Laut einer Umfrage der Personaldienstleistungsfirma ManpowerGroup vom Oktober 2023 berichten rund 75 % der Arbeitgeber von Personalmangel, was zeigt, dass die Branche weit verbreitet mit einem Fachkräftemangel konfrontiert ist. Zudem legen im Zuge des globalen Trends zur Netto-Null-Emission immer mehr große Unternehmen Wert auf CO2-Fußabdruck-Berichte in der Lieferkette. Herausforderungen wie Personalmangel und Energiemanagementbedarf treiben die Branche dazu, aktiv nach intelligenten Lösungen zu suchen. Da künstliche Intelligenz (KI) derzeit ein heißes Thema ist, können Hardwaregeräte mit integrierten KI-Modellen und Algorithmen den Unternehmen helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen.
Yu-Che Tsai, CEO von DSI, erklärt, dass der Personalmangel zusammen mit wachsenden Datenmengen und steigenden technischen Anforderungen der Grund dafür ist, warum Automatisierung zu einem echten Bedürfnis geworden ist. Am Beispiel einer Fabrik: Erfahrene Techniker, die seit Jahrzehnten im Betrieb sind, finden keine Nachfolger, während die Produktionsdichte und technischen Anforderungen der Fabrik weiter steigen. Daher braucht es Automatisierungslösungen zur Unterstützung der Arbeitsabläufe. Da internationale Organisationen und Regierungen dem Thema CO2-Emissionen zunehmend Bedeutung beimessen, ist die Erstellung von CO2-Bilanzberichten und der Aufbau eines guten Energiemanagementsystems ebenfalls dringend geworden. Intelligente Geräte mit Datenerfassungs- und Verarbeitungsfähigkeiten helfen Unternehmen dabei, Stromverbrauchsdaten zu erfassen und durch automatisierte Funktionen wie zeitvariable Stromtarife das Energiemanagement zu optimieren.
Diese beiden zentralen Bedürfnisse zeigen, dass die Branche einen hohen Bedarf an intelligenten KI-Anwendungen hat. Angesichts der florierenden Entwicklung von KI-Modellen ist es entscheidend, das passende KI-Modell zu finden und sicherzustellen, dass es reibungslos auf der Hardware läuft, um Automatisierungslösungen zu realisieren. Derzeit setzen jedoch die meisten Unternehmen auf bestehende KI-Modelle großer Anbieter wie Google oder investieren hohe Kosten, um eigene Modelle zu trainieren, was entweder dazu führt, dass KI-Anwendungen durch die Modelle großer Anbieter eingeschränkt sind und die eigentlichen Probleme nicht treffen, oder dass die hohen Investitionskosten für das Training neuer Modelle Unternehmen abschrecken.
Yu-Che Tsai ist der Ansicht, dass nur durch die Vereinfachung des KI-Modelltrainings und die Senkung der Einführungskosten eine breite Umsetzung von KI-Anwendungen möglich ist, die tatsächlich spürbare Veränderungen bringt. Daher nutzt DSI seinen einzigartigen Vorteil als „Softwareunternehmen mit Hardware-Entwicklungskompetenz“ und bringt für diese beiden zentralen Bedürfnisse Produkte auf den Markt: eine KI-Edge-Computing-Erkennungskamera, die Unternehmen hilft, die Betriebseffizienz zu steigern, sowie ein Energie- und Strombilanz-Gateway, das Stromverbrauchsdaten in Echtzeit misst, erfasst und aufzeichnet. Durch die Kombination aus Hardware- und Softwarekompetenz unterstützt DSI Unternehmen dabei, KI mühelos zur Lösung betrieblicher Herausforderungen einzusetzen.
Guan Yu-Kai (Abbildung 2), CTO von DSI, erklärt am Beispiel von KI-Erkennungsanwendungen, dass viele KI-Erkennungsmodelle nur eine einzige Objektart erkennen können (z. B. Kennzeichenerkennung), während die KI-Edge-Computing-Erkennungskamera von DSI mehrere KI-Erkennungsmodelle integriert hat. Dadurch können Nutzer flexibel je nach Bedarf wählen und die wirklich passende KI-Erkennungsfunktion erhalten. Darüber hinaus bietet DSI auch maßgeschneiderte KI-Modell-Services an: Das trainierte Modell läuft auf der bestehenden Hardware von DSI, wodurch sich KI-Produkte mit den benötigten Funktionen schnell entwickeln lassen.
KI-Anwendungsbereiche sind äußerst vielfältig. Yu-Che Tsai nennt als Beispiel einen Fall aus dem Einzelhandel, bei dem ein Unternehmen eine KI-Lösung einsetzen wollte, um mehr Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen. Neben der Automatisierung von Arbeitsabläufen und dem Energiemanagement wird erwartet, dass KI-Anwendungen – sobald die Trainingskosten für KI-Modelle sinken – beschleunigt in verschiedenste Anwendungsbereiche vordringen und eine echte intelligente Revolution auslösen.
Nachrichtenquelle: Newtalk Component Magazine
