Edge Computing in der Industrie – aus Big Data wird Smart Data

Edge Computing

Bei Edge Computing werden die Daten im Gegensatz zum Cloud Computing dort verarbeitet, wo sie entstehen: direkt bei den Maschinen, direkt in der Fabrik. Die Daten verlassen nicht die Fabrik und die Reaktionszeit ist viel schneller. Mit Edge Computing können auch kleinere Unternehmen weltweit kostengünstig Dienstleistungen erbringen und neue Geschäftsmodelle umsetzen. Das sogenannte Edge Management macht den Unterschied.

Unter Cloud Computing versteht man eine Computer-Leistung, die über das Internet Berechtigten zugänglich gemacht wird. Diese wird im Gegensatz zu Edge Computing in einem Rechenzentrum bereitgestellt. Die Kombination von Edge Computing und Cloud Computing nutzt die Vorteile aus beiden Welten.

Besuchen Sie die Pilotfabrik Industrie 4.0 in Wien oder die smartfactory@tugraz um Edge-Computing live zu erleben!

Stellen wir uns vor, ich bin Maschinenbauer und verkaufe meine Maschinen weltweit. Ich möchte meinen Kunden zusätzlich zum gewohnten Einmal-Geschäft mit Maschinen, ein Dienstleistungs-Abo anbieten. Eine Dienstleistung, die dem Kunden finanzielle und produktionstechnische Vorteile bringt und die ich als Unternehmer global und kostengünstig liefern kann.

Meine Kunden möchten ungeplante Stillstände von Maschinen vermeiden. Daher müssen sie Ersatzteile rechtzeitig austauschen. Der Hinweis auf einen notwendigen Austausch sollte vor einem potenziellen Ausfall erfolgen. Noch besser: Ich biete dem Kunden eine auf seine Maschine abgestimmten Wartungsplanung inklusive rechtzeitiger Ersatzteilbestellung an.

Man nennt das eine vorausschauende Instandhaltung (Englisch: Predictive Maintenance).

Die Geschäftsidee ist nun vorhanden.

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Wozu Edge Computing?

Wozu aber benötige ich Edge Computing? Ich könnte doch alle Daten meiner Maschine in eine zentrale „Cloud“ schicken. Dort könnte ich die Schlussfolgerung für meinen Kunden berechnen und aufbereiten. Aber nicht bei meinen Kunden:

Schnellere Datenverarbeitung

Um den Alterungszustand meiner Maschinenersatzteile zuverlässig zu beurteilen, benötige ich in meinem Beispiel 1.000 Messwerte pro Sekunde bei 6 Messgrößen. Dafür sind industrielle Cloud-Anbindungen entweder technisch nicht geeignet oder es würde zu hohe Kosten verursachen.

Daten verlassen nicht das Fabriksgebäude

Meine Kunden haben viel Know-How über ihre jeweilige Fertigung. Wie die Kunden mit meinen Maschinen ihre Produkte herstellen, ist deren Firmengeheimnis. Die gewonnenen Daten enthalten meist vertrauliche Informationen. Deshalb lassen meine Kunden nicht zu, dass diese Daten ihr Fabriksgebäude verlassen.

Mit Edge Computing kann ich beiden Anforderungen gerecht werden:

Die Edge-Box verarbeitet die Daten in Maschinennähe

Ich verbinde die Steuerung meiner Maschinen direkt mit einer lokalen Edge-Box. Diese Edge-Box ist ein sehr robuster Computer, der direkt neben der Maschine im Schaltschrank verbaut ist. Dieser stellt mir die erforderliche Rechenleistung zur Verfügung. Die Datenübertragungswege sind sehr kurz. Dadurch wird es möglich, in Echtzeit auch mehr als 6.000 Datenwerte pro Sekunde in die Edge-Box zu übertragen. Dort erfolgt dann die Berechnung über den Zustand der Maschinenersatzteile. Nur das ermittelte Ergebnis wird von allen meinen weltweit verteilten Kunden in die Cloud hochgeladen. Das enthält auch keine Firmengeheimnisse mehr. In meinem Fall reicht es, wenn der Maschinenzustand einmal pro Minute in die Cloud übertragen wird. Also nur ein einziger smarter Wert pro Minute anstatt 6 ∙ 1.000 ∙ 60 = 360.000 Werte in 60 Sekunden. Dieser Ergebniswert reicht mir, um meine Instandhaltungsempfehlung an den Kunden zu berechnen. Er reicht auch für mich selbst, um Verbesserungen für die Konstruktion meiner Maschine abzuleiten.

Ein anderer Anwendungsfall: Ein Werkzeugbruch passiert in Bruchteilen von einer Sekunde. Mit Künstlichen Intelligenz-Methoden wird die Anomalie erkannt, bevor das Werkzeug bricht. Kommen Sie in die smartfactory@tugraz und lassen Sie sich den Forschungsdemonstrator vorführen.

So wird Big Data zu Smart Data.

Klingt so, als wäre das alles nicht neu. Schon heute kann jede Maschinensteuerung selbst Berechnungen durchführen. Wozu also die zusätzliche Edge-Box?

