In Zusammenarbeit mit Unternehmen wie Bayer, Cerence, Rockwell Automation, Saifr, Siemens Digital Industries Software und Sight Machine hat Micorsoft fein abgestimmten Modelle verfügbar gemacht, die mit branchenspezifischen Daten vortrainiert wurden und passende Anwendungsszenarien unterstützen. Die Grundlage dafür bildet die Microsoft Cloud. Durch deren Kombination mit branchenspezifischen Fähigkeiten und einem umfangreichen Partnernetzwerk sollen Unternehmen in verschiedenen Branchen einen sicheren Ansatz zur Förderung von Innovationen erhalten. Die Zusammenarbeit ermöglicht es, umfangreiche Szenarien mit eingebetteten KI-Funktionen für Kunden weltweit zu schaffen – von branchenspezifischen Datenlösungen in Microsoft Fabric über KI-Agenten in Microsoft Copilot Studio bis hin zu KI-Modellen im Azure AI Studio.
Angepasste KI-Modelle
Die neuen partnerbasierten Modelle nutzen die Leistungsfähigkeit von Microsofts Phi-Familie der kleinen Sprachmodelle (SLMs). Sie werden über den Azure-KI-Modellkatalog verfügbar sein, wo Kunden auf eine breite Palette von Modellen zugreifen können, um maßgeschneiderte KI-Lösungen mit Azure KI Studio zu erstellen oder direkt von Partnern zu beziehen. Die dort erhältlichen Modelle können auch zur Konfiguration von Agenten in Microsoft Copilot Studio verwendet werden, einer Plattform mit der Kunden KI-gestützte Agenten erstellen, anpassen und bereitstellen können. Sie lassen sich für die wichtigsten Anwendungsszenarien einer Branche anwenden, um dringende Bedürfnisse zu erfüllen – wie die folgenden Beispiele zeigen.
Fehlerbehebung im F&B-Bereich
Rockwell Automation stellt sein KI-Fachwissen für die Industrie über den Azure-Katalog bereit. Das Modell FT Optix Food & Beverage bringt die Vorteile branchenspezifischer Kenntnisse für Mitarbeiter in der Fertigung mit und unterstützt die Fehlerbehebung bei Anlagen im Bereich Lebensmittel und Getränke unterstützt. Das Modell liefert im richtigen Moment die nötigen Empfehlungen, Erklärungen und Wissen über spezielle Herstellungsprozesse, Maschinen und Eingaben für Mitarbeitende in der Fabrik sowie Ingenieurinnen und Ingenieure.
Schnellere Produktentwicklung
Siemens führt einen neuen Copilot für die NX X Software ein. Er nutzt ein angepasstes KI-Modell, das es ermöglicht, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, detaillierte technische Einblicke zu erhalten und komplexe Designaufgaben für eine schnelle und smarte Produktentwicklung zu lösen. Der Copilot soll CAD-Designern KI-gesteuerte Empfehlungen und bewährte Verfahren zur Optimierung des Designprozesses innerhalb des NX X-Erlebnisses bereitstellen. Anwender sollen damit in der Lage sein, bewährte Verfahren schneller zu implementieren, um die benötigte Qualität vom Design bis zur Produktion sicherzustellen. Pillen helfen wenig, um resilient zu werden. Entscheidend ist, an sich zu arbeiten und etwas zu verändern. Ähnlich ist es bei Unternehmen. Hier liegt der Schlüssel nicht in der Technologie, sondern in der Unternehmenskultur. ‣ weiterlesen
Resilienz: Kultur wichtiger als Technologie
KI-fähige Anlagendaten
Sight Machine wird den Factory Namespace Manager veröffentlichen. Das Modell analysiert vorhandene Fabrikdaten, erlernt Muster und Regeln hinter den Benennungskonventionen und übersetzt dann automatisch diese Datenfeldnamen in standardisierten Formaten von Unternehmen. Diese Übersetzung macht alle Anlagendaten in Fertigungsunternehmen KI-fähig und ermöglicht es Herstellern, die Produktion und den Energieverbrauch in den Werken zu verbessern, die Produktion mit Lieferketten, Logistik und Nachfrage in Einklang zu bringen und Fabrikdaten in die Unternehmens-IT zu integrieren. Das Abfüllunternehmen Swire Coca-Cola USA plant, das Tool zu verwenden, um seine umfangreichen SPS- und Anlagendaten effizient in seinen Unternehmensdaten-Namespace zu integrieren.
