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Diese vier Kapitalgüteraktien sind auch dank Künstlicher Intelligenz zukunftssicher und deshalb ein Kauf

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Aufklärung über Eigenpositionen: Diese Aktien aus dem Artikel halten TraderFox-Redakteure aktuell

Die Berenberg Bank beleuchtet in einer Studie die bahnbrechenden Auswirkungen von Allzweck-Künstlicher-Intelligenz auf die Industriewelt. Wie es heißt, könnte es dadurch in der Wettbewerbslandschaft zu einer Revolution kommen. Bei den Aktien von Belimo, Bossard, CNH Industrial und Inficon rät die Privatbank zum Kauf, weil man dieses Quartett als bereit für den Wandel hält. In der Spitze wittern die Analysten dabei mehr als Verdoppelungspotenzial. TraderFox berichtet.

In einer aktuellen Studie hat die Berenberg Bank die potenziellen Auswirkungen des Aufkommens von Systemen der allgemeinen Künstlichen Intelligenz (General-purpose AI models - GPAIS oder "starke" KI) auf die Wettbewerbsdynamik innerhalb der von ihr abgedeckten Investitionsgüter- und Industrietechnik-Unternehmen analysiert. Die Analysten der deutschen Privatbank betonen die Auffassung, dass entscheidendes Anwendungs-Know-how, dominante Marktanteile an der Schnittstelle "digital/physisch", digitalisierte Produkte mit Unterstützung eines offenen Daten-Ökosystems sowie ein robustes Industrienetzwerk Faktoren darstellen, die sich effektiv mit der "starken" KI-Technologie verbinden lassen und deren Einführung in den abgedeckten Branchen erleichtern könnten.

"Starke" oder universelle KI - warum die Aufregung?

Im vergangenen Jahr konzentrierte sich die Aufmerksamkeit der Medien im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) auf ChatGPT, ein Beispiel für ein GPAIS, das eine Funktion wie Bild- und Spracherkennung, Audio- und Videogenerierung, Mustererkennung, Beantwortung von Fragen und Übersetzung ausführt.

Während diese Funktionen das Potenzial haben, die betriebliche Effizienz in Industrieunternehmen zu verbessern, ist die Berenberg Bank an den umfassenderen Fähigkeiten von GPAIS interessiert, eine Reihe einzigartiger Modelle zu bewältigen, einschließlich einiger, für die es ursprünglich nicht absichtlich und spezifisch auf die richtige Weise trainiert wurde, ohne dass große Daten-Trainingsmengen erforderlich sind.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen des maschinellen Lernens und der zweckgebundenen KI ("enge" oder "schwache" KI) könnte GPAIS effizient eingesetzt werden, um schwierige Probleme zu lösen und Systeme anzugehen, für die das Training ansonsten schwierig oder teuer wäre. Der Einsatz von GPAIS könnte in einer Reihe von Bereichen von der Entwicklung von Medikamenten und Materialien bis hin zur Konstruktion komplexer Systeme von Nutzen sein.

Während die Entwicklung von GPAIS noch vor wenigen Jahren bescheiden erschien, haben den Angaben zufolge rasche technologische Durchbrüche, einschließlich des Einsatzes von Large-Language-Model (LLM)-Techniken, der Entwicklung neuer und wesentlich schnellerer Programmiersprachen speziell für GPAIS sowie verbesserter Berechnungsansätze, das Potenzial dieser Technologien in jüngster Zeit radikal verändert. Die von der Privatbank abgedeckten Industrieunternehmen haben wie es weiter heißt jedenfalls damit begonnen, die Möglichkeiten zu testen.

Potenzial zur Neudefinition der Wettbewerbslandschaft

Einige GPAIS-Modelle werden gemäß der zitierten Studie nachgelagerten Entwicklern über Anwendungsprogrammierschnittstellen (API) und Open-Source-Zugang zugänglich gemacht, wodurch sie leicht angepasst werden können, und werden bereits heute als Infrastruktur genutzt, um Endnutzern nachgelagerte Dienste anzubieten. Große Technologieunternehmen wie Google (über seine Tochtergesellschaft DeepMind) und Microsoft (in Zusammenarbeit mit OpenAI) haben 2023 eine Reihe von generativen KI-Tools vorgestellt.

Die Anwendung dieser Werkzeuge zur Bewältigung branchenspezifischer Herausforderungen könnte die Wettbewerbslandschaft neu definieren und die derzeitigen Branchenführer stören, insbesondere diejenigen, die versuchen, ihre Wettbewerbsfähigkeit durch geschlossene Datensysteme und Software zu steigern, da diese nun durch leistungsfähigere und kostengünstigere Lösungen, die auf neuen Frameworks (z. B. TensorFlow von Google, PyTorch von Meta) laufen, umgangen werden könnten. Die Integration bestehender industrieller Software mag also komplex sein, aber die Daten können einfach per Plug & Play genutzt werden, so die Berenberg Bank.