Maschinensteuerungen sind darauf ausgerichtet, ihre Maschinensteuerungsaufgabe verlässlich in fixen zeitlichen Intervallen (z.B. 8.000 Mal pro Sekunde) zu erledigen. Diese Tätigkeit ist lebensnotwendig für den Betrieb der Maschine. Zusätzliche Aufgaben dürfen sie daher keinesfalls stören. Eine Edge-Box kann hochkomplexe Berechnungen durchführen, ohne die Maschinensteuerung zu belasten oder zu stören. Sogar Künstliche Intelligenz Algorithmen können auf der Edge-Box laufen.

„Container“ sind voneinander unabhängig

OK, aber man konnte doch schon immer einen Computer neben die Maschine stellen und dort alles berechnen. Was ist neu an Edge Computing?

Das Besondere an Edge Computing ist ein neues Software-Architektur-Konzept für das Internet der Dinge (Internet of Things, kurz: IoT) bzw. das Industrielle Internet der Dinge (Industrial Internet of Things, kurz IIoT).

Edge Computing nutzt das Konzept der Containerisierung: die Software wird in sogenannte Container eingearbeitet. Dieselbe Software ist dadurch auf ganz unterschiedlichen Computersystemen einsetzbar. Beispielsweise also sowohl in der Cloud als auch in der Edge-Box. Das ist ähnlich wie bei Fracht-Containern. Derselbe Container kann per Schiff, per Bahn und per Lastwagen transportiert werden.

Und noch wichtiger: die Container sind voneinander unabhängig. Man nennt das Dependency-Management. Auch beim Fracht-Container gilt: verdirbt die Ware in einem Container wird dadurch die Ware in anderen Containern nicht beschädigt.

Zurück zur Geschäftsidee:

Edge Management sorgt für die richtige App am richtigen Ort

Nun bestellt einer meiner Kunden eine neue IT-Dienstleistung für vorausschauende Instandhaltung. Der Kunde benötigt auf seiner Edge-Box die richtige Software. Letztere nennt man Edge-App. Ebenso müssen meine Kunden Upgrades auf eine neue Version erhalten. Die Installation der Software-Updates erfolgt zu 100 Prozent digital.
Diese sichere und zuverlässige Verteilung der richtigen Software auf die richtigen Edge-Boxen ist die Aufgabe vom sogenannten Edge Management. Ohne Containerisierung der Software wäre das kaum denkbar.

Edge Computing ermöglicht eine höhere Prozess-Qualität und eine höhere Maschinen-Verfügbarkeit

Eine industrielle Edge-Lösung (z.B. Siemens Industrial Edge) stellt 24/7-Verfügbarkeit, IT-Sicherheit, Datenschutzverträge in unterschiedlichen Ländern und vieles andere sicher. Mit ihr kann ich das Edge Management für meine Kunden weltweit anbieten und betreiben. Dadurch muss ich mich selbst nicht vor Ort um all die Dinge kümmern. In meinem Maschinenbau-Unternehmen hätte ich auch gar nicht die notwenigen Spezialisten und Ressourcen zur Verfügung.

Warum nennt man es Edge Computing?

Edge ist das englische Wort für Kante oder Rand. Die Rechenleistung wandert im Gegensatz zum zentralen Cloud Computing zum dezentralen Rand des Netzes. Der Rand vom Netz ist der Teil, wo die Rohdaten entstehen. In meinem Fall sind das die verkauften Maschinen. Gleich dort in Maschinennähe werden die Daten analysiert und verarbeitet.

Fazit: auch kleine Unternehmen können globale Services anbieten

Bei Edge Computing werden die Daten gleich dort verarbeitet, wo sie entstehen. Nur die Ergebnisse werden weitergeleitet. Durch das Edge Management steht beim richtigen Kunden die richtige Software auf der richtigen Edge-Box zur Verfügung. Das ermöglicht auch kleinen Unternehmen rund um den Globus professionell Dienstleistungen anzubieten, wie etwa die Optimierung des Ersatzteil- und Wartungsmanagements.

So wird Big Data zu Smart Data. Dennoch bleiben sensible Daten im Fabriksgebäude des Kunden.

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Prof. DI. Dr. Michael Heiss

Prof. DI. Dr. Michael Heiss

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Wie Künstliche Intelligenz Recherche und Analyse in der Steuerberatung optimiert

Wie Künstliche Intelligenz Recherche und Analyse in der Steuerberatung optimiert

“Größeres Potential als die Dampfmaschine” titelte McKinsey & Company bereits 2018. Hintergrund waren die möglichen Auswirkungen Künstlicher Intelligenz (KI) auf die Weltwirtschaftsleistung. Dies klingt verheißungsvoll, stößt aber in eher konservativ ausgerichteten Branchen, wie etwa auch der Steuerberatung, teilweise immer noch auf starke Vorbehalte. Die Bedenken bewegen sich zwischen folgenden Polen:

  • Wie soll eine Software jemals so komplexe kognitive Vorgänge, wie sie in der Steuerberatung notwendig sind, abbilden?
  • Wird uns Künstliche Intelligenz in naher Zukunft womöglich unsere Jobs kosten?
Was kann künstlich intelligente Tax Technology in der Steuerberatung leisten? Wie wird sie das Berufsfeld verändern? Darauf möchte das Aachener Technologie-Startup Taxy.io mit seinem jüngst publizierten Whitepaper eine erste Antwort liefern.