Passender Pflanzenschutz
Das Unternehmen Bayer wird seine Lösung E.L.Y. Crop Protection im Azure-KI-Modellkatalog bereitstellen. Dieses spezialisierte SLM ist darauf ausgelegt, den nachhaltigen Einsatz, die Anwendung, die Compliance und das Wissen im Bereich Pflanzenschutz zu verbessern. Es basiert auf der landwirtschaftlichen Expertise von Bayer und wurde mit Tausenden von praxisnahen Fragen zu Pflanzenschutzetiketten trainiert. Das Modell bietet landwirtschaftlichen Unternehmen, ihren Partnern und Entwicklern ein Werkzeug, um Lösungen für spezifische Lebensmittel- und Landwirtschaftsbedürfnisse anzupassen. Dabei zeichnet es sich durch seine Einhaltung der Standards für verantwortungsvolle KI aus sowie durch seine Skalierbarkeit für landwirtschaftliche Betriebe aller Arten und Größen – und auch durch seine Anpassungsmöglichkeiten, die es Unternehmen erlauben, das Modell an regionale und kulturpflanzenspezifische Anforderungen anzupassen.
Assistenten im Auto
Cerence bietet intuitive, nahtlose KI-gesteuerte Benutzererfahrungen für Automobilhersteller an und verbessert sein Angebot für digitale Assistenten im Auto durch feinabgestimmte SLMs in der Fahrzeughardware. CaLLM Edge, ein speziell für die Automobilindustrie entwickeltes, eingebettetes SLM, wird im Azure-KI-Modellkatalog verfügbar sein. Es kann für Fahrzeuginnenraum-Kontrollen, wie der Anpassung des Klimasystems, und für Szenarien verwendet werden, in denen es nur eine begrenzte oder gar keine Verbindung zur Cloud gibt. Die Fahrerinnen und Fahrer sollen dadurch ortsunabhängig die reaktionsschnellen Erlebnisse genießen, die sie von cloudbasierten großen Sprachmodellen (LLMs) gewohnt sind.
Von Partnern unterstützte, angepasste KI-Modelle für die Industrie werden über den Azure-KI-Modellkatalog oder direkt von Partnern erhältlich sein. Zusätzlich hat Microsoft neue KI-Modelle für das Gesundheitswesen in Azure KI Studio angekündigt. Die modernen multimodalen KI-Basismodelle für medizinische Bildgebung wurden in Zusammenarbeit mit Organisationen wie Providence und Paige entwickelt. Sie ermöglichen es Gesundheitseinrichtungen, eine Vielzahl von Datentypen zu integrieren und zu analysieren. So können sie künstliche Intelligenz in Fachgebieten wie Augenheilkunde, Pathologie, Radiologie und Kardiologie nicht nur für Texte nutzen.
Transformation durch KI-Agenten
Microsoft bietet auch KI-Agenten an, die gezielt für branchenspezifische Szenarien entwickelt wurden. Sie sind in Copilot Studio verfügbar und lassen sich so konfigurieren, dass sie die branchenspezifischen Bedürfnisse von Unternehmen unterstützen. Einzelhandelsunternehmen können beispielsweise den Store Operations Agent für die Unterstützung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Einzelhandel einsetzen oder den Personalized Shopping Agent, um die Einkaufserlebnisse ihrer Kundinnen und Kunden zu verbessern. Fertigungsunternehmen können den Factory Operations Agent nutzen, um die Produktionseffizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren, indem Ingenieure sowie das Produktionspersonal in die Lage versetzt werden, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben.
All diese Entwicklungen wären ohne eine solide Datenbasis nicht möglich. Denn KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie aufbaut. Wenn Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten genau, zugänglich und gut integriert sind, können sie tiefere Einblicke gewinnen und durch KI eine effektivere Entscheidungsfindung fördern. Die Plattform Microsoft Fabric hilft bei der Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen und bereitet Daten für erweiterte Analysen und KI-Modellierung vor. So lassen sich branchenspezifische Datenlösungen anbieten, die auf die individuellen Bedürfnisse jedes Unternehmens zugeschnitten sind und es ermöglichen, passende KI-Features zu entdecken und einzusetzen.
Erfüllung von Branchenbedürfnissen
Wichtiger Bestandteil der KI-Strategie von Microsoft ist die Verpflichtung für vertrauenswürdige KI. Sie umfasst Sicherheit, Gefahrenabwehr sowie Datenschutz und stellt sicher, dass KI-Lösungen nach hohen Standards für Integrität und Verantwortlichkeit entwickelt werden. Microsoft kombiniert branchenbezogene KI-Erfahrung, Erkenntnisse und Fähigkeiten mit einem tiefen Verständnis für die Herausforderungen und Ziele der Kunden. Zusammen mit Ökosystemen von Partnern soll das KI-Potenzial für jede Branche und jedes Unternehmen individuell erschlossen werden. Ziel ist es dabei nicht nur, KI-Tools anzubieten oder zu implementieren, sondern KI in die Kern-Tätigkeitsbereiche jeder Branche integrieren.
