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关键主题咨询委员会预赛研讨会； 6月25日
•我们如何将生态系统聚集在一起以进行创新？•我们正在做什么来确保我们的研究被驱动到以可持续的未来为导向的变革？•跨学科和跨团队/组织工作的重要性•解决围绕数据隐私以及外包和协作安全性的先入之见？•供应商 - 端用户协作研发模型如何增强创新？Understanding Thomas Bauernhansl, Head , Fraunhofer IPA Invited: Julie Huxley-Jones, VP Scientific Digital & Tech, GSK Invited: Héctor Martínez, CTO and Co-Founder, BICO Invited: Belén Garijo, CEO, Merck KGaA Invited: Bianca Maria Colosimo, Professor, Politecnico di Milano 10.00 Break
中小企业为何难以找到人工智能：来自实践的调查及如何推动
工业 4.0 一词预示着工业生产的新纪元 (Kagermann 等人，2013)。生产工厂应更灵活，以更快地响应市场需求，更加用户友好，更可预测 (Kagermann 等人，2013)，例如通过状态监测。预计在转换成本方面，额外生产率的潜力在 10% 到 35% 之间 (R¨ußmann 等人，2015)，而其他研究发现节省甚至高达 70% (Bauernhansl 等人，2016)。这一潜力部分依赖于人工智能 (AI) (Wahlster，2017)。由于工业 4.0 一词已为人所知约 10 年 (Wahlster，2017)，我们想回顾一下 AI 一词在工业环境中的使用情况。人们是否确切知道在制造业中什么是人工智能？人工智能在制造业中的实施和成功程度如何？使用人工智能的具体好处是什么？如果“巨大潜力”的说法不仅仅适用于营销目的，那么人工智能在企业中广为人知也是可以预料的。本文的结构如下：首先，我们总结了在生产领域公司进行的关于人工智能的访谈中得出的主要结论，重点关注中小企业（SME）。其次，我们列出了支持公司使用人工智能的需求和潜在策略。之后，介绍了两种最佳实践解决方案。最后，我们得出结论并展望了未来。
灵活供应的双目标生产计划...
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