Large Language Models

Von vertrauenswürdigen Daten zur Materialrückgewinnung

Von vertrauenswürdigen Daten zur Materialrückgewinnung

Technologische Bausteine für eine zirkuläre Wertschöpfung
Zirkuläre Wertschöpfung braucht verlässliche Produktinformationen und Verfahren zur gezielten Materialrückgewinnung. Doch Daten liegen oft unstrukturiert vor, Lieferketten sind schwer nachvollziehbar und Altgeräte enthalten wertvolle Rohstoffe in komplexen Materialverbünden. Praxisnahe Demonstratoren zeigen, wie KI, Blockchain und robotisierte Verfahren diese Hürden überwinden und Materialkreisläufe schließen.
Intelligente Plattformen als Turbo für die moderne Fertigung

Intelligente Plattformen als Turbo für die moderne Fertigung

Mit KI, LLM und RAG den Datenfluss im Anlagenbau vernetzen
Heterogene IT-Systeme und isolierte Wissenssilos bremsen die Fertigung aus. Das Projekt Colab4DigiTwin zeigt, wie Unternehmen durch zentrale Plattformen, KI, LLMs und RAG den Datenaustausch optimieren und Fehlerquellen reduzieren können. So entstehen integrierte Wissensräume, die Prozesse beschleunigen, Mitarbeiter entlasten und Innovation ermöglichen. Der Schlüssel liegt in vernetztem Wissen und intelligenter Zusammenarbeit.
KI im Kundenservice: Wissen effizient nutzen

KI im Kundenservice: Wissen effizient nutzen

Warum Standard-LLMs nicht genügen und wie KI den After-Sales neu definiert
KI ist in der Industrie vielfach fester Bestandteil der übergeordneten Digitalisierungsstrategie. Besonders Large Language Models wie ChatGPT-4o kommen dabei zum Einsatz. Doch gerade im produzierenden Gewerbe stellt sich die Frage, wie sich unternehmensspezifisches Wissen effizient in diese Systeme integrieren lässt. Denn so beeindruckend LLMs auch sind, der Zugriff auf wertvolles internes Know-how bleibt ihnen weitestgehend verwehrt.