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Elektronik automot ive 25 raschen ressourceneffizienten Zugriff auf Unternehmensdaten Dazu führen sie alle Informationen aus den unterschiedlichen Unternehmensdatenquellen in einen Suchindex zusammen Kommt es zu einer Suchanfrage durchsucht die Insight Engine angebundene Fachanwendungen oder Datenbanken analysiert die Inhalte extrahiert Informationen und stellt sie entsprechend aufbereitet dem Anwender zur Verfügung Im Gegensatz zu klassischen Suchtechnologien ermöglichen Insight Engines durch Einsatz von künstlicher Intelligenz eine dialogbasierte Kommunikation Der Einsatz von Large Language Models LLM befähigt sie Inhalte zu verstehen zusammenzufassen zu generieren und vorherzusagen LLMs basieren auf neuronalen Netzen Deep Learning und werden im Vorfeld mit riesigen Datenund Textmengen trainiert Anwendungen wie ChatGPT verwenden dafür öffentlich verfügbare Daten Ihr Ursprung ist daher meist nicht nachvollziehbar was unter Umständen zu falschen Ergebnissen Datenhalluzinationen führt Insight Engines nutzen die vorhandenen Unternehmensdaten als Basis für maschinelles Lernen Das intergierte LLM lernt also von den spezifischen im Unternehmen vorhanden Daten sowie von den Anwendern und ihrem Verhalten Auf diese Weise sind Insight Engines in der Lage ihren Nutzern intelligente aber auch fundierte sowie personalisierte Antworten zu liefern – übersichtlich aufbereitet in individuellen Dashboards Damit wird die Insight Engine zum effektiven Werkzeug für das gesamte Automobilunternehmen beispielsweise in der vorausschauenden Wartung in der Qualitätssicherung im Stücklistenwesen oder beim Thema Digital Twin Mit digitalen Abbildern Geschäftsabläufe durchspielen Digitale Zwillinge oder auch Digital Twins bergen ein riesiges Potenzial für die Automobilindustrie Die digitalen Abbilder der realen Produkte – vom Mikrochip bis zum Motor – eignen sich besonders dafür ressourcenschonend Abläufe und Prozesse durchzuspielen Strategien zu entwickeln sowie Optimierungsmöglichkeiten zu ermitteln Im Hintergrund arbeitende Insight Engines sorgen dafür dass diese Digital Twins rasch erstellt sowie die komplexen Zusammenhänge identifiziert und klar ersichtlich aufgezeigt werden können Etwaige Veränderungen lassen sich so optimal simulieren und mögliche Auswirkungen und Reaktionen vorab testen und prüfen Statt teure Prototypen zu entwickeln und langwierige Testphasen durchzuspielen sind Unternehmen auf diese Weise in der Lage vorhandene Ressourcen wie Material Zeit und Personal bedarfsgerecht zu steuern und Innovationen frühzeitig zu entwickeln Stücklistenmanagement transparent verwalten Stücklisten bilden in Automobilkonzernen eine überaus wichtige Informationsquelle Sie dokumentieren aus welchen ASAP Holding GmbH 9 CODICO GmbH 7 PEAK-System Technik GmbH 11 Schulz-Electronic GmbH 13 WEKA Fachmedien GmbH 23 27 28 Würth Elektronik eiSos GmbH Co KG 2 Zeon Europe GmbH 5 Director Content Electronics Dr Ingo Kuss Markenteam Joachim Kroll jk 1335 Chefredakteur verantwortlich für den Inhalt Markus Kien Chef vom Dienst mk 1333 Redaktionsteam Engelbert Hopf Chefreporter eg 1320 Ute Häußler Ltd Red uh 1369 Irina Hübner ih 1339 Andreas Knoll Ltd Red ak 1319 Corinna Puhlmann-Hespen cp 1316 Corinne Schindlbeck Ltd Red sc 1311 Tobias Schlichtmeier ts 1368 Harry Schubert hs 1338 Iris Stroh Ltd Red st 1326 Kathrin Veigel kv 1746 Nicole Wörner nw 1325 Karin Zühlke Ltd Red zü 1329 Die Ressortverteilung entnehmen Sie bitte der Internetseite elektroniknet de electronicsredaktion Redaktionsassistenz Andrea Seidel sei 1332 Layoutteam Wolfgang Bachmaier Ltg Andreas Geyh Norbert Preiss Bernhard Süßbauer Alexander Zach So erreichen Sie die Redaktion Tel 089 25556-1332 Fax 089 25556-1670 redaktion@elektronik de www elektronik de Sales Director Electronics Carolin Schlüter 1570 Sales Director New Electronics Christian Stadler 1375 Regional Sales Managers Emilia Dietrich 1574 Martina Greulich 1576 Teamassistenz Sales Electronics Projektassistenz New Business Natascha Schönemann 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