Daimler hat die Produktion von LKWs mit Hilfe riesiger Datenmengen, Prozesskenntnissen, Teamwork mit Datenwissenschaftlern und passenden Tools nachhaltig optimiert. Durch die Entwicklung eines ML-Modells mit IBM Cloud Pak for Data können das IBM Data Science Elite Team und Daimler in einem frühen Stadium der LKW-Entwicklung vorhersagen, ob eine bestimmte Konfiguration gebaut werden kann. Dadurch werden die Kosten für Nacharbeiten am Fließband drastisch reduziert. Dank der integrierten CP4D-Plattform kann das Team den gesamten ML-Lebenszyklus abbilden.

1) In den letzten Jahren haben Unternehmen wie ­Google, Facebook und Amazon sehr viel in ­KI-Projekte investiert. 2) Kürzlich veröffentlichte IDC ein White Paper zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz – inzwischen haben 41 % der deutschen Unternehmen KI-Projekte umgesetzt, also weniger als in den skandinavischen Ländern oder im UK, doch planten 88% der deutschen Unternehmen neue KI-Projekte für die nächsten 12 Monate. Untersucht wurden auch die Hürden, die Unternehmen bei der Einführung von KI ­überwinden müssen. 3) Algion bereitet Daten von Fortune 1000 Unternehmen für Machine Learning (ML) Trainings-Projekte vor. In einem „Blueprint“ Paper beschreibt Algion den typischen Projekteinstieg: