Der aiXbrain Blog: Best Practices rund um erfolgreiche Innovation mit KI in der Industrie

In ihrer Digitalisierungsstrategie haben viele Unternehmen bereits erkannt, dass sie Ihre Produkte mithilfe von Künstlicher Intelligenz aufwerten können. In der Regel bedeutet das, Daten zum Produkteinsatz zu erschließen und diese schlau auszuwerten, um damit neue werthaltige Angebote für Kund:innen zu schaffen. In diesem Artikel haben wir die 5 wichtigsten Fragen zusammengestellt, die bei solch einem KI-Upgrade entscheidend sind.

Der Maschinen- und Anlagenbau in Deutschland zeichnet sich seit vielen Jahrzehnten durch seine hohe Innovationskraft aus. Unsere Ingenieurskunst wird weltweit geschätzt. Das Label “Made in Germany” steht überall in der Welt für höchste Qualität und Zuverlässigkeit, was international für gute Absatzzahlen sorgt.

Die Ursachenanalyse mit KI ist ein neuer Ansatz, mit dem Unternehmen Problemen in ihrer Produktion auf den Grund gehen und diese nachhaltig abstellen können. Damit können etwa ungeplante Stillstandszeiten vermieden und Qualitätsmängel bei hergestellten Produkten reduziert werden.

Der Einsatz einer vollautomatisierten KI in der Produktion ist nur in Ausnahmefällen möglich. Häufig ist es aber ohnehin viel sinnvoller, wenn Mensch und KI sich in der Zusammenarbeit ergänzen. Das macht menschzentrierte KI-Anwendungen besonders spannend.

Laut dem neulich veröffentlichten Innovationsmagazin des Kompetenznetzes ProduktionNRW gewinnt die Zusammenarbeit mit Startups als Innovationsstrategie für Maschinen- und Anlagenbauer immer stärker an Bedeutung. Mehr als 50% dieser Unternehmen arbeiten bereits mit Startups zusammen. Dabei ist die Bandbreite an Kooperationsformaten groß: von Hackathons über die projektbezogene Zusammenarbeit bis hin zu Accelerator-Programmen und strategischen Investments. Wir haben die spannendsten Fakten noch einmal zusammengestellt.

Wie kann KI helfen, die Lebensdauer von Produktionsmitteln zu verlängern? Dieser Frage gehen wir in Teil 2 unserer Miniserie zu KI Use Cases in der Produktion nach. Jeder der vorgestellten KI Use Cases baut dabei auf den 4 Chancen zur Wertschöpfung mit KI in der Industrie auf.

Wie kann KI helfen, kritische Taktzeitschwankungen in verketteten Fertigungslinien zu vermeiden? Dieser Frage gehen wir in Teil 1 unserer Miniserie zu KI Use Cases in der Produktion nach. Jeder der vorgestellten KI Use Cases baut dabei auf den 4 Chancen zur Wertschöpfung mit KI in der Industrie auf.

Die Entwicklung einer KI erfordert eine Vielzahl an verschiedenen Kompetenzen. Fehlen bestimmte Kompetenzen, wirkt sich das schnell negativ aus, bis hin zum Scheitern des Projekts. Eine gute Vorbereitung lohnt sich also. Erfahren Sie in diesem Artikel, welche Kernkompetenzen Sie für die Entwicklung Ihrer KI benötigen.

Einige Maschinen- und Anlagenbauer beschäftigen sich bereits intensiv mit der Frage, wie sie KI für Ihre nächste Produktgeneration nutzbar machen können. Dabei geht es ihnen darum, Ihre Maschinen mit intelligenten digitalen Services auszustatten, um noch besser auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen.