Atos Österreich CEO: „Top-down-Strukturen müssen einer neuen Vertrauens- und Zielkultur weichen“

In einem kurzen und prägnanten Gastkommentar für das brutkasten Magazin #10 thematisiert Johann Martin Schachner, CEO von Atos Österreich, warum der Digitalisierungsschub durch Covid-19 nicht nur eine technologische Frage ist, sondern auch eine neue Denkweise in Bezug auf die Unternehmensorganisation erfordert.
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Atos
Johann Martin Schachner, CEO Atos Österreich | (c) Schachner LinkedIn-Profil
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Covid-19 hat uns gezeigt, dass Homeoffice und Digital Working sehr wohl möglich sind und die Digitalisierung eine systemerhaltende und unternehmerische Notwendigkeit ist. Nun dürfen wir nicht wieder in alte Muster verfallen, sondern müssen den „unfreiwilligen“ Digitalisierungsschub nutzen und weiterverfolgen – die Technik dafür ist bereits vorhanden, nur unsere Denkweise müssen wir noch ändern.

Meeting that could have been an E-Mail

Wir werden auch in Zukunft nicht auf persönliche Treffen verzichten. Aber durch das neue Bewusstsein für ihre Notwendigkeit werden nicht nur klassische Homeoffice-Tools, sondern vollständige digitale Workplaces bis hin zu VR, AR, AI und Drohnen den Sprung in unseren Arbeitsalltag schaffen. Wir müssen nicht überall hinfahren, um Kundenkontakte und -services aufrechtzuerhalten. Damit sparen wir nicht nur Zeit und Geld, sondern erzeugen auch einen positiven ökologischen Effekt.

Kontrolle ist gut, Vertrauen ist besser

Die Auflösung klassischer Arbeitsorte verlangt das Bewusstsein für moderne Cybersecurity und eine „future ready“ technische Ausstattung der Workforce, um Business Continuity auch am Remote Workplace zu sichern. Mehr Selbstbestimmung und Verantwortung erfordern zugleich einen Wandel in der Unternehmensorganisation: Veraltete hierarchische Top-down-Strukturen müssen einer neuen Vertrauens- und Zielkultur weichen.


Über den IT-Dienstleister Atos

Atos ist ein weltweit führender Anbieter für die digitale Transformation mit 110.000 Mitarbeitern in 73 Ländern und einem Jahresumsatz von zwölf Milliarden Euro. Als europäischer Marktführer für Cloud, Cybersecurity und High Performance Computing bietet die Atos Gruppe ganzheitliche Lösungen für Orchestrated Hybrid Cloud, Big Data, Business-Anwendungen und Digital Workplace an.

*Disclaimer: Der Gastkommentar ist im brutkasten #10 Magazin als sponsored Content erschienen.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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