Episode 95: ChatGPT in der Produktion und Instandhaltung
ChatGPT in der Industrie
Elisabeth Schloten, Michael Büsselmann und ChatGPT
Willkommen zu einer neuen Episode von Mit Schirm, Charme und Sensoren! In dieser Folge dreht sich alles um den Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT in der Produktion und Instandhaltung. Elisabeth diskutiert mit Michael, unserem erfahrenen Automatisierungsexperten, über den Einsatz von LLMs in der Industrie.
In dieser Episode erfährst du:
- Unstrukturierte Daten: Die Herausforderungen von Freitextfeldern und warum sie bisher kaum genutzt wurden.
- Einsatz von Large Language Models: Wie KI-Modelle wie ChatGPT unstrukturierte Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse liefern können.
- Live-Demonstration: Michael zeigt anhand anonymisierter Kundendaten, wie ChatGPT die häufigsten Störungen in einer Anlage identifiziert.
- Vorteile für Produktion und Instandhaltung: Wie der Einsatz von KI die Effizienz steigert, Fachkräfte entlastet und zu besseren Entscheidungen führt.
- Schnelle Implementierung: Wie einfach und schnell solche KI-Lösungen in bestehende Systeme integriert werden können, um innerhalb weniger Wochen Ergebnisse zu liefern.
Michael und Elisabeth bieten Einblicke in ihre Erfahrungen und zeigen, wie moderne KI-Technologien nicht nur Kosten senken, sondern auch die Produktivität steigern können.
Wir freuen uns auf dein Feedback zur Episode! Bei Fragen oder Anregungen schreibe uns gerne an hello@kiotera.de.
Episode 95: ChatGPT in der Produktion und Instandhaltung
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Mehr InformationenInhalte
- 00:00:20 bis 00:02:26: Einführung ins Thema – Vorstellung der Gäste Michael (Automatisierungsexperte) und ChatGPT. Diskussion über das Problem unstrukturierter Daten in Produktion und Instandhaltung, insbesondere Freitextfelder, die selten analysiert werden.
- 00:02:26 bis 00:03:25: Aktueller Stand der Datenerfassung – Michael erläutert, dass Daten zwar oft strukturiert erfasst werden, aber die Analyse und Mehrwertgenerierung daraus meist nicht stattfindet.
- 00:03:47 bis 00:04:42: Veränderungen durch ChatGPT – Erklärung, wie Large Language Models die Datenanalyse erleichtern und intuitiver gestalten, indem sie sprachliche Beziehungen erkennen.
- 00:04:42 bis 00:05:54: Funktionsweise von Sprachmodellen – Technische Erklärung, wie Sprachmodelle Kontext herstellen und dadurch komplexe Fragen beantworten können.
- 00:05:54 bis 00:06:29: Erkennung von Synonymen – Diskussion über die Fähigkeit von Sprachmodellen, unterschiedliche Begriffe (z. B. Maschine vs. Anlage) zu verknüpfen und somit bessere Suchergebnisse zu liefern.
- 00:06:41 bis 00:08:34: Live-Demonstration von ChatGPT – Michael zeigt anhand anonymisierter Kundendaten, wie ChatGPT die häufigsten Störungen in einer Anlage identifiziert.
- 00:08:34 bis 00:09:11: Diskussion der Demonstration – Reflexion über die Effizienz von ChatGPT und die kurze Zeit, die für die Analyse benötigt wurde. Frage nach den Unternehmen, für die diese Technologie relevant ist.
- 00:09:11 bis 00:10:18: Anwendungsbereiche der Technologie – Erklärung, dass ChatGPT für alle Unternehmen mit unstrukturierten Daten nützlich ist und den Zugang zu Informationen für Mitarbeiter erleichtert.
- 00:10:18 bis 00:11:30: Vorteile bei Fachkräftemangel – Diskussion über Effizienzsteigerung, Entlastung von Fachpersonal und die Möglichkeit, Trends und Muster in Daten zu erkennen.
- 00:11:30 bis 00:12:35: Aufwand der Einführung – Gespräch über die einfache Implementierung der Technologie und wie schnell erste Ergebnisse erzielt werden können.
- 00:12:35 bis 00:15:29: Herausforderungen bei der Datenintegration – Vertiefte Diskussion über Datenharmonisierung.
- 00:15:29 bis 00:16:32: Zusammenfassung der Vorteile – Betonung des Mehrwerts, der aus bisher ungenutzten Daten generiert werden kann, und der kurzen Implementierungszeit.
- 00:16:32 bis 00:17:25: Besondere Vorteile von Large Language Models – Gewinnung neuer Erkenntnisse, Verbesserung der Maschinenverfügbarkeit und Verlängerung der Lebensdauer durch frühzeitige Identifikation von Fehlermustern.