Der Brauereikonzern Heineken hat ambitionierte Ziele: “Heineken will der am besten vernetzte Bierbrauer werden, und das basiert auf unserer Geschichte. Wir haben starke Verbindungen zu unseren Kunden und kennen sie seit 157 Jahren”, sagt Ronald den Elzen, CEO von Heineken.
PepsiCo: Die automatisierte Überwachung und Anpassung der Produktqualität setzt am Cheetos Extruder an wo die entwickelte KI-Lösung, basierend auf Microsoft Project Bonsai, die Extruder Eigenschaften überwacht und automatisch anpasst.
Ziel von MULTIVAC war es, seine neueste Maschinengeneration möglichst intelligent und bedienerfreundlich auszulegen. Gemeinsam mit dem Microsoft Partner diva-e wurde der „MULTIVAC Pack Pilot“ auf Azure IoT Basis entwickelt.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Zusammenarbeit von Menschen und Geräten. Roboter sind durch KI in der Lage, sich dynamisch an Situationen anzupassen und auf smarte Weise in den Alltag zu integrieren. Das schafft völlig neue Einsatzmöglichkeiten für autonome Geräte.
Die Zielgerade rückt in Sicht: 76 Teams sind im November 2020 bei der Symbioticon gestartet, dem Hackathon der Sparkassen-Finanzgruppe. Insgesamt sechs Teams konnten sich mit ihren Ideen für innovative, digitale Finanzlösungen durchsetzen und haben es in das dritte und letzte Level des virtuellen Hackathons geschafft. In diesem Artikel stellt sich das Team Regional Hero vor.
Das smarte Management von Daten und der Einsatz datenbasierter Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) bieten Versicherern die Möglichkeit, ihr Geschäftsmodell nachhaltig zu stärken.
Zuerst gab es mechanische Systeme. Dann automatisierte. Und jetzt: autonome! Entdecken Sie Projekt Bonsai, den Microsoft KI-Ansatz für Autonome Systeme, und erfahren Sie mehr über die Vorteile von künstlicher Intelligenz und angelernter Robotik für die Fertigungsindustrie.
Die entwickelte KI-Lösung, basierend auf Microsoft Project Bonsai, überwacht bei PepsiCo, dem US-amerikanischen Getränke- und Lebensmittelkonzern, die Extruder Eigenschaften der Produktionsanlage und passt sie automatisch an.
Um IoT-Projekte nicht nur erfolgreich umzusetzen, sondern auch langfristig sicher und zuverlässig zu gestalten, setzen wir bei Microsoft auf Offenheit und Zusammenarbeit. Der Erfolgsschlüssel besteht somit nicht darin, hinsichtlich jeglicher Technologie der führende Anbieter im Wettbewerb zu sein.
Mit Hilfe von Machine Learning (ML) lassen sich viele Aufgaben automatisieren: Kreditkarten-Betrugserkennung, E-Mail-Spam-Erkennung, Bildklassifizierung, Text Mining oder Zeitreihenprognosen, um ein paar Beispiele zu nennen.