Künstliche Intelligenz: Lösungen in der Praxis

Informations-Lieferkette in der Steuerberatung

Zunächst wollen wir den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten verstehen. Dies ist wichtig, um die am Markt vorhandenen künstlich intelligenten Steuertechnologie-Lösungen betrachten zu können.
Bei strukturierten Daten handelt es sich um klar organisierte Informationen. Sie können leicht in einer Datenbank aufbereitet, analysiert und durchsuchbar gemacht werden, vergleichbar mit einer Excel-Tabelle. Häufig, aber nicht ausschließlich, handelt es sich um quantitative Daten. Beispiele sind Datumsangaben, Angaben zur Geolokalisierung, Bankdaten, Bestandsinformationen, Umsätze, Kosten, Adressen und Namen.
Unstrukturierte Daten hingegen lassen sich nicht in einfach abgrenzbare Datentypen unterteilen bzw. zerlegen und durchsuchbar machen. Häufig handelt es sich um qualitative Daten. Beispiele sind Texte, Fotos, Videos oder Musikdateien.
Bisher wird Künstliche Intelligenz in der Steuerfunktion überwiegend zur Analyse strukturierter Daten verwendet. Dabei geht es meist um die Bearbeitung von Routineaufgaben, die zahlreich und in einer klar organisierten, sich wiederholenden Struktur erscheinen. Künstliche Intelligenz kommt beispielsweise bei der Transferpreis-Kalkulation zum Einsatz. Oder bei der Erkennung von Anomalien in Buchungsvorgängen im Vergleich mit historischen Daten.
Das Feld der unstrukturierten Daten wurde durch existierende TaxTech-Lösungen hingegen bisher kaum erschlossen. Gerade in der Steuerfunktion bilden unstrukturierte qualitative Daten allerdings die tägliche Arbeitsgrundlage. Etwa in Form von Gesetzestexten, Rechtsprechung, Kommentaren und kanzleiinternen oder abteilungsinternen Schriftstücken. Schätzungen zufolge wenden Steuerberater in Deutschland mehr als 100 Millionen Arbeitsstunden jährlich für Recherchetätigkeiten auf. Technische Unterstützung bei Recherche- und Analyseprozessen birgt somit ein erhebliches Wertschöpfungspotenzial.

Analyse strukturierter vs. unstrukturierter Daten

Betrachten wir den Prozess der Steuerberatung aus informationslogistischer Perspektive. Diesen kann man als Abgleich zwischen zwei Datensilos beschreiben:

  • Im Datensilo “Steuerrechtliche Literatur” finden sich umfangreiche unstrukturierte qualitative Daten. Diese werden von Gesetzgeber und Verlagen bereitgestellt sowie den Kanzleien in Form ihrer eigenen Dokumente.
  • Daneben bildet das Informationssilo “Mandant” sowohl unstrukturierte als auch strukturierte ab bzw. sowohl quantitative als auch qualitative Daten. Dabei handelt es sich häufig um Informationen mit hoher Komplexität. Die Datenmenge nimmt auf beiden Seiten kontinuierlich zu bzw. unterliegt regelmäßigen Änderungen.
Bei einer idealen Beratung werden fortlaufend und lückenlos sowohl aktuelle als auch historische Daten beider Informationssilos abgeglichen. In der Praxis wird dies immer aufwendiger. An diesem Punkt setzen daher die Software-Lösungen TaxFeed und TaxKit des Aachener Startups Taxy.io an. Beide Lösungen werden in der Folge kurz vorgestellt.
Künstliche Intelligenz in der Steuerberatung
Abbildung 1: Wie TaxFeed und TaxKit die Informations-Lieferkette in der Steuerberatung unterstützen

Unterstützung bei Recherche- und Analyseprozessen durch Künstliche Intelligenz

Der TaxFeed befindet sich derzeit in der finalen Entwicklungsphase. Er screent fortlaufend das Informationssilo “Steuerrechtliche Literatur”. Dieses besteht aus Gesetzen, Richtlinien, Erlässen, Rechtsprechung und Kommentaren. Bei Bedarf können auch unternehmensintern erstellte Dokumente mit fachlichem Bezug integriert werden. Parallel dazu wird das zweite Informationssilo, die Mandantendaten, durch ein “Fingerprinting” ebenfalls fortlaufend analysiert. Das Silo der Mandantendaten besteht aus Stamm- und Bewegungsdaten, Schriftverkehr und Vertragsunterlagen. Die Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt die Kanzlei bzw. das Unternehmen. Die Nutzer werden automatisiert darauf hingewiesen, wenn sich für spezifische Mandanten Beratungsanlässe ergeben. Dies kann aufgrund von Änderungen in einem der beiden Informationssilos resultieren. Dadurch können Steuerberater ihre Mandanten deutlich proaktiver und ganzheitlicher beraten.
Das TaxKit unterstützt die Kommunikation zwischen Steuerberatern und Mandanten. Dies geschieht in Form eines Outlook Add-in oder Word Add-in. Das Produkt analysiert schriftlich ausformulierte steuerrechtliche Sachverhalte. Danach schlägt es den Anwendenden thematisch passende steuerrechtliche Literatur sowie kanzleieigene Schriftstücke vor. Im Zuge der kanzleiweiten Bereitstellung interner Dokumente werden personenbezogene Daten automatisch anonymisiert. Daher können die relevanten steuerlichen Informationen unter Wahrung des Datenschutzes allen Mitarbeitern zugänglich gemacht werden. So kann vermieden werden, dass zu ähnlichen Fällen unternehmensintern mehrfach recherchiert wird. Letzteres ist unnötig, wenn die Expertise und entsprechende Argumentationsvorlagen bereits vorhanden sind. Zudem werden die relevanten Passagen der Fachliteratur während des Verfassens in Word oder Outlook in einer Sidebar angezeigt. Sie können mit einem Klick auszugsweise in das eigene Schriftstück übernommen werden. Durch den Einsatz des TaxKit ist somit eine deutliche Zeitersparnis möglich.
Abbildung 2: Das Taxy.io TaxKit in der Anwendung - Im Beispiel in der Ausführung TaxKit Mail

