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.

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.

Komplexe technische Systeme wie Maschinen, Anlagen, Mess- und Regelungseinheiten oder auch Produktionslinien erzeugen heutzutage viele Daten. Um aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu verbesserten Produkten und neuen Innovationen führen, sind Ingenieur:innen darauf angewiesen, die richtigen Informationen in den Daten zu finden.

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 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.

Laut der Studie Machine Learning 2021 des IDG sehen 32 Prozent der Unternehmen in Machine Learning bzw. KI eine Chance zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. 35 Prozent verbinden damit die Möglichkeit zur Entwicklung neuer Produkte und Services. Während das in der Theorie gut klingt, stellt sich doch die praktische Frage, wie Sie konkret mit KI-Innovation Geld verdienen können. Wir haben 3 Ideen für den Maschinen- und Anlagenbau zusammengestellt.

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.

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.