Die Wirtschaft wird von Krisen gebeutelt. Mit dem Industrial IoT (IIoT) können Unternehmen besser auf Risiken und Probleme in Liefer- und Wertschöpfungsketten reagieren. Allerdings setzen nur wenige aktiv IIoT-Projekte um. Ist es nun zu spät dafür?

Der Datenanalysespezialist Alteryx hat seinen Daten- und Digitalisierungsbericht 2019 veröffentlicht. Er beleuchtet die Herausforderungen der digitalen Transformation und zeigt unter anderem, dass ein Mangel an qualifizierten Mitarbeitern herrscht.

Im Rahmen von Studien haben Forscher der Technischen Universität Darmstadt demonstriert, dass KI-Sprachsysteme menschliche Vorstellungen von „gut“ und „schlecht“ erlernen können. Auf diese Weise lassen sich etwa als anstößig empfundene Äußerungen verhindern.

Das Cloud-basierte Datenmanagement stellt heute ein unverzichtbares Werkzeug der Digitalisierung dar. Dafür haben die kontinuierlich steigende Fülle an Informationen aus verschiedenen Kanälen und die unterschiedlichen – global, lokal, meist jedoch dezentral – benötigten Zugriffsmöglichkeiten auf große, komplexe, teilweise unsortierte Datensätze in Echtzeit gesorgt.

Das schnelle Wachstum unstrukturierter Datenbestände ist für Unternehmen Herausforderung und Chance zugleich. Mit einem Data Lake als Herzstück können Fach- und IT-Abteilungen alle Big-Data-Anforderungen bei der Analyse und Aufbereitung unstrukturierter Datenbestände erfolgreich meistern.

Mit der Ausbreitung von KI-Anwendungen stellen sich Schöpfern wie Benutzern zwei zentrale Fragen: Was befindet sich in der Black Box, die den Algorithmus und das Deep-Learning-Modell verbirgt? Und zweitens: Wie lässt sich sicherstellen, dass kein Unbefugter diese Software für seine Zwecke manipuliert hat? Manche KI-Hersteller und -Berater haben darauf bereits eine Antwort.

Im Rahmen seiner Konferenz „Universe 2019“ hat Teradata eine Zusammenarbeit mit Google Cloud angekündigt. Vantage-Kunden können ab dem kommenden Jahr auf den Dienst zurückgreifen.

Das Maschinenbauunternehmen Schenck Process hat gemeinsam mit Storm Reply eine Cloud-IoT-Plattform entwickelt. Die CONiQ Cloud soll Maschinen und Prozesse intelligenter machen.

Hohe Investitionskosten, Anforderungen an Datenschutz und -sicherheit sowie der Mangel an qualifizierten Fachkräften sind allesamt Hürden, die viele mittelständische Unternehmen daran hindern, ihre IoT-Projekte umzusetzen. Doch inzwischen ist auch im industriellen Mittelstand angekommen, dass Industrie 4.0 längst kein Buzzword mehr ist, sondern essentiell, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. Um das zu erreichen, müssen nicht nur einzelne Prozesse, sondern die gesamte Wertschöpfungskette digitalisiert werden.

Eine Studie bewertet erstmals die deutschen Anbieter und Dienstleister im Bereich Machine Learning. Neben bekannten Firmen wie KPMG und McKinsey wurden auch junge Unternehmen ins Blickfeld genommen.