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.

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.

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.

Wie kann KI helfen, die besten Losgrößen für eine wirtschaftliche Sortenfertigung zu finden? Dieser Frage gehen wir in Teil 3 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, 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.

KI schafft Mehrwert aus Daten. Voraussetzung ist, dass die Daten einen ausreichenden Informationsgehalt für die Fragestellung enthalten, die die KI beantworten soll. Daten sind also die Grundlage für die Wertschöpfung mit KI. Doch was bedeutet das für Ihre Datenstrategie? Sollten Sie frühzeitig mit der Sammlung von Unternehmensdaten beginnen oder besser warten, bis Sie sich auf konkrete KI Use Cases festgelegt haben? Welche Daten sollten gespeichert werden? Wird ein zentraler Datenspeicher benötigt? In diesem Artikel finden Sie Antworten auf diese Fragen.

Wie kann KI Ihrem Unternehmen helfen, erfolgreicher zu sein? Für alle, die nach Antworten suchen, haben wir 4 aufeinander aufbauende Chancen, mit KI greifbare Mehrwerte zu erzielen, in einer kompakten Übersicht zusammengefasst. Mit jeder eingesetzten KI erhöht sich der Mehrwert für Ihr Unternehmen. Erfahren Sie im Folgenden, welche 4 konkreten KI-Wertschöpfungsstufen das sind und welche Mehrwerte Sie erwarten dürfen.

Erfolgreiche Produktentwicklung mit KI besteht aus mehreren Schritten. Grundsätzlich handelt es sich dabei um ein Innovationsvorhaben, d.h. Zeit und Geld müssen vorab investiert werden, ehe sich mit den Resultaten im Nachgang Umsätze erzielen lassen. Zwei Fragen sind dabei für Entscheider von entscheidender Bedeutung. Erstens: Wie lange dauert es, bis sich erste Umsätze mit der Innovation generieren lassen (Time-to-Market)? Und Zweitens: Wie hoch sind Zeit- und Geld-Invest bis zu diesem Zeitpunkt?

Die Entwicklung eines erfolgreichen KI-Produktes ist eine komplexe Angelegenheit. Gerade wenn Sie Ihr erstes KI-Vorhaben angehen, stellt sich die berechtigte Frage: “Machen wir das selber oder kaufen wir die notwendigen Kompetenzen besser ein?”  Dieser Artikel bietet Ihnen einen Überblick über die Vor- und Nachteile verschiedener Umsetzungsstrategien.