Der Hype ist vorbei, die Umsetzung kommt mit atemberaubender Geschwindigkeit auf die Firmen zu. AI setzt sich immer stärker im Alltag durch: Übersetzungsprogramme, lustige Fotofilter auf dem Handy oder Fahrassistenzen im Auto. Nun steht der grosse Durchbruch in der produzierenden Industrie an. Perfekte Qualität und immer höhere Effizienz treiben Schweizer Firmen. Viele Betriebe haben begonnen Daten von Maschinen und Prüfgeräten zu speichern. Oft lokal auf verschiedenen Computern in unterschiedlichen Formaten und Tabellen. Fallende Preise und die einfache Handhabung von IoT-Gateways ermöglichen die Anbindung an die Cloud. Die Daten verweilen nicht länger in verteilten Silos, sondern werden entlang gesamter Wertschöpfungsketten und standortübergreifend aggregiert. Doch was nun? Wie kann ich einen echten Wettbewerbsvorteil aus den Daten ziehen ohne bloss einen gigantischen Datenmüllberg anzuhäufen? Mit neuen Konzepten wie Predictive Quality stehen ganzheitliche Lösungsansätze zur Verfügung, welche auch eine direkte Wertschätzung mitbringen. Doch trotz einem Jahrzehnt Hype von künstlichen neuronalen Netzwerken ist bisher wenig effektiv bei der Industrie angekommen. Philipp Schmid analysiert im Referat, wo die Technologie heute steht, er weist auf Stolpersteine hin und zeigt anhand von konkreten Beispielen das enorme Potential von AI in der Industrie.