Evaluation der Potenziale künstlicher Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• 1. Einleitung
  • 1.1 Zielsetzung und Vorgehen
  • 1.2 Methodik
• 2. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • 2.1 Algorithmen bilden die innere Struktur von KI
  • 2.2 KI ist eine schwache Intelligenz mit vier Arbeitsweisen
  • 2.3 Big Data ist Basis und Ergänzung von KI-Anwendungen
  • 2.4 Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz
    • 2.4.1 Regelbasierende Expertensysteme
    • 2.4.2 Natural Language Processing (NLP)
    • 2.4.3 Data Mining
    • 2.4.4 Neuronale Netze
    • 2.4.5 Maschinelles Lernen
      • 2.4.5.1 Deep Learning
• 3. Wie wird eine KI entwickelt?
  • 3.1 Anwendungsfälle mit Methoden entdecken
  • 3.2 Einen Anwendungsfall auswählen
  • 3.3 Budget für das Projekt festlegen
  • 3.4 Vorgehensmodell für Entwicklung und Implementierung erstellen
  • 3.5 Der Entwicklungsprozess
• 4. Die Verfügbarkeit von KI für Unternehmen
  • 4.1 Kompetenzzentren und Netzwerke für KMUs
  • 4.2 Wer sind die Dienstleister für KI?
  • 4.3 Bausteine und Tools vereinfachen die Entwicklung
  • 4.4 Service zur Nutzung von KI
• 5. Die Problemfelder von KI für Unternehmen
  • 5.1 Die Digitalisierung von Unternehmen
  • 5.2 Digitalisierungsstrategie im Bezug zu KI
  • 5.3 Wie sollte man KI im Unternehmen einführen?
  • 5.4 Folgen der KI-Nutzung in Bezug auf die Umfrageergebnissen
• 6. Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen
  • 6.1 Predictive maintenance zur Instandhaltung
  • 6.2 Industrielle Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung
  • 6.3 Smarte Systemanalyse von Maschinen
  • 6.4 Automated Guided Vehicles in der Fertigung und Logistik
  • 6.5 Empfehlende KI-Systeme im E-Commerce
  • 6.6 Hypertargeting zur Zielgruppenerstellung
  • 6.7 Predictive CRM zur Erhöhung des Umsatzes und Priorisierung von Kunden
  • 6.8 Predictive supply chain als übergeordnetes KI-System
  • 6.9 KI-Anwendungsfelder in der Logistik
  • 6.10 KI zur Serviceverbesserung mit Chatbots
• 7. Fazit
  • 7.1 Zusammenfassung
  • 7.2 Schlussfolgerungen
• 8. Literaturverzeichnis
• Anhang

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Evaluation des Potenzials von Künstlicher Intelligenz (KI) für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Sie analysiert die Theorie hinter KI-Anwendungen und deren Entwicklung, sowie die Faktoren, die die Zugänglichkeit und Implementierung der Technologie beeinflussen.

• Bewertung des Potenzials von KI für KMUs
• Analyse der Theorie und Entwicklung von KI-Anwendungen
• Untersuchung von externen und internen Faktoren, die die Implementierung von KI beeinflussen
• Identifizierung von Herausforderungen und Hemmnissen bei der Einführung von KI
• Vorstellung von Anwendungsmöglichkeiten für KI in verschiedenen Unternehmensbereichen

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Einführung der Thematik und Definition der Zielsetzung der Arbeit sowie der Methodik.
• Kapitel 2: Erläuterung der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, einschließlich Algorithmen, Arbeitsweisen, Big Data und Teilgebiete wie Expertensysteme, Natural Language Processing, Data Mining und Neuronale Netze.
• Kapitel 3: Beschreibung des Entwicklungsprozesses von KI-Anwendungen, von der Identifizierung von Anwendungsfällen über die Budgetfestlegung bis hin zur Implementierung.
• Kapitel 4: Untersuchung der Verfügbarkeit von KI für Unternehmen, inklusive Kompetenzzentren, Dienstleistern, Bausteinen und Tools.
• Kapitel 5: Analyse der Problemfelder von KI für Unternehmen, einschließlich Digitalisierung, Digitalisierungsstrategie und Folgen der KI-Nutzung.
• Kapitel 6: Präsentation von Anwendungsmöglichkeiten für KI in Unternehmensbereichen wie Instandhaltung, Qualitätssicherung, Logistik, E-Commerce und Kundenservice.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, KI, kleine und mittlere Unternehmen, KMU, Digitalisierung, Digitalisierungsstrategie, Anwendungsmöglichkeiten, Predictive Maintenance, Industrielle Bildverarbeitung, Smarte Systemanalyse, Automated Guided Vehicles, E-Commerce, Predictive CRM, Predictive Supply Chain, Chatbots, Wettbewerbsvorteile.