Künstliche Intelligenz in der F&E

Internationale Benchmarking-Studie
Künstliche Intelligenz in der F&E

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Ihr Nutzen als Teilnehmer

Kostenlose, anonyme Auswertung der Studienergebnisse

Benchmarking mit den Top Performern der Studie

Ableitung von Handlungsfeldern für Ihr Unternehmen

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Grußwort

Künstliche Intelligenz – überbewerteter Hype oder Zukunftstechnologie? Fest steht, Künstliche Intelligenz ist längst in unserem Alltag angekommen und keine Zukunftsvision mehr! Vor allem im industriellen Kontext ergeben sich durch stetig wachsende Datenverfügbarkeit sowie verbesserte Analysemöglichkeiten erhebliche Potenziale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Insbesondere für die indirekten Unternehmensbereiche, wie die Forschung und Entwicklung (F&E), entstehen unterschiedlichste Potenziale, aber auch Herausforderungen.

Daher möchten wir, das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und die Complexity Management Academy, in Zusammenarbeit mit einem Industriekonsortium innovative Strategien, Konzepte und Anwendungsbeispiele der erfolgreichen Implementierung von Künstlicher Intelligenz in der F&E identifizieren.

Nutzen Sie daher die Benchmarking-Studie „Künstliche Intelligenz in der F&E“, um Ihre Strategie zur Integration von Künstlicher Intelligenz kritisch zu prüfen, weitere Impulse zu erhalten und informieren Sie sich anhand der Studienergebnisse über erfolgreiche Ansätze.

Über Ihre Teilnahme würden wir uns sehr freuen!

Mit besten Grüßen

Prof. Dr. Günther Schuh
Direktor der Academy und Lehrstuhlinhaber

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Das Industriekonsortium

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Die Umsetzungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der F&E werden im Rahmen der Fragebogenstudie anhand von vier übergeordneten Handlungsfeldern betrachtet:

• Betrachtung von organisatorischen Voraussetzungen
• Aspekte technologischer Voraussetzungen
• Möglichkeiten der Applikation im Portfolio
• Handlungsfelder zur Optimierung interner Prozesse

Die Struktur des Fragebogens orientiert sich daher an dem folgenden Ordnungsrahmen, welchen Sie mit Hervorhebung des relevanten Themenfeldes auf den nachfolgenden Seiten wiederfinden. Zur besseren Einordnung Ihrer Antworten werden initial allgemeine unternehmensbezogene Daten abgefragt.