Konzentrieren Sie sich auf das, was Sie gut können - Automatisierung versus Autonomie

Während Software den Gesamtwert eines Produkts steigert, sind die An alysten der Meinung, dass für Industrieunternehmen die Automatisierung an der physisch-digitalen Schnittstelle, wo der Mehrwert aus dem Anwendungs-Know-how entscheidend ist, der Grund ist, warum diese Unternehmen einen dauerhaften Wettbewerbsgraben schaffen.

Im Gegensatz dazu erfordern vollständig autonome Lösungen, die darauf abzielen, ganze Systeme zu steuern oder zu optimieren, die Kombination mehrerer Produkte und Lösungen, oft von verschiedenen Herstellern, in einem ganzen berechenbaren Ökosystem von digitalen Zwillingsanwendungen, das sich in Zeit und Raum weiterentwickelt, und dann die Wiederholung der Berechnungen in Serie für jedes einzelne System.

Das sei heute unrealistisch komplex, aber die Barriere könnte mit GPAIS, ausgestattet mit einem branchenspezifischen Satz von Randbedingungen, beseitigt werden. Einige GPAIS behaupten bereits, eine Leistungssteigerung zu bieten, und entwickeln sich schnell und weitgehend unabhängig vom Industriesektor weiter.

Belimo, Bossard, CNH Industrial und Inficon heißen die Kaufempfehlungen

Bei einigen ausgewählten Unternehmen ist die Berenberg Bank der Meinung, dass diese am besten darauf vorbereitet sind, GPAIS im Industriesektor einzusetzen. Davon sind die Aktien von Belimo, Bossard, CNH Industrial und Inficon auch deshalb mit einer Kaufempfehlung versehen, weil man diesen Gesellschafen "zukunftssicheren" Eigenschaften zubilligt. Das mache sie zu geeigneten Partnern für die Einführung von GPAIS in ihren jeweiligen Branchen, was wiederum die Wettbewerbsposition dieser Unternehmen weiter stärken dürfte, so das Urteil.

Kauf-Tipp eins: Belimo Holding AG (ISIN: CH1101098163 - aktueller Kurs: 447,60 CHF, Kursziel: 570,00 CHF):

Belimo ist laut Berenberg Bank ein Weltmarktführer in der Entwicklung, Produktion und Vermarktung von Antriebslösungen für die Steuerung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimasystemen (HVAC).

Wie es heißt, genießen die Schweizer einen weltweit führenden Marktanteil bei Antrieben, Ventilen und Sensoren, die BACS an der physisch-digitalen Schnittstelle sind (die grundlegendste Ebene der Gebäudeautomation) und man liefert jährlich doppelt so viel Volumen wie der nächstgrößte Wettbewerber. Die Produkte von Belimo seien unabhängig von der Plattform, mit der sie verbunden sind (offenes Modell), und das Unternehmen sei führend bei digitalen und Cloud-Lösungen im Bereich der Feldgeräte, was es zu einem natürlichen Partner für GPAIS mache.

Das Unternehmen profitiere bereits von ersten Erfahrungen mit Testgebäuden, die mit GPAIS betrieben werden. Belimo ist nach Meinung der Analysten ein doppelter Gewinner von KI, da seine Produkte auch in Kühlanwendungen für Rechenzentren eingesetzt werden. KI-Chips sind sehr wärmeerzeugend, so dass fortschrittlichere Kühllösungen als in herkömmlichen Rechenzentren erforderlich seien.

Quelle: Qualitäts-Check TraderFox

Kauf-Tipp zwei: Bossard Holding (ISIN: CH0238627142 - aktueller Kurs 212,50 CHF: Kursziel: 295,00 CHF):

Bossard ist ein weltweit führender Anbieter für industrielle OEMs und Start-ups eines physisch-digitalen Ökosystems für kleine Montageteile (C-Teile), Befestigungstechnik, intelligente Logistiklösungen, Produktdesign und damit verbundene Dienstleistungen.

Das Unternehmen ist laut Berenberg Bank ein globaler Anbieter einer physischen/digitalen Plattform für C- und B-Teile, Befestigungstechnik, Produktdesign und damit verbundene Dienstleistungen für industrielle OEMs und Start-ups. Bossard ist Weltmarktführer im Vertrieb von industriellen C-Teilen mit einer grossen geografischen Reichweite, einem globalen Netzwerk von Lieferanten und einer eigenen digitalen Logistik- und Konstruktionsplattform mit KI-basierter Optimierungssoftware als Kernstück.

Die Akzeptanz der fortschrittlichsten Lösungen von Bossard hat in den letzten Jahren rapide zugenommen und dürfte nach Ansicht der Analysten die Führungsposition des Unternehmens in dieser stark fragmentierten Branche sichern sowie das Umsatz- und Gewinnwachstum des Unternehmens in den kommenden Jahren beschleunigen. Solange die kleineren Teile der Produktionsprozesse nicht digitalisiert werden können, was bei Bossard skalierbar und kostengünstiger sei, werde es schwierig sein, den vollen Nutzen von GPAIS oder anderen Industrie 4.0-Softwarelösungen zu realisieren.

Quelle: Qualitäts-Check TraderFox

Kauf-Tipp drei: CNH Industrial N.V. (ISIN: NL0010545661 - aktueller Kurs: 11,95 USD, Kursziel: 25,00 USD):

CNH Industrial ist ein Maschinen- und Dienstleistungsunternehmen, das sich auf die Landwirtschaft und die Bauindustrie konzentriert. Das Unternehmen ist ein klarer Markt- und Innovationsführer bei Erntemaschinen und alternativen Antriebssystemen für die Landwirtschaft.

CNH Industrial ist gemäß den Angaben der Berenberg Bank der weltweit größte Hersteller von Full-Liner-Landmaschinen und schafft digitale Ökosysteme, die nahtlos mit allen Marken und Technologien zusammenarbeiten können, die den Industriestandards (z. B. ISOBUS) entsprechen. CNH Industrial ist außerdem weltweit führend bei datengestützten Erntemaschinen und hat den höchsten Umsatzanteil mit Produkten mit landwirtschaftlichem Mehrwert unter seinen Wettbewerbern (ca. 50 % sind Erntemaschinen, Spritzen und andere Traktoren).

Dank der Übernahmen von Raven, Augmenta und Hemisphere sowie verstärkter F&E-Investitionen hat das Unternehmen die Innovation und die Einführung von Lösungen für die Präzisionslandwirtschaft beschleunigt, einschließlich digitaler Lösungen für das Flottenmanagement im Rahmen seiner neuen Ökosystem-Plattform, wobei die meisten Maschinen es dem Landwirt nun ermöglichen, während des Betriebs automatisch Daten zu sammeln.

Der dominierende Marktanteil von CNH Industrial in der Speziallandwirtschaft ist laut der zitierten Privatbank eine gute Voraussetzung für die Entwicklung neuer Anwendungen für die Präzisionslandwirtschaft in kleineren Betrieben, die im Vergleich zu den großen nord- und südamerikanischen Landwirten bisher nur wenig digitalisiert sind.

Quelle: Qualitäts-Check TraderFox

Kauf-Tipp vier: Inficon Holding AG (ISIN: CH0011029946 - aktueller Kurs: 1.158 CHF, Kursziel: 1.425,00 CHF):

Inficon bietet Instrumente für die Gasanalyse, -messung und -steuerung an. Die Software könnte zwar auf GPAIS basieren, aber der Vorteil von Inficon liegt nach Einschätzung der Berenberg Bank in der Optimierung der Algorithmen für das Fachwissen.

Dies sei der jahrzehntelangen Erfahrung in der Branche zu verdanken, da die Ingenieure des Schweizer Unternehmens mit denen von TSMC, Samsung, Intel und anderen in praktisch jeder Fab weltweit zusammenarbeiten würden. Zudem habe man einen dominanten Marktanteil bei Spektrometern (man glaubt, dass 80 % der Spektrometer, die in der Reaktionskammer des Werkzeugs in Fabriken eingesetzt werden, von Inficon stammen. Daher ist das Unternehmen in der einzigartigen Lage, nahtlose Rückkopplungsschleifen in sein Softwareangebot einzubauen, die alle drei Säulen einer autonomen Fabrik verbinden - Erkennung, Verbindung und Vorhersage.

Inficons Spektrometer lieferten bereits Analysen auf der Auflösungsebene der Kammern in Echtzeit, so dass Management-Software (z. B. Inficons fab guard) den Fluss korrigieren kann, um die Werkzeuge vor Verstopfungen oder anderen Ineffizienzen zu schützen. Inficons Fab Guard-Software verfüge über integrierte Algorithmen des maschinellen Lernens zur Selbstorganisation der Qualitätskontrollgrenzen am Werkzeug, die so genannte intelligente Fehlererkennung und -klassifizierung (FDC). Die Echtzeitdaten und -analysen auf Werkzeugebene würden dann in ein Manufacturing Execution System (MES) eingespeist, das den Materialfluss durch die Fertigung und den Zustand der Werkzeuge, die Prozessqualität und den Zustand der Werkzeuge verfolge.

Schließlich könnten die Daten auch in eine abschließende Qualitätsprüfung am Ende des Wafer-Fertigungsprozesses integriert werden, um eine durchgängige Feedback-Schleife zu schaffen, die bei der Optimierung von Zeitplanung, Qualität und Werkzeugauslastung in der Fertigung helfe und die richtigen KPIs zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Fertigung ermittele, wobei die Wichtigkeit verschiedener Aspekte (unter sich ändernden realen Umständen) eingestuft werde, was die Komplexität reduziere.

Die Software von Inficon, die das Unternehmen mit minimalen Investitionen entwickelt habe, biete bereits Analysemodelle für verschiedene Szenarien, einschließlich eines Werkzeugausfalls, und könnte mit einer umfassenderen GPAIS-basierten Fab-Management-Software kombiniert werden. Die Analysten stellen außerdem fest, dass Inficon von der Einführung von GPAIS doppelt profitieren könnte, da der erhöhte Bedarf an KI-Chips die Nachfrage nach seinen Produkten steigern würde.

Quelle: Qualitäts-Check TraderFox

CNH Industrial N.V. 11,026 $ +0,17 %
Inficon Holding AG 1.425,000 € +0,14 %

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