Produktivität steigern mit generativer künstlicher Intelligenz
Siemens und Microsoft integrieren Teamcenter für PLM mit Teams, den Sprachmodellen von Azure OpenAI Service sowie weiteren Azure-AI-Funktionen.
Mit der neuen Teamcenter-App für Microsoft Teams, die im Laufe des Jahres 2023 erwartet wird, ermöglichen die Unternehmen Teams in allen Geschäftsbereichen, Feedbackschleifen schneller zu schließen und Herausforderungen gemeinsam zu lösen. So können beispielsweise Servicetechniker oder Produktionsmitarbeiter über mobile Geräte Produktdesign- oder Qualitätsprobleme mit natürlicher Sprache dokumentieren und melden. Über Azure OpenAI Service kann die App diese informellen Sprachdaten analysieren, daraus automatisch einen zusammenfassenden Bericht erstellen und ihn dann innerhalb von Teamcenter an die passenden Experten aus Design, Entwicklung oder Fertigung weiterleiten.
Innovationszyklen beschleunigen
Um die Inklusion zu fördern, können die Mitarbeiter ihre Beobachtungen in ihrer bevorzugten Sprache aufzeichnen, die dann durch Microsoft Azure AI in die offizielle Unternehmenssprache übersetzt wird. Microsoft Teams bietet benutzungsfreundliche Funktionen wie Push-Benachrichtigungen, um die Genehmigung von Arbeitsabläufen zu vereinfachen, die Zeit für die Beantragung von Designänderungen zu verkürzen und Innovationszyklen zu beschleunigen. Die Teamcenter-App für Microsoft Teams kann Millionen von Mitarbeitern, die heute keinen Zugang zu PLM-Tools haben, in die Lage versetzen, den Design- und Fertigungsprozess einfacher als Teil ihrer bestehenden Arbeitsabläufe zu beeinflussen.
Siemens und Microsoft arbeiten auch zusammen, um Entwicklern von Software oder Automatisierungslösungen dabei zu helfen, die Code-Erstellung für speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) zu beschleunigen. Auf der Hannover Messe zeigt ein Showcase, wie Entwicklungsteams ihren Zeitaufwand und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erheblich reduzieren, indem sie SPS-Code durch Eingaben in natürlicher Sprache generieren. Diese Funktionalitäten können auch Wartungsteams befähigen, Fehler zu identifizieren und Schritt-für-Schritt-Lösungen schneller zu generieren.
Vermeiden von Produktfehlern durch industrielle KI
Die frühzeitige Erkennung von Fehlern in der Produktion ist entscheidend, um kostspielige und zeitaufwändige Produktionsanpassungen zu vermeiden. Industrielle KI wie „Computer Vision“ ermöglicht es Qualitätsmanagement-Teams, die Qualitätskontrolle zu skalieren, Produktabweichungen einfacher zu identifizieren und Echtzeit-Anpassungen noch schneller vorzunehmen. In Hannover werden die Teams zeigen, wie mit Microsoft Azure Machine Learning und Siemens‘ Industrial Edge von Kameras aufgenommene Bilder und Videos durch maschinelles Lernen analysiert und für die Erstellung, den Einsatz, die Ausführung und die Überwachung von KI-Vision-Modellen in der Fertigung verwendet werden können.
