Künstliche Intelligenz Teil 1: Business Modelle revolutionieren

Datenmengen ermoeglichen KIFlexibler, schneller, kostengünstiger, personalisiert und mit sehr hoher Qualität. Das produzierende Gewerbe kann sich keine Verschnaufpause gönnen. Die globale Vernetzung von Wertschöpfungsnetzwerken und die nahezu uneingeschränkte Transparenz fordern die Fähigkeit sich fortwährend dynamisch an sich ändernde Rahmenbedingungen anzupassen. Aber kann das noch gelingen? Sind die Möglichkeiten bereits ausgeschöpft oder bringen die Weiterentwicklung von Technologie, die weitere Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) doch noch neue Optionen?

Die Komplexität und stetig veränderten Rahmenbedingungen innerhalb von Produktionskreisläufen sind hierfür prädestiniert. Noch sind die Digitalisierung und das Sammeln von Daten in vielen Betrieben allerdings nicht weit genug fortgeschritten, dass eine ausreichende Basis vorhanden wäre und für jede Aufgabenstellung mathematische Beschreibungen angelegt werden können, um KI-Algorithmen wirklich lernen zu lassen.  Allerdings ist die Industrie dran am Thema der digitalen Transformation. KI-Algorithmen werden also zukünftig weitere Möglichkeiten der Effizienzsteigerung und der Vernetzung erschließen, die heute noch nicht denkbar sind. Dies alles birgt das Potenzial Geschäftsmodelle von produzierenden Unternehmen grundlegend zu revolutionieren – und so fit für die Zukunft zu werden.

Erfolgsfaktoren in der Industrie: Gestern, heute und morgen

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen nicht nur die Möglichkeit weiträumige Datenanalysen in stark verkürzter Zeit durchzuführen, sondern die Ergebnisse auch auf vielfältige Art und Weise zu interpretieren – und daraus schließlich wertvolle Erkenntnisse zu ziehen. Mit diesem Wissen können Unternehmen direkt Maßnahmen ergreifen, die sich positiv auf die Produktionsleistung auswirken. KI ersetzt dabei nicht den Menschen, sondern ermöglichen es, dass aus der Datenflut die richtigen Schlüsse gezogen werden, um die Faktoren Kosten, Qualität und Produktionszeit sinnvoll anzupassen. Allerdings muss diese Datenflut wie gesagt erst einmal vorhanden sein. Dann öffnen sich allerdings tatsächlich neue Türen.

So ist eine möglichst geringe Ausfallzeit von Maschinen einer der wichtigen Faktoren, den die Unternehmen im Blick haben. Denn selbst bei regelmäßiger Wartung können immer wieder ungeplante Ausfälle auftreten und komplette Produktionsstraßen zum Stillstand bringen. Auch hier kann die smarte Auswertung von Daten ein Schlüsselfaktor sein, um die Downtime besser vorherzusehen und so einen reibungsloseren Betrieb zu gewährleisten. Auch mit konventionellen Möglichkeiten ist heute schon sehr viel erreichbar. Dennoch können neue Methoden der KI Unternehmen zukünftig eventuell noch besser unterstützen. Die Algorithmen erlauben es unüberschaubare Datenmengen eines Produktionszyklus so aufzuschlüsseln, dass zum einen anfallende Wartungen frühzeitig erkannt werden (Predictive Maintenance) oder weitergehend direkt analysiert werden, um Wartungen auch automatisiert durchführen zu können (Prescriptive Maintenance). Interne Abläufe – angefangen von der Bestellung von Ersatzteilen bis hin zur Planung von Einsatzzeiten spezialisierter Techniker – können dadurch direkt beeinflusst und verbessert werden.

Neue Zeiten erfordern neue Ansätze

Damit stellt sich die Frage, warum nicht schon mehr Unternehmen auf Künstliche Intelligenz setzen? Und: Wie wird aus einem analogen ein digitales Unternehmen? Die digitale Transformation eines Fertigungsprozesses geschieht nicht über Nacht und – hier wird es besonders knifflig – erfordert eine ganzheitliche Betrachtung des Unternehmens. Denn digitale Transformation bedeutet mehr als „reine“ Digitalisierung. Eine IDC Studie ermittelte in diesem Kontext, dass etwa 70 Prozent aller Investitionen in eine digitale Unternehmensstruktur nicht zu einem höheren Gewinn führen wird, da Entscheider nur bestehende Prozesse digitaler machen, nicht jedoch neue Wege gehen.

Künstliche Intelligenz an der ein oder anderen Stelle bringt also nur bedingten Mehrwert. Es muss vielmehr ein Umdenken im Hinblick auf die digitale Kontinuität im Unternehmen geschehen, damit die Mehrwerte von datenbasierten Analysen auch wirkungsvoll eingesetzt werden können. Die digitale Transformation beinhaltet die Nutzung von Daten und Analysen, die dazu führen, die Sichtweise auf das eigene Unternehmen zu verändern und Kunden zukünftig innovative Produkte sowie personalisierte Erlebnisse bieten zu können. Erfolgreiche Unternehmen passen daher nicht nur ihre Prozesse an, sondern verändern ihre Geschäftsmodelle. So wird die Basis für langfristigen Unternehmenserfolg in der Herstellung gelegt und gleichzeitig Innovation gefördert. Das ist eine enorme Herausforderung, aber es lohnt sich die Weichen jetzt zu stellen und Schritt für Schritt in die Umsetzung zu gehen. Mitzuwachsen mit der Technologie und den neuen Möglichkeiten sozusagen.

Einblick in die Praxis: 3DEXPERIENCE Connect

Die 3DEXPERIENCE Plattform bietet produzierenden Unternehmen bereits heute viele Möglichkeiten, mit komplexen Anforderungen umzugehen. Beim 3DEXPERIENCE Connect am 4. November in Berlin zeigen Experten, wie Prozesse optimiert werden können, wo ein modellbasierter Ansatz hilft und wie damit der Grundstein für die Fabrik der Zukunft gelegt wird. Darüber hinaus greift die Veranstaltung die Wettbewerbsfähigkeit der Produktion in Deutschland und in Frankreich auf – und beleuchtet diese kritisch. Zwei Impulsvorträge der acatech und des BMWi zeigen, wie vielfältig die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz sind. Die Veranstaltung, diesmal im Rahmen des Innovationsdialogs, schafft damit den Brückenschlag zwischen Managemententscheidung und Innovationsgedanke. Wir freuen uns auf den Dialog.

Darko Sucic

Dr. Darko Sucic ist Senior Director und Leiter des Center of Excellence "Digital Manufacturing" bei Dassault Systèmes. Er ist Experte in Sachen Manufacturing, VR, AR, digitale Fabrik und Industrie 4.0.