Feldexperiment: Einsatz Künstlicher Intelligenz in einem Fachverlag

Versuchsaufbau

In welchem Ausmaß lässt sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Recherche steuerrechtlicher Sachverhalte Zeit gewinnen? Zu dieser Frage hat Taxy.io ein Feldexperiment aufgesetzt. Hierfür wurde die dem TaxKit zugrunde liegende Technologie bei einem deutschsprachigen Fachverlag eingesetzt. Zugleich wurde die Zeitersparnis durch Einsatz der Taxy.io-Lösung erfasst.
Der Verlag bietet Steuerberatern an, Fachfragen einzureichen, zu denen sie eine Gutachtermeinung einholen möchten. Diese werden durch den Verlag an passende Steuerrechtler vermittelt. Diese prüfen und bearbeiten die Anfrage. Dabei wird auch die Zeit der Beantwortung erfasst.
Seit dem 10.02.2020 wird die TaxKit-Technologie eingesetzt, um die Arbeit der Gutachter zu unterstützen. Jedes neue Ticket wird hinsichtlich seines steuerrechtlichen Sachverhaltes analysiert. Es wird mit bereits über die Plattform bearbeiteten Sachverhalten abgeglichen. Die Gutachter sehen nicht nur die ursprünglich ausformulierte Anfrage, sondern automatisch auch relevante Antwortvorschläge aus bisherigen Fällen. Durch die Taxy.io Anonymization Engine werden personenbezogene Hinweise vollautomatisch entfernt.
Es wurden die Bearbeitungszeiten vor der Implementierung des TaxKits mit den Bearbeitungszeiten danach verglichen. Konkret wurden die Zeiträume 10.02.2019 – 26.05.2019 und 10.02.2020 – 26.05.2020 verglichen. Durch den Vergleich identischer Zeiträume aus unterschiedlichen Jahren sollen saisonale Einflussfaktoren berücksichtigt werden.

Ergebnisse

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz konnte im Rahmen des vorliegenden Feldversuchs 20% Zeitersparnis erzielt und gemessen werden. In diesem Ausmaß sank die durchschnittliche Antwortzeit nach der Einführung der künstlich intelligenten Software TaxKit. Diese höhere Effizienz führt zu einer Kostensenkung. Das Ergebnis ist bemerkenswert. Schließlich liegt das Kosteneinsparungspotenzial für vergleichbare KI-Anwendungen laut einer aktuellen McKinsey Studie nur bei durchschnittlich 10%. Letzteres gilt selbst für Unternehmen, die sehr erfolgreich KI-Lösungen einsetzen.
Die deutlich überlegene Einsparung resultiert u.a. daraus, dass das TaxKit bei mindestens jedem zweiten Ticket eine passgenaue Antwort auf Basis des vorliegenden Fundus bereits beantworteter Anfragen liefert. Durch jede neu beantwortete Anfrage vergrößert sich dieser Korpus folglich. Dies vergrößert somit den nutzbaren Datenschatz für weitere Tickets.

Fazit

Eingangs wurden hinsichtlich künstlicher Intelligenz in der Steuerberatung Vorbehalte geäußert. Diesbezüglich lässt sich Folgendes festhalten. Bis eine digitale Steuerintelligenz die Steuerberaterprüfung besteht und wir von Robo-Advisors beraten werden, liegt noch ein langer Weg vor uns. Und doch sind die ersten Schritte bereits längst getan.
Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz wird der Berufsalltag in der Steuerberatung allerdings mittelfristig menschlicher. Die in Recherche- und Analysetätigkeiten investierte Zeit wird sich deutlich reduzieren. Dadurch werden Freiräume für individuelle, kreative Beratung der Mandanten geschaffen. Mithilfe von künstlich-intelligenten Software-Lösungen können Beratungsanlässe deutlich früher erkannt werden. Mandanten können deutlich proaktiver angesprochen werden. Durch die Unterstützung durch Steuertechnologie wird zudem eine ganzheitlichere Beratung möglich.
Wer noch tiefer in das Thema Künstliche Intelligenz in der Steuerberatung einsteigen möchte, findet im Whitepaper zum Taxy.io-Feldexperiment weiterführende Informationen.

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Sven Peper

Sven Peper

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Entwicklung von Kaufprozessen – Stationärer Handel & E-Commerce

E-Commerce

Die Digitalisierung bringt für den Handel fundamentale Änderungen mit sich. Der Digitale Wandel hat Auswirkungen auf den Kaufprozess der Kunden. Was für den Handel seit Jahrzehnten Gültigkeit hatte, wurde durch die Digitalisierung verändert. Beinahe jeder hat heute durch das Internet uneingeschränkten Zugang zu allen Informationen.

