KI in der industriellen F&E: Zwischen Anspruch und Realität

Künstliche Intelligenz gilt als großer Hoffnungsträger für die industrielle Forschung und Entwicklung. Von Machine Learning im Labor, moderner Datenanalyse in der F&E und neuen KI-Anwendungen erwarten viele Unternehmen schnellere Entwicklungszyklen, bessere Prognosen und fundiertere Entscheidungen auf Basis von Mess- und Materialdaten. In der Praxis bleiben diese Erwartungen jedoch häufig unerfüllt.

Der Grund liegt meist nicht in den Algorithmen, sondern in fehlenden Grundlagen: strukturierte Daten, konsistente Kontextinformationen sowie eine klare Datenstrategie und Datenarchitektur. Gerade in Laborumgebungen zeigt sich, dass KI in der industriellen F&E nur dann funktioniert, wenn Daten, Prozesse und wissenschaftliche Workflows sauber miteinander verbunden sind.

In diesem Webinar ordnen wir ein, wo Machine Learning im Labor heute tatsächlich Mehrwert schaffen kann – und wo die Grenzen aktueller Technologien liegen.

Im Video erfahren Sie:

• warum viele KI-Projekte in der industriellen F&E nicht die erwarteten Ergebnisse liefern
• welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, bevor Machine Learning im Labor produktiv eingesetzt werden kann
• wo Datenanalyse in der Forschung und Entwicklung reale Vorteile bringt
• weshalb eine durchdachte Datenstrategie und Datenarchitektur in der Forschung entscheidend für erfolgreiche KI-Projekte ist
• wie aus Labor- und Messdaten belastbare Entscheidungen entstehen können

Das Video richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Forschung, Entwicklung und Innovationsmanagement, die industrielle KI-Anwendungen realistisch bewerten und verstehen möchten, welche organisatorischen und technischen Grundlagen dafür notwendig sind.