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

Laut der Mitte diesen Jahres veröffentlichten Studie Machine Learning 2021 des IDG beschäftigen sich bereits zwei Drittel der deutschen Unternehmen mit der Umsetzung von KI-Vorhaben. Für mehr als 60% der Firmen zeigen sich die Mehrwerte eines KI-Projektes bereits nach spätestens 12 Wochen. Neben der IT sind Produktionsumgebungen das Haupteinsatzfeld für KI. Wir haben für Sie die wichtigsten Zahlen zur KI-Nutzung und die größten Herausforderungen bei KI-Projekten zusammengestellt.

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 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.

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.

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.