Das bringt eine Verschiebung der Entscheidungsinstanzen mit sich und neue Akteure treten im Kaufprozess auf. Durch E-Commerce kam es zu einem Paradigmenwechsel im Handel. Weitere Entwicklungsstufen gehen von mobilen Endgeräten (Smartphone, Tablet) aus, die sich über das Serviceangebot von mobilen Endgeräten (Apps, Abos etc.) auswirken.

Vom Handel 1.0 zum Handel 2.0

Der traditionelle Kaufprozess sah früher, einfach gesagt, wie folgt aus: Nach einem Kaufimpuls – Idee, Bedarf – machte man sich eine Notiz (z.B. Einkaufsliste). Mit der Fahrt oder dem Gang zum Händler seiner Wahl und der Auswahl des gewünschten Produktes wurde der Kaufprozess abgeschlossen.

Beim Kaufprozess im Handel 1.0 lag die Entscheidungshilfe, wie auch die Beratungskompetenz, beim Händler. Dies hat sich im Zeitalter des E-Commerce geändert. Es gibt eine große Anzahl von Auswahl- und Entscheidungshilfen: Homepages der Hersteller, Testberichte im Internet, Vergleichs- und Preisportale bis hin zu Erfahrungsberichten in den Sozialen Medien.

Mit E-Commerce tritt die Produktauswahl vor die Händlerauswahl. Als Entscheidungshelfer treten Vermittler, wie z.B. Google oder Amazon, auf. Doch auch im Zeitalter des Onlineshoppings kommt nach dem Kaufimpuls erst eine Wartefrist. Vor dem Kauf wird erst im Internet, auf Rechnern im Büro oder am privaten, recherchiert. Es werden Erfahrungsberichte gelesen oder die günstigsten Preise für das gewünschte Produkt gesucht.

Mobile Endgeräte im Kaufprozess

Mobile Endgeräte bringen ein neues Momentum in den Kaufprozess ein. Der Kaufprozess rückt zeitlich zum Impuls vor, da mobile Endgeräte die Wartefrist auf den Kauf verkürzen und das Recherchieren jederzeit ermöglichen. Mit dem Smartphone oder Tablet ist es jederzeit und quasi von jedem Ort aus möglich Erfahrungswerte zu Produkten einzuholen. Spontankäufe nehmen durch den Wegfall der zeitlichen Verzögerung zu – geplante Käufe hingegen ab. Durch innovative Shopping-Apps wird die Anzahl der Händler minimiert. Der Kaufprozess verlässt das eigene Ökosystem nicht mehr, was wiederum Mitbewerber ausschließt.

Services zur Bindung der Kunden

Eine interessante Ausprägung im E-Commerce sind Services, wie Abo-Modelle – z.B. Amazon Prime, Vorteilskarten – die es schaffen, den Wettbewerb teilweise auszuschalten. Den Wettbewerb wirklich auf Distanz halten können sie im Kontext der Veränderung des Kaufprozesses vor allem im Fulfillment. Eine aktuelle Studie zeigt, dass nur noch 1% der Amazon-Prime Kunden bei anderen Händlern vergleichen.

Zum Beispiel das Konzept von Amazon-Prime: Gegen eine Jahresgebühr entfallen die Versandkosten. Eine sehr schnelle Lieferung wird garantiert. Der Service bietet noch weitere Vorteile, wie etwa der Zugang zum Streaming-Angebot.

Service-Angebote in diesem Bereich schalten den Wettbewerb praktisch komplett aus. Grundsätzlich stellt das eine Rückkehr zum Handel 1.0 dar, jedoch in einer monopolistischen Ausprägung, da die Auswahl der Anbieter praktisch entfällt.

Shopping-Devices zur Bindung der Kunden

Amazon experimentiert bereits seit längerem mit verschiedenen Shopping-Devices. Erst kam Amazon-Dash als Shopping-Stick. Ein Druck auf den Knopf des Sticks reicht aus, um ein Produkt zu bestellen. Später kam Amazon-Echo, ein sprachgesteuerter Shopping-Assistent. Durch den Dash-Button oder Alexa rückt der Produktkauf noch näher an den Kaufimpuls. Ein weiterer Vorteil solcher Shopping-Devices für den Händler ist, dass dadurch die Recherche des Kunden wegfällt. Der Kunde bleibt bei einem ihm bekannten Produkt und vergewissert sich nicht, ob das Produkt bei anderen Anbietern günstiger wäre.

Fazit

Die Digitalisierung brachte mit dem anfänglichen Paradigmenwechsel, Tausch von Händler- und Produktauswahl, weitere Entwicklungsstufe im Kaufprozess mit sich. Mobile Endgeräte verkürzen die Wartefrist bis zum Kauf und die nachfolgenden Entwicklungen schalten den Wettbewerb immer mehr aus. Der Produktkauf rückt immer mehr an den Kaufimpuls heran. Auch die Akteure im Kaufprozess haben sich verändert. Der Händler ist nicht mehr die erste Ansprechperson bei der Produktauswahl.

Es sind Erfahrungsberichte aus dem Internet und Vergleichsportale, die dem Kunden die Entscheidung vereinfachen.

