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4 2025 www markttechnik de 19 rung jedes Fahrzeugs den Qualitätsstandards entspricht indem sie Oberflächenfehler erkennen die sonst unbemerkt bleiben würden Die Entscheidungsunterstützung durch KI ermöglicht es Unternehmen fundierte Entscheidungen auf Basis einer Analyse von Echtzeitdaten zu treffen In der Logistik kann KI beispielsweise zur Optimierung der Lieferketten dienen indem sie die effizientesten Routen vorschlägt oder unerwartete Verzögerungen vorhersagt Dies verbessert die Planung und verringert das Risiko von Lieferengpässen Durch Machine Learning lässt sich zudem Instandhaltungsbedarf leichter erkennen und die Instandhaltung einfacher durchführen Automatisierte Instandhaltungssysteme können beispielsweise den Verschleiß kritischer Maschinenteile überwachen und proaktiv Wartungsarbeiten planen was die Lebensdauer der Maschinen verlängert und kostspielige Ausfallzeiten verkürzt Insgesamt ermöglicht der strategische Einsatz von KI in der Industrie eine signifikante Steigerung der Effizienz und eine Optimierung von Abläufen was letztendlich zu einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit führt Aber wie lassen sich diese Potenziale konkret ausschöpfen? Erfolgsfaktor Vorbereitung Für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung von KI in der Industrie ist es unerlässlich dass Unternehmen eine gründliche Kenntnis ihrer eigenen Prozesse Abläufe und Systeme besitzen Diese tiefgehende Verständnisbasis ist die Grundvoraussetzung dafür überhaupt einschätzen zu können in welchen Bereichen und auf welche Weise KI-Anwendungen einen Mehrwert bieten könnten Zu Beginn steht die Analyse und Dokumentation der aktuellen Prozesslandschaft Unternehmen müssen detailliert verstehen wie ihre operativen und administrativen Prozesse ablaufen welche Schnittstellen existieren und wie die Datenflüsse organisiert sind Dies umfasst ein Verständnis für die in den Prozessen verwendeten Maschinen und Software-Stände aber im individuellen Fall beispielsweise auch für die Lagerhaltung die verwendeten Werkzeuge und vieles andere mehr Eine solche umfassende Bestandsaufnahme ermöglicht es potenzielle Einsatzgebiete für Automatisierung und Effizienzsteigerung durch KI zu identifizieren Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Datenmanagement KI-Systeme benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten um effektiv zu lernen und zu funktionieren Unternehmen müssen daher sicherstellen dass sie Zugang zu zuverlässigen sauberen und strukturierten Daten haben Dies kann bedeuten dass bestehende Datenquellen bereinigt oder neue Datenakquisitionsstrategien entwickelt werden müssen Nachdem die internen Prozesse und Datenanforderungen geklärt sind ist es essenziell eine realistische Abschätzung der Kosten und des Nutzens verschiedener KI-Projekte vorzunehmen Dabei sollten nicht nur die direkten Kosten für die Entwicklung und Implementierung der KI berücksichtigt werden sondern auch indirekte Kosten wie die Schulung der Mitarbeiter und mögliche Betriebsunterbrechungen während der Implementierungsphase Sorgfältige Auswahl passender Projekte Ein weiterer entscheidender Schritt ist die sorgfältige Auswahl der KI-Projekte Unternehmen sollten mit Projekten beginnen die einen klaren und messbaren Mehrwert bieten und zugleich das Risiko eines Misserfolgs minimieren Ein Projekt zur automatischen Erkennung von Fertigungsfehlern in einer Produktionslinie etwa könnte nicht nur die Qualität verbessern sondern auch Kosten sparen indem Ausschuss reduziert wird Change-Management spielt spätestens bei der Projektumsetzung eine entscheidende Rolle sollte aber bei der Projektauswahl bereits mitgedacht werden Die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten erfordert oft tiefgreifende Veränderungen in den Arbeitsabläufen und der Unternehmenskultur Alle Stakeholder von der Geschäftsführung bis zu den Endanwendern müssen in den Veränderungsprozess einbezogen und über die Vorteile und die Funktionsweise der neuen Systeme aufgeklärt werden Geschieht dies bereits bei der Projektauswahl und -planung hilft dies Widerstände abzubauen und die Akzeptanz und Nutzung der KI-Produkte zu fördern Insgesamt benötigen Industrieunternehmen die KI erfolgreich einsetzen wollen eine solide Basis aus genauer Kenntnis ihrer Prozesse und Abläufe qualitativ hochwertigen Daten sorgfältiger Projektselektion und effektivem Change-Management Nur so können sie sicherstellen dass die KI nicht nur technisch implementiert sondern auch effektiv genutzt wird um echten Mehrwert zu schaffen KI mag neu sein und zu großen Veränderungen in der Industrie führen – der Werkzeugkasten für digitale Transformationen ist längst bekannt Systems-Engineering bietet einen mächtigen Rahmen und vielfältige Methoden für die strukturierte Umsetzung von KI-