Künstliche Intelligenz in der Augmented Reality — Schritt für Schritt

KI-gestützte AR-Objekterkennung: Potenziale und Praxis

Die Kombination von Augmented Reality (AR) mit Künstlicher Intelligenz (KI) bietet insbesondere im Bereich der Objekterkennung erhebliches Potenzial für Schweizer KMU. Mithilfe dieser Technologie können reale Objekte in Echtzeit erkannt und analysiert werden, was Anwendungen in Logistik, Fertigung und sogar im Einzelhandel ermöglicht. Die essenzielle Grundlage hierfür ist eine präzise Datenerfassung und -verarbeitung, die eine nahtlose Integration der Technologie in bestehende Geschäftsprozesse erlaubt.

Typische Fehler und ihre Korrektur

Uneinheitliche Datenqualität: Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von KI-gestützter AR-Objekterkennung ist die unzureichende Qualität und Einheitlichkeit der gesammelten Daten. Dies kann zu fehlerhaften Erkennungen und damit zu Prozessstörungen führen. Abhilfe schafft die Einführung eines standardisierten Datenmanagement-Ansatzes. Es ist ratsam, klare Protokolle zur Datenerfassung und -speicherung zu etablieren und regelmässige Datenqualitätstests durchzuführen, um die Systemleistung zu optimieren.

Unzureichende KI-Modelle: Ein weiteres Problem liegt in der Nutzung unzureichender oder unzureichend trainierter KI-Modelle. Diese können die Effizienz der Objekterkennung stark beeinträchtigen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie Modelle einsetzen, die auf ihre spezifischen Anwendungsfälle angepasst wurden. Eine Reserve an einem Fachpersonal, das Erfahrungen mit Machine Learning hat, ist ratsam, um Anpassungen nach Bedarf durchzuführen.

Mangelnde Integration in bestehende Systeme: Die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen wird oft vernachlässigt, was zu Insellösungen führt, die kaum Mehrwert bieten. Hier ist eine umfassende Planung erforderlich, die sowohl technologische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Eine Abstimmung der AR-Anwendung mit bestehenden ERP- oder CRM-Systemen kann die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Lösung verbessern.

Handlungsanleitung 14–30 Tage

Erste 7 Tage:

1. Durchführung einer Bestandsaufnahme bestehender Datenquellen und ihrer Qualität.
2. Auswahl und Beschaffung von AR-Hardware, die für die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens geeignet ist.
3. Beratung durch externe Experten für eine erste Einschätzung der Prozessintegration.

8 bis 14 Tage:

1. Entwicklung einer Strategie für die Datenerfassung und -verarbeitung, um die Grundlage für KI-Trainingsmodelle zu schaffen.
2. Auswahl geeigneter KI-Modelle und Simulation erster Trainingsdurchläufe, um die Leistung zu evaluieren.
3. Planung und Durchführung der Integrationstests mit bestehenden IT-Systemen.

15 bis 30 Tage:

1. Start der Implementierung der AR-Objekterkennung in einem spezifischen Betriebsbereich mit hoher Erfolgschance.
2. Durchführung von Schulungen für Mitarbeitende, um die Akzeptanz und die Benutzerfreundlichkeit zu maximieren.
3. Sammeln von Feedback und kontinuierliches Monitoring der Lösung, um Optimierungspotenziale zu identifizieren und umzusetzen.

Mit einer strukturierten Herangehensweise an die KI-gestützte AR-Objekterkennung können Schweizer KMU bestehende Prozesse effizienter gestalten und neue Geschäftsmöglichkeiten erschliessen. Es ist jedoch essentiell, die Technologien laufend zu überwachen und anzupassen, um nachhaltige Erfolge zu erzielen.