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Der Einfluss der Digitalisierung auf Reisen

Digitalisierung auf Reisen

Auf der Couch das Internet nach Urlaubsangeboten durchforsten. Mit dem Smartphone die Urlaubsfotos auf Ibiza posten. Oder nach Sightseeingtipps für den nächsten Urlaub googeln: Für Urlauber werden Tablet und Smartphone immer wichtiger. Egal, ob bei der Suche nach Urlaubsangeboten, bei der Reisebuchung oder dem Festhalten von unvergesslichen Urlaubsmomenten: Die Digitalisierung hält auf Reisen immer öfter Einzug. Darauf muss sich nun auch die Tourismusbranche einstellen.

Roaming ändert die Spielregeln für den Toursimus

Wie kann man Urlaubern noch mehr Service bieten? Welche Wünsche haben sie? Diese Fragen werden in der Tourismusbranche diskutiert. Denn der Umbruch trifft fast alle Bereiche des Reisens. Von der Buchung über die Reiseplanung, bis zu Aktionen am Urlaubsort. Der gute alte Reiseführer in Buchform und die dazugehörige Landkarte haben schon lange ausgedient. Spätestens seit der massiven Reduzierung der Roamingkosten setzen die Urlauber und Urlauberinnen vermehrt auf Apps und das Internet. So wollen sie die besten Tipps für ihre Reise auch am Urlaubsort erhalten.

Reiseführer und Hotelkataloge haben ausgedient

Hotelkataloge liegen ebenfalls nicht mehr im Trend. Die durchschnittlichen Urlauber und Urlauberinnen durchstöbern das Internet nach Reiseschnäppchen. Dabei landen sie oft bei Vergleichsportalen. Die verschiedenen Angebote der Reiseveranstalter werden dort übersichtlich aufgelistet. Die meisten Portale haben auch ihre eigene App. So können sie sofort eine Mitteilung schicken, sobald ein neues Angebot hereingekommen ist, was den persönlichen Interessen entspricht.

Nun möchte auch Google den Reisemarkt aufmischen. Mit „Reiseziele auf Google“ sollen künftig Destinationen mit diversen Hotel- und Fluginformationen angeboten werden. Zusätzlich kann nach kulturellem Angebot, sehenswerter Architektur oder Ausflugszielen in der Natur gefiltert werden. Die Urlaubsangebote können dann ganz einfach per Link gebucht werden.

Reisen werden digitaler

Die Hotelsuche und die anschließende Buchung erfolgen per Tablet, Flugtickets erhält man innerhalb von Sekunden per Mail zugeschickt. Der Check-in am Flughafen und im Urlaubshotel erfolgt mittels Smartphone. Letzteres dient auch gleich als Zimmerschlüssel. Dies sind nur einige Bespiele, wie das Reisen in den letzten Jahren zunehmend digitaler wurde. Die nächsten Neuerungen stehen schon in den Startlöchern. So können etwa Big Data-Analysen helfen, den Familienurlaub genau auf die Wünsche und Bedürfnisse der Familie zuzuschneiden.

Urlauber können mittels Virtual Reality (VR)-Brille schon vor der Reise ihr Hotel in Dubai erkunden, die Sehenswürdigkeiten in London besuchen oder in die Unterwasserwelt der Karibik eintauchen. VR kann physische Reiseziele virtuell nachbilden. So wird es in Zukunft auch möglich sein, Orte zu besuchen, die heute nicht mehr existieren oder eine virtuelle Reise zu Phantasieorten zu unternehmen. Man könnte antike Städte besuchen, den Mars erkunden oder gar auf eine Dinosauriersafari gehen. Reiseexperten sehen hier großes Potenzial für die Reisebranche und für Urlauber.

Anforderungen an die Reisebranche

Der Onlineauftritt von Hotels oder Reiseveranstaltern wird zunehmend wichtiger. Die Vermarktung über Soziale Medien oder die Kooperation mit Vergleichsportalen sind nur einige Änderungen, die Reiseveranstalter und Beherbergungsbetriebe vor Herausforderungen stellt. In das digitale Angebot, das über den einfachen Werbeauftritt hinausgeht, muss man investieren. Um Kunden abholen und sie für eine Reise motivieren zu können, werden diese Neuerungen nötig sein.

Vorteile für die Urlauber

Die Digitalisierung bietet viele Vorteile für die Reisenden. Denn man kann bequem von zu Hause Hotels suchen, Reisen buchen oder sich Informationen zum Urlaubsort zukommen lassen. Auch Hotelbewertungen können vor einer Entscheidung zu Rate gezogen und Fotos auf Sozialen Medien inspiziert werden. Für die Urlauber wird es so einfacher, sich ihre speziellen Urlaubswünsche zu erfüllen. Doch Virtual Reality wird diese Möglichkeit in Zukunft noch einmal einen großen Schritt nach vorne bringen. Wo die Digitalisierung sonst noch überall durchdringt, können Sie hier sowie hier nachlesen.

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Der Einfluss der Digitalisierung auf das Gesundheitswesen

Digitalisierung im Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen steht heute mehr denn je vor großen Herausforderungen. Es herrscht ein Mangel an Ärzten sowie Pflegekräften. Auch die Kosten im Gesundheitswesen steigen kontinuierlich an. Um dieser Entwicklung etwas entgegenzusetzen, müssen Kosten gesenkt und Prozesse vereinfacht werden. Da die Gesellschaft immer älter wird, rückt die Prävention und gesundheitliche Vorsorge für jeden einzelnen immer mehr in den Fokus. Die Digitalisierung bietet für all diese Problemstellungen große Chancen.

