Künstliche Intelligenz im Unternehmenseinsatz - Zukunftsmusik oder Status Quo?

Künstliche Intelligenz (kurz: KI), gehört zu den Schlüsseltechnologien der Digitalisierung und ist somit Teil der digitalen Transformation. Für viele KMU scheint diese Technologie noch in weiter Ferne. Wir zeigen Ihnen, dass KI im Unternehmenseinsatz näher liegt, als Sie vielleicht denken.

KI – Teil unseres Zeitgeschehens

Es gibt auch heute schon einige Anwendungen von Künstlicher Intelligenz, sogar in unserem ganz normalen Alltag. Denken Sie nur einmal an Fahrassistenten. Dank intelligenter Abstandssensoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen nachbilden, wird das Autofahren nicht nur sicherer, sondern immer eigenständiger. Die Maschine Auto nimmt dem Menschen Teile seiner Aufgaben ab und verringert so das Risiko menschlichen Versagens. Genauso sind Sprachassistenten wie Siri und Alexa schon seit einiger Zeit in unserem Alltag integriert.

Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz kann aber noch viel mehr, gerade in der Industrie. Die KI ist dabei die logische Konsequenz aus der Entwicklung im Bereich Digitalisierung und Industrie 4.0. Die Digitalisierung zeichnete sich in den letzten Jahrzehnten vor allem durch die Computerisierung und eine hohe Konnektivität aus. Vorrangig bezeichnet die Künstliche Intelligenz die Fähigkeit von Maschinen, Lernprozesse eigenständig zu durchlaufen. Dadurch sollen für den Einsatz in der Industrie zukünftig viele Nutzungspotenziale ausgeschöpft werden.

In der Industrie 4.0 geht es dabei um vier verschiedene Aspekte: Sichtbarkeit, Transparenz, Prognosefähigkeit und Adaptierbarkeit.

Künstliche Intelligenzen sollen zukünftig also Prozesse nicht nur aufzeigen, sondern diese auch verstehen und so Prognosen herstellen, die Unternehmen dazu befähigen, auf vielfältige Eventualitäten vorbereitet zu sein. Dadurch werden selbstoptimierende Geschäftsprozesse erzielt – alle auf Basis von maschinellem Lernen.

Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen im Bereich KI aktuell?

Digitalisierung ist ganz klar die technische Voraussetzung für KI im Unternehmenseinsatz. Wenn KI die Konsequenz digitaler Transformation ist, muss in einem Unternehmen also auch eine Digitalisierung der Prozesse stattgefunden haben. Dies ist allerdings noch nicht in allen KMU zu beobachten.

Darüber hinaus muss auch eine genügend umfangreiche Datenbasis und Dateninfrastruktur vorhanden sein, um KI einzusetzen – Nur weil ein Unternehmen zunehmend digitalisiert arbeitet, heißt es noch nicht, dass ausreichend Daten in hinreichender Qualität gesammelt und auch ausgewertet werden können, um mit künstlichen Intelligenzen in die Zukunft der Industrie voranzuschreiten.

Schlussendlich stehen viele Unternehmen auch vor der Herausforderung, dass neben den technischen Voraussetzungen die menschlichen Potenziale nicht ausreichend vorhanden sind. Das bedeutet, vielen fehlt es schlichtweg an genügend Fachkräften mit umfassendem Know-How, um KI zu implementieren und an die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens anzupassen.

KI im Unternehmen – Anwendungsbereiche und Potenziale

Wenn wir untersuchen, welche Unternehmensbereiche am besten geeignet sind, um zukünftig künstliche Intelligenz zu implementieren, so wird deutlich, dass wir zukünftig ein breites Feld bedienen können. Absolute Spitzenreiter in der Analyse sind dabei die Bereiche Logistik, Produktion, Einkauf und Beschaffung, Service- und Kundendienst sowie die IT. Hier liegen die größten Potenziale für den KI Einsatz im Mittelstand verborgen. Dank künstlicher Intelligenz können in diesen Bereichen viele Prozesse optimiert werden.

Sprechen wir von künstlicher Intelligenz im Unternehmen, so handelt es sich meist um eine der drei folgenden Arten der KI:

  • Maschinennahe künstliche Intelligenz
    Hierbei findet der KI-Einsatz direkt an einer Maschine, bspw. in der Produktion eines Unternehmens, statt. Durch Sensoren werden zum Beispiel Maschinendaten gesammelt. Durch maschinelle Lernverfahren können so unter anderem der Zustand einer Maschine beurteilt und Fehler schneller erkannt werden. Darüber hinaus kann maschinennahe KI auch als Grundlage für Assistenzsysteme für Bediener fungieren.

  • Prozessnahe künstliche Intelligenz
    Prozessnahe KI wertet verteilte Datenquellen aus und analysiert beispielsweise den Zustand einer gesamten Fertigungsanlage. Hier geht es also nicht mehr nur um eine einzelne Maschine, sondern um einen Zusammenschluss aus einzelnen Stationen eines Arbeitsprozesses. Im Bereich Smart Maintenance werden hier mittlerweile schon gute Fortschritte erzielt. Mit Hilfe von KI lassen sich z.B. Gesundheitsmonitoren für Fertigungsanlagen installieren. Diese liefern eine durchgängige Analyse von Maschinendaten und leiten daraus Statusberichte oder auch Handlungsempfehlungen ab. So wird unter anderem die Planbarkeit von Prozessen in der Wartung und Instandhaltung von Fertigungsanlagen verbessert.

  • KI für die Supply Chain
    Die dritte Art von KI im Unternehmenseinsatz beschäftigt sich mit der internen Wertschöpfungskette. Transaktionsdaten, Absätze und Liefertermine werden zum Beispiel durch die KI analysiert und durch die bereitgestellten Daten können bessere Prognosen erstellt werden. Die ganze Wertschöpfungskette kann im Umkehrschluss davon optimiert werden. So profitieren nicht nur das eigene Unternehmen, sondern auch die Zulieferer, Abnehmer und schlussendlich der Endverbraucher von der KI.

KI im Unternehmenseinsatz - Von der Planung bis zur Umsetzung

Sebastian von Enzberg ist als Senior Experte und Gruppenleiter Industrial Analytics bei Fraunhofer IEM tätig. Er fungiert außerdem als KI-Trainer im Kompetenzzentrum Digital in NRW. In dieser Funktion unterstützt er Unternehmen bei der Befähigung für den Einsatz von KI und Data Analytics. In unserem Webinar „KI im Unternehmenseinsatz“ hat er uns Einblicke gegeben, wie die ersten Schritte in Richtung KI im Unternehmen aussehen können.

Herr von Enzberg - wie kann ich als Unternehmen herausfinden, ob und in welchem Bereich KI in meinem Unternehmen eine Option ist?

SvE:
„Wie bei jeder Implementierung von neuen Prozessen machen wir zunächst eine Potenzialanalyse. Nehmen wir als Beispiel die Umsetzung von KI bei BENTELER im Bereich Smart Maintenance: Zunächst haben wir ein Domänenverständnis aufgebaut. Das heißt, wir haben uns angeschaut, wie die Maschinen funktionieren, wie sie in einer Fertigungsanlage untereinander kommunizieren und welche Abhängigkeiten bestehen. Wir haben untersucht, ob es Zusammenhänge gibt, die durch KI abgebildet werden können. Welche Fehler können zum Beispiel vermieden werden, wenn wir durch künstliche Intelligenz rechtzeitig Prozessstörungen kommunizieren können? Im konkreten Fall von BENTELER ging es darum, durch die Vorhersage von Stromspitzen am Motor Ausfälle des Schrottbandes zu vermeiden.

Allgemein heißt das, das Domänenverständnis Ihrer eigenen Unternehmensbereiche strukturiert aufzunehmen und zu schauen, in welchem Bereich künstliche Intelligenz tatsächlich hilfreich sein kann.“


Was passiert nach der ersten Einschätzung?

SvE: „Haben Sie einen Bereich gefunden, in dem KI für Sie in Frage kommt, geht es darum, eine Dateninventur, bspw. mit einer Datenlandkarte durchzuführen. Welche Daten sind bereits in Ihrem Unternehmen vorhanden? Haben Sie bereits eine geeignete Dateninfrastruktur, um die Grundlagen für maschinelles Lernen bereitzustellen? Falls nicht, haben Sie die Möglichkeit, diese zu entwerfen und selbst aufzubauen?

Maschinelles Lernen kann nur auf Basis der Auswertung von genügend, qualitativ hochwertigem, Datenmaterial stattfinden. Hinzu kommt, dass Sie eine globale Analyse von Unternehmensprozessen, Benutzerschnittstellen, IT-Systemen und Produktionsressourcen brauchen, um die KI erfolgreich zu implementieren. Die KI, also das Maschinelle Lernen, wird dann umgesetzt durch die Analyse all dieser Prozesse, dem Einsatz eines individuellen Modells X mit den Unternehmensdaten und der anschließenden Überprüfung dieses Modells.“

Dies klingt nach sehr vielseitigen Anforderungen - können Unternehmen das alleine überhaupt leisten?

SvE: „In der Tat kann es schwierig sein, all das aus eigener Kraft umzusetzen. Vielen Unternehmen fehlt es bislang noch an genügend Fachkräften, die auf den Einsatz von KI und Data Analytics spezialisiert sind. Hinzu kommt, dass es keine allgemein gültigen KI-Systeme gibt.

Eine künstliche Intelligenz kann so individuell sein wie das Unternehmen, in dem sie eingesetzt werden soll. In diesem Fall gibt es aber immer die Möglichkeit, sich Experten von außen in das eigene Unternehmen zu holen. Vertrauen Sie auf die Expertise von Spezialisten im Bereich KI und digitale Transformation. Das Kompetenzzentrum Digital in NRW ist hierbei zum Beispiel ein guter Ansprechpartner. Hier finden Sie die Experten, die Sie brauchen, um die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen voranzutreiben.“

Sie wollen mehr über Künstliche Intelligenz lernen?  Unsere KI-Trainer stehen Ihnen mit Rat und Tat zur Seite. Weitere Infos finden Sie hier. Darüber hinaus bietet „Digital in NRW“ einen kostenfreien Unternehmenscheck als Einstieg in Ihre Digitalisierungsstrategie an. Werden Sie zukunftsfähig und sprechen Sie uns an!

 

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