelligenz erreichen kann, immer weiter verschoben werden. Aktuell laufen im Institut für Produktions- und Logistikprozesse erste Prüfungs- und Anwendungsprozesse, wie bnn in die laufend weiterentwickelte KI-Anwendungen und bei einigen Unternehmen in die bestehenden Geschäftsmodelle und Prozessanwendungen integriert werden kann – speziell bei Automobilherstellern, Zulieferern und Dienstleistern mit dem Ziel, neue Qualitäts-, Effizienz- und Innovationspotenziale zu generieren. Um diesen neuen Paradigmenwechsel in der KI noch besser zu verdeutlichen, lassen Sie uns einige konkrete Beispiele für die Überlegenheit von bnn gegenüber herkömmlichen KI-Systemen wie ChatGPT beleuchten: 1. Logistik und Supply Chain Management: bnn können dynamische und komplexe Supply-Chain-Daten verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse für Entscheidungsträger liefern. bnn sind in der Lage, sowohl Makro- als auch Mikrojustierungen in Echtzeit vorzunehmen, um den reibungslosen Ablauf der Lieferkette zu gewährleisten. ChatGPT dagegen kann zwar Informationen analysieren und generieren, aber es fehlt ihm an tieferer Fachkenntnis und adaptiver Zeitverarbeitung, um wirklich effektive Entscheidungen in diesem Bereich zu treffen. Anwendungsbereich Logistik – In der Logistik trägt bnn dann zu folgenden Ergebnissen bei: > Effizienzsteigerung: bnns können Logistikprozesse optimieren, indem sie Routen- und Lagerverwaltung erheblich verbessern und dadurch Zeit und Kosten sparen. > Prognosegenauigkeit: Durch die Kombination von maschinellem Lernen und Expertenwissen kann bnn präzise Vorhersagen zur Bedarfsplanung und zum Bestandsmanagement treffen. > Anpassungsfähigkeit an dynamische Anforderungen: bnns können sich schnell an sich verändernde Logistikbedingungen anpassen, was sie ideal für Bereiche wie Echtzeit-Verfolgung und Lieferkettenmanagement macht. > Optimierung der Ressourcenverteilung: Durch die präzise Vorhersage von Angebot und Nachfrage ermöglicht bnn eine bessere Verteilung der Ressourcen, was zu einer höheren Gesamteffizienz führt. > Verbesserung der Lieferzuverlässigkeit: bnns können potenzielle Störungen in der Lieferkette vorhersagen und Gegenmaßnahmen vorschlagen, um die Zuverlässigkeit der Lieferung zu verbessern. > Reduzierte Trainingsdaten: Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzen benötigen bnns weniger Trainingsdaten, was den Einsatz in der Logistikbranche vereinfacht und beschleunigt. > Integration von Expertenwissen: bnns können bestehendes Wissen aus der Logistikbranche nutzen, um effektive und präzise Vorhersagemodelle zu erstellen, die den individuellen Bedürfnissen jedes Unternehmens gerecht werden. 2. Anwendungsbereich Marketing: bnns können datengetriebene, zielgerichtete Marketingstrategien entwickeln und implementieren, indem sie Kundenverhaltensdaten über die Zeit hinweg analysieren und interpretieren. Dies ermöglicht es ihnen, präzise Vorhersagen zu treffen und personalisierte Marketingmaßnahmen zu entwickeln. Im Vergleich dazu kann ChatGPT zwar hilfreiche Texte generieren, aber es fehlt ihm an der notwendigen Tiefe und Anpassungsfähigkeit, um effektive Marketingstrategien zu entwickeln. Auch hierzu gibt es spezifische Potenziale, die mit bnn erschlossen werden können. Näheres in speziellen Dokumenten. 3. Anwendungsbereich Medizinische Diagnostik: In der Medizin sind bnns durch ihre einzigartige Fähigkeit, Expertenwissen zu integrieren und zeitbezogene Informationen zu verarbeiten, sehr effektiv. Sie können komplexe medizinische Daten und Fachwissen verarbeiten, um zu präzisen Diagnosen und Prognosen zu kommen. ChatGPT, obwohl ein leistungsfähiges Tool für die Sprachverarbeitung, ist in dieser Hinsicht eingeschränkt, da es nicht über die Fähigkeit verfügt, solch tiefgehendes Fachwissen zu integrieren. Die oben genannten Beispiele veranschaulichen die einzigartigen Fähigkeiten und Stärken von bnns gegenüber bestehenden KISystemen wie ChatGPT. Indem sie Expertenwissen und maschinelles Lernen kombinieren und zeitbezogene Informationen effektiv nutzen, führen bnns in eine neue Ära der Künstlichen Intelligenz. Dieser spannende Fortschritt in der KI birgt das Potenzial, nicht nur die Art und Weise, wie wir arbeiten und lernen, sondern auch, wie wir uns als Gesellschaft entwickeln zu revolutionieren. Wir freuen uns darauf, diese Reise mit Ihnen allen zu teilen und gemeinsam die Zukunft zu gestalten. Aktuell formiert sich ein Konsortium um die Anwendung von bnns noch tiefer und auch in weiteren Anwendungsbereichen zu etablieren. www.iplnet.de www.akjnet.de LinkedIn https://t1p.de/9wg4l Das Institut für Produktions- und Logistiksysteme (IPL Prof. Schmidt GmbH) unterstützt Hersteller, Zulieferer und Dienstleister der Automobil- und Zulieferindustrie bei der Neuausrichtung und Transformation der internen und externen Wertschöpfungsprozesse in der Logistik und Produktion. Ausgehend von der Zielsetzung und Erwartung des Managements, erfolgt in einem ersten Projekt zunächst eine Bewertung der bestehenden Prozesse und Strukturen. Dies im Hinblick auf erkennbare Potenziale und die daraus ableitbaren Methoden und Maßnahmen für den Transformationsprozess. Wichtig ist hierbei, dass von Anfang an die in den Prozessen tätigen Führungskräfte und Mitarbeiter an der Bewertung der Potenziale beteiligt sind. Hierauf aufbauend erfolgt mit den Beratern und ggf. zusätzlichen Interims-Managern des IPL die Umsetzung in den hierfür spezifisch freigegeben Transformations-Projekten: 1. Prozess-/Struktur-Verständnis aufbauen 2. Potenziale auf Basis Best Practices erkennen 3. Transformations-Road-Map erstellen 4. Umsetzung entlang der Road-Map 5. Innovationen und Digitalisierung integrieren 6. Effizienzsteigerung absichern Weitere Aktivitäten von Prof. Schmidt ist z. B. die Leitung des Netzwerkes AKJ-Automotive (www.akjnet.de ) oder die Praxis-vor-Ort-Treffen in Unternehmen der Automobil- und Zulieferindustrie. Hier bestehen zusätzliche Möglichkeiten um Best Practices in anderen Unternehmen der Automobil- und Zulieferindustrie kennenzulernen (www.gfpm.eu ).
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