Neue Technologien haben Dank der Digitalisierung in der Medizintechnik das Potenzial, das Gesundheitswesen zu verbessern und nachhaltiger zu gestalten. In der Folge soll ein Überblick über die Entwicklungen im Gesundheitswesen gegeben werden:

Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin

Künstliche Intelligenz übernimmt schon heute viele Aufgaben im Gesundheitswesen. Die Aufgaben reichen von Terminerinnerungen oder Zahlungsabwicklungen bis hin zur virtuellen Assistenz oder Bots. Diese können etwa Krankenberichte oder Behandlungsanalysen erstellen. In einem Spital werden große Mengen von medizinischen Überwachungsdaten gesammelt.

Dieses Material kann man anhand von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auswerten. So werden beispielsweise Anzeichen für mögliche epileptische Anfälle oder Durchblutungsstörungen schon früh erkannt. Für die Künstliche Intelligenz bieten sich aber noch viele weitere Aufgabengebiete an, die in Zukunft noch stärker in den Fokus rücken werden. Zum Beispiel kann KI auch in der Pharmaforschung oder der medizinischen Diagnose eingesetzt werden.

Virtual und Augmented Reality

Virtual Reality unterstützt beispielsweise Physiologen bei der Erforschung der Niere. Moderne, bildgebende Verfahren machen es möglich, sämtliche Verästelungen im Blutgefäßsystem einer Niere hochpräzise zu erfassen und daraus ein digitales 3D-Modell zu erarbeiten. Forschende können mit VR-Brillen die Niere im virtuellen Raum dreidimensional betrachten. An diesem Modell werden physikalische und molekulare Prozesse in der Niere simuliert. Dies hilft, die komplexen Vorgänge im Inneren des Organs besser zu verstehen.

Dies ist nur ein Beispiel von vielen, wie Augmented Reality in der Medizin angewendet werden kann. Die Möglichkeiten der virtuellen Realität sind nahezu unbegrenzt. Gerade in der Aus- und Weiterbildung von Ärzten und Ärztinnen ist der Einsatz von Virtual und Augmented Reality eine erfolgversprechende Bereicherung. Komplizierte Operationsverfahren können vollständig simuliert und auf immersive Weise geübt werden. Auch Patienten können die virtuelle Realität für sich nutzen: Schmerzpatienten wird ein Abtauchen in andere Welten ermöglicht. Innovative Rehabilitationsmaßnahmen bei Ergo- oder Physiotherapien werden dadurch deutlich erfolgreicher. Hier können zum Beispiel Virtual Reality-Spiele neben den klassischen Ergo- und Physiotherapien eingesetzt werden, um motorische Störungen auszugleichen oder Nerven neu zu vernetzen.

3D-Drucker im Gesundheitswesen

3D-Drucker stellen heute keine Neuerung mehr dar. Aufgrund der immer geringer werdenden Kosten für diese Technologie wird der Zugang zur Technik deutlich erleichtert. Sie stellen jedoch in der Medizin einen besonders wichtigen, lebensverändernden Faktor dar. Es lassen sich damit bereits ganze Hautpartien für Brandopfer oder Gewebe einschließlich der Blutgefäße herstellen. Auch Prothesen oder Schienen können beispielsweise auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten angepasst werden. In Zukunft wird diese Technologie sicherlich bisher Unvorstellbares leisten.

Überwachung und Behandlung der Patienten aus der Ferne

Auch das Internet der Dinge tritt in Zukunft vermehrt im Gesundheitswesen auf. Die Verbindung verschiedener medizinischer Geräte und die anschließende Auswertung mit den Datenbeständen der Krankenhäuser bietet großes Potenzial. Sie vereinfachen dadurch das Gesundheitsservice und die Diagnose. Aber auch die Behandlung oder Bestandsaufnahme von Arzneimitteln. Smart Devices, wie mit dem Internet verbundene Inhalationsgeräte oder Insulinpumpen, ermöglichen zudem die genaue Kontrolle über Behandlungen. Und, falls nötig, die direkte Anpassung – auch aus der Ferne.

Die Digitalisierung hat enormes Potenzial, die Medizintechnik voranzutreiben. Die Medizin 4.0 bietet mit ihren Technologien die Möglichkeit, das Gesundheitswesen nachhaltig zu verändern und zu verbessern. Einige Entwicklungen nutzt die Medizin bereits heute. Viele weitere Entwicklungen warten darauf, ihr vollständiges Potenzial abrufen zu können. Mit ihnen kann man das Leben der Patienten verbessern und die tägliche Arbeit für Ärzte und Ärztinnen erleichtern.

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Künstliche Intelligenz und Kunst

Künstliche Intelligenz in der Kultur

Was ist eigentlich Kunst? Diese Frage bewegte Philosophen und Künstler schon zu allen Zeiten. Gemeinhin verstehen wir, wenn wir von Kunst sprechen, Tätigkeiten, die nicht nur auf Wahrnehmung und Wissen, sondern auch auf Vorstellungskraft und Intuition beruhen. Menschliche Kreativität und schöpferische Tätigkeit wurden bislang eng mit dem Kunstbegriff verbunden. Wandelt sich die Welt, verändern sich auch Definitionen. Heutzutage stehen wir vor der spannenden Frage, ob auch Computer und Roboter (Künstliche Intelligenz) kreativ sein und sogar Kunstwerke erschaffen können.

Können Kreationen künstlicher Intelligenzen Kunst sein?

Noch nie konnte abschließend geklärt werden, was genau Kunst ausmacht. Paul Gauguin war der Meinung, dass Kunst eine verrückte Suche nach Individualität sei. Der Maler Marc Chagall hingegen hielt Kunst mehr als alles andere für einen Zustand der Seele. Bei vielen Versuchen zu definieren, was Kunst ist, steht das menschliche Erleben und Empfinden im Zentrum. Der zeitgenössische amerikanische Künstler Jeff Koons scheint die Definition aber nicht nur vom Künstler selbst, sondern auch vom Rezipienten abhängig zu machen:

 „Kunst ist ein humanitärer Akt. Kunst sollte in der Lage sein, die Menschheit zu beeinflussen, die Welt zu einem besseren Ort zu machen.“

Baut man seine Überlegungen auf diese Definition auf, liegt der Schluss nahe, dass es sich auch bei Kunstwerken, die nicht von Menschen geschaffen wurden, um Kunst handeln kann.

Von klassischen zu elektronischen Musikinstrumenten

Keine Kunstform, auch nicht die Musik, entsteht im leeren Raum. Inspiration, ein Ausgangspunkt künstlerischer Kreativität, spielt bei jedem Schaffensprozess eine wesentliche Rolle. Neues, nie vorher Dagewesenes, wird immer auf der Grundlage von bereits Existierendem geschaffen. Bei dieser kreativen Arbeit haben Menschen schon immer auf Hilfsmittel wie die menschliche Stimme oder auf Musikinstrumente wie Trommeln oder Flöten zurückgegriffen.

Doch längst haben auch digitale Instrumente den Einzug in das musikalische Schaffen gefunden. Digitale Synthesizer, also Musikinstrumente, die auf elektronischem Wege per Klangsynthese Töne erzeugen, haben ihren Siegeszug ab den 1970er Jahren angetreten. Das Aufkommen digitaler Klangerzeugung, zunächst per FM-Synthese, stellte damals eine Revolution dar. Bei der FM-Synthese erzeugen digitale Oszillatoren verschiedene Sinusschwingungen, die sich in Abhängigkeit von einem gewählten Algorithmus gegenseitig so modulieren, dass sich komplexe Schwingungsformen ergeben können.

Algorithmen in allen Lebensbereichen

Bis vor wenigen Jahren waren Maschinen hauptsächlich für ihre Effizienz bekannt. Doch in der letzten Zeit ist nicht nur die Verfügbarkeit großer Datenmengen rasant angewachsen; auch im Bereich der Algorithmen, die der künstlichen Intelligenz künstlerisch anmutende Strukturen antrainieren können, hat sich einiges getan. KI-Forscher halten es deshalb für denkbar, dass künstliche Intelligenz in den Bereichen Musik oder bildende Kunst Kunstwerke erschaffen kann.

Damit diese Art von Medienkunst entstehen kann, müssen Algorithmen so programmiert werden, dass diese anhand von Datenbanken neue Kunst erschaffen können. Ebenso wie menschliche Künstler bauen auch KI-Künstler ihre Werke auf bereits Existierendem auf.

AIVA

Der „Artificial Intelligence Virtual Artist“, kurz genannt AIVA, ist ein elektronischer Komponist, der im Februar 2016 geschaffen wurde. Dieser KI-Komponist ist überwiegend auf die Bereiche der klassischen und der symphonischen Musik spezialisiert. Bevor der Algorithmus AIVA begann, eigene Werke zu erschaffen, wurde von ihm zuerst eine umfangreiche Sammlung bereits existierender Werke klassischer Musik, die aus der Feder menschlicher Komponisten wie Bach, Beethoven oder Mozart stammt, eingelesen und verarbeitet. Der Algorithmus, der auf Deep Learning und Bestärkendem Lernen basiert, hat beim Studieren klassischer Musik verschiedene Regelmäßigkeiten und Muster entdeckt. Auf diesen basierend kreiert er seine eigenen Kompositionen wie zum Beispiel das Musikstück „Genesis“ Symphonic Fantasy in A minor, Op. 21.

AIVA ist der erste virtuelle Künstler, der von einer Musikgesellschaft, der französischen Gesellschaft SACEM, anerkannt wurde.

Kreative Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstler wie AIVA können zwar eigenständig Neues erschaffen, müssen bislang aber noch von Künstlern programmiert oder antrainiert werden. Die Kreativität von KI-Künstlern besteht zum aktuellen Zeitpunkt bislang in erster Linie aus dem Verdichten von bereits Existentem. Möglicherweise muss sich auch eine Künstliche Intelligenz erst über einen längeren Zeitraum entwickeln und eine eigene Künstlerpersönlichkeit herausbilden, um bedeutende Kunstwerke schaffen zu können. Denkbar wäre dies, denn der Prozess der künstlerischen Kreativität ist auch beim Menschen noch längst nicht vollends verstanden.

Die fortschreitende Digitalisierung verändert nicht nur unser Verständnis, was Kunst eigentlich ausmacht. Inwiefern KI tatsächlich in der Lage sein wird, kreativ und künstlerisch zu agieren, lässt sich noch nicht sagen, da auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme relativ eigenständig arbeiten.

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