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KI-Erfolg durch Testen gewährleisten

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Fertigungsindustrie und hat das Potenzial, das B2B-Kundenerlebnis zu verbessern. Doch Crowdtesting ist unerlässlich, um es richtig zu machen.

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KI-Erfolg durch Testen gewährleisten

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Fertigungsindustrie und hat das Potenzial, das B2B-Kundenerlebnis zu verbessern. Doch Crowdtesting ist unerlässlich, um es richtig zu machen.

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Darren Choong
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Die Fertigungsindustrie befindet sich in einem massiven Umbruch, der durch disruptive Trends wie die Zunahme von Daten und Konnektivität, fortschrittliche Analysen, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine, Fortschritte in der Robotik und künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben wird.

Diese revolutionäre Phase der Digitalisierung, bekannt als Industrie 4.0, zeichnet sich durch ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Abläufe und zur Gestaltung der Zukunft der Fertigung aus. Insbesondere spielt KI eine Schlüsselrolle bei der Optimierung von Fertigungsprozessen und revolutioniert die Arbeitsweise der Industrie. Sie ist auch ein unverzichtbarer Bestandteil bei der Entwicklung einwandfreier Lösungen, die sich auf Benutzerfreundlichkeit und außergewöhnliche Benutzererfahrungen (UX) konzentrieren.

Die Implementierung von KI birgt jedoch einzigartige Herausforderungen, die gründliche, flexible und innovative Testmethoden erfordern, um Zuverlässigkeit und Leistung sicherzustellen.

Wir untersuchen die vielfältigen Facetten der KI in der Fertigung, wie sie die Branche transformiert, und wie Crowdtesting als wertvolles Instrument dient, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Systeme und KI-gestützten Anwendungen nicht nur den Erwartungen entsprechen, sondern sie übertreffen.

KI in der Fertigung

Lassen Sie uns die wesentlichen Bereiche betrachten, in denen KI ihre Spuren hinterlässt:

  1. KI-gesteuerte Mass Customization ermöglicht es Herstellern, Produkte an individuelle Kundenbedürfnisse anzupassen, während sie gleichzeitig effiziente Produktionsprozesse aufrechterhalten.
  2. KI-gesteuerte Roboter und kollaborative Roboter (Cobots) automatisieren verschiedene Fertigungsaufgaben, einschließlich Montage und Materialhandling.
  3. Die Fähigkeit der KI, Geräteausfälle vorherzusagen, ermöglicht eine vorausschauende/proaktive Wartung, die Ausfallzeiten minimiert und Wartungskosten senkt.
  4. KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme ermöglichen eine äußerst präzise Inspektion von Produkten und verringern so die Wahrscheinlichkeit, dass fehlerhafte Artikel an Kunden gelangen.
  5. Die KI-gestützte Optimierung der Lieferkette hilft Herstellern, die Nachfrage vorherzusagen, Bestände effizient zu verwalten und Logistik sowie Transport zu verbessern.
  6. KI ermöglicht personalisierten Support, datengesteuerten Vertrieb und Marketing, vorausschauende Erkenntnisse und maßgeschneiderte Produktangebote.

Aber es gibt noch mehr zu berücksichtigen: Bestandsverwaltung, Mitarbeiterunterstützung durch tragbare Geräte, Produktdesign und Prototyping, Lieferantenauswahl, Prozesssimulation, Einhaltung von Vorschriften, Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter, Prozessoptimierung, Produktplanung und Energieeffizienz.

Alles muss wie beabsichtigt funktionieren, einfach zu bedienen und zuverlässig sein, und ein tolles Benutzererlebnis bieten. Deshalb ist das Testen nicht nur schön, sondern entscheidend.

Erprobung von KI in der Fertigung

Es ist wichtig zu verstehen, dass zwei Konzepte berücksichtigt werden müssen, bevor man über KI-Tests spricht: das Testen von KI-Systemen und das Testen von Lösungen, die KI nutzen.

Obwohl es einige Überschneidungen zwischen beiden gibt, liegt der Hauptunterschied im Umfang und Schwerpunkt der Tests. Das Testen von KI-Systemen konzentriert sich hauptsächlich auf die KI-Kerntechnologie selbst (Algorithmen, Modelle und Software), während das Testen von KI-Anwendungen die Bewertung der breiteren Benutzererfahrung und Funktionalität eines Produkts oder einer Dienstleistung beinhaltet, die KI als Komponente verwendet. Idealerweise sollten beide getestet werden.

Weiterentwicklung

Die Integration von KI-Systemen in Fertigungsprozesse hat die Produktivität, Produktqualität und Sicherheit verbessert. Die Effektivität von KI hängt jedoch nicht nur von der Ausgereiftheit der KI-Algorithmen und der hohen Qualität der Trainingsdaten ab – die für effektive KI-Systeme von grundlegender Bedeutung sind, da sie die Genauigkeit, Verallgemeinerung, Fairness und Gesamtleistung erheblich beeinflussen –, sondern auch von rigorosen Tests und der Qualitätssicherung. Diese sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die hohen Standards erfüllt werden, die für den Erfolg erforderlich sind.

Bedeutung von KI und Tests:

  • KI erkennt Fehler in Echtzeit und verhindert so, dass fehlerhafte Produkte an Kunden gelangen. Tests sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Qualität durch KI nicht beeinträchtigt wird.
  • KI optimiert die Produktion, reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Ressourcenzuweisung. Tests sind entscheidend, um Produktionsverzögerungen und Ineffizienzen zu vermeiden.
  • KI steigert die Sicherheit durch die Überwachung von Geräten und die Vorhersage des Wartungsbedarfs. Tests sind wichtig, um Unfälle zu vermeiden und Arbeitnehmer in sicherheitskritischen Anwendungen zu schützen.
  • Kundenzufriedenheit ist entscheidend für den Produktionserfolg. KI-Tests gewährleisten eine pünktliche Lieferung, Qualität und benutzerfreundliche Kundeninteraktionen.

Herausforderungen beim Testen von KI:

Das Testen von KI-Systemen in einer Fertigungsumgebung bringt eine Reihe von Herausforderungen, insbesondere aufgrund der komplexen Automatisierungsprozesse:

  • Fertigungsprozesse erzeugen riesige Datenmengen. KI-Systeme müssen diese Variabilität berücksichtigen und sich an veränderte Datenmuster anpassen.
  • Fertigungsanlagen bestehen oft aus vielen miteinander verbundenen Systemen. Bei Tests von KI in einer solchen Umgebung muss bewertet werden, wie KI mit anderen Geräten und Systemen interagiert.
  • KI in der Fertigung arbeitet oft in Echtzeit. Tests müssen sicherstellen, dass KI-Systeme Daten schnell verarbeiten und zeitnahe Entscheidungen treffen können.

Angesichts der zunehmenden Komplexität von KI in der Fertigung sind innovative Testmethoden unerlässlich. Einer dieser Ansätze ist das Crowdtesting, bei dem eine vielfältige Gruppe von Testern weltweit KI-Systeme gründlich bewertet und KI- und Softwaretests durchführt.

Im Bereich der Benutzerfreundlichkeit und Leistung können Crowdstester dazu beitragen, dass KI-Anwendungen durch Interaktion und Feedback angemessene Standards erfüllen. Gleichzeitig fördert das Testen der Barrierefreiheit die Inklusivität und macht KI-Systeme für eine vielfältige Nutzerbasis zugänglich.

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KI-Tests und das B2B-Erlebnis

Neben der Produktqualität darf auch die Auswirkung von KI auf das B2B-Kundenerlebnis nicht unterschätzt werden. Gerade B2B-Kunden wünschen sich zunehmend, ähnlich wie ihre B2C-Kollegen, bei der Interaktion mit Unternehmen ein personalisiertes und nahtloses Erlebnis. KI-Tests gewährleisten, dass KI-Systeme, die in B2B-Anwendungen eingesetzt werden, diese Erwartungen erfüllen können.

KI-gesteuerte Personalisierung:

Durch den Einsatz von KI, die umfangreiche Daten über das Verhalten, die Vorlieben und die Probleme von Kunden analysieren kann, können Unternehmen personalisierte Empfehlungen aussprechen, Prozesse rationalisieren und Inhalte oder Dienstleistungen auf individuelle Bedürfnisse zuschneiden. KI-Tests stellen sicher, dass diese KI-gesteuerten Personalisierungsfunktionen wie beabsichtigt funktionieren.

Die Rolle von B2B-Crowdtesting

B2B-Kunden haben einzigartige Anforderungen, und ihre Interaktion mit KI-Systemen kann komplexe und individuelle Anwendungsfälle beinhalten. Um sicherzustellen, dass KI-Systeme ihren Bedürfnissen und Erwartungen gerecht werden, ist es wichtig, einen vielfältigen Pool spezialisierter Crowdtester einzusetzen. Diese Tester können KI-Systeme aus der Perspektive eines B2B-Kunden bewerten und helfen, potenzielle Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken.

Ob es darum geht, KI-Chatbots/Kundenservice für einen schnelleren und personalisierten B2B-Support zu testen, interne Wissensdatenbanken zu überprüfen, um den Zugang der Mitarbeiter zu Informationen für einen besseren B2B-Kundenservice zu verbessern, oder KI-Anwendungen und KI-gesteuerte intelligente Geräte in Geschäftsumgebungen zu testen, um deren Funktionalität sicherzustellen – Crowdtesting bietet eine äußerst flexible Lösung, um KI-Systemen auf reale Szenarien hin zu optimieren.

 

Das Testen von KI birgt jedoch vielschichtige Herausforderungen:

  • KI-Systeme verarbeiten eine große und oft unvorhersehbare Anzahl von Eingaben, die sich in Format, Kontext und Komplexität unterscheiden können.
  • Sie müssen sich an unerwartete Daten, Situationen und Benutzerverhalten anpassen. Das Testen auf diese Unvorhersehbarkeit ist eine komplexe Aufgabe.
  • Die Sicherstellung, dass KI-Systeme frei von Vorurteilen sind und alle Nutzer fair behandeln, ist ein wichtiges, aber kompliziertes Ziel. Die Herausforderung besteht darin, dass Voreingenommenheit aus verschiedenen Quellen stammen kann, beispielsweise aus den Trainingsdaten selbst (wenn historische Einstellungsdaten bestimmte Bevölkerungsgruppen benachteiligen, kann eine KI, die im Einstellungsprozess eingesetzt wird, diese Gruppen weiterhin diskriminieren) und aus unbewusster Voreingenommenheit (beispielsweise bei der Auswahl von Trainingsdaten, der Wahl von Merkmalen und sogar beim Design von Algorithmen).

Crowdtesting bietet einen flexiblen Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen und zur Optimierung von KI-Systemen für die reale Welt. So geht’s:

  • Crowdtesting bringt Tester mit vielfältigen Hintergründen, aus unterschiedlichen Ländern und mit vielseitigen Erfahrungen Auf diese Weise lassen sich Testszenarien entwickeln, die reale Bedingungen und Anwendungsfälle simulieren, um die Robustheit und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen sicherzustellen.
  • Die Einbeziehung eines breiten Spektrums an Testern im Crowdtesting gewährleistet eine Evaluation von KI-Systemen aus verschiedenen Nutzerperspektiven. Dadurch können potenzielle Vorurteile und Ungleichheiten erkannt und beseitigt werden.
  • Feedback und praktische Erkenntnisse ermöglichen ein präziseres Bild darüber, wie KI-Systeme in der realen Welt funktionieren. Dies umfasst technische Anliegen, Benutzerfreundlichkeit, User Experience (UX) und die Anpassung der KI an die Nutzererwartungen.
  • Kontinuierliches Crowdtesting erlaubt eine fortlaufende Verbesserung. Tester können neue Funktionen, Updates oder Patches bewerten, um sicherzustellen, dass sich KI-Systeme kontinuierlich weiterentwickeln und sich an veränderte Nutzerbedürfnisse sowie neue Herausforderungen anpassen.
  • Crowdtesting stellt eine kosteneffiziente Lösung dar, um KI-Tests zu skalieren. Es bietet Zugang zu einem umfangreichen und vielseitigen Pool von Testern, ohne dass ein eigenes Vollzeit-Testteam unterhalten werden muss.

Die Quintessenz

Die Essenz liegt darin, dass KI Geschäftsprozesse verbessert, das B2B-Nutzererlebnis vorantreibt und zu einem entscheidenden Bestandteil beim Aufbau einer nutzerfreundlichen industriellen Zukunft wird.

Jedoch ist es entscheidend, das volle Potenzial von KI zu entfalten. Reale Tests, insbesondere Crowdtesting, sind der Schlüssel, um Schwachstellen aufzudecken, die Leistung der KI zu optimieren und potenzielle Probleme zu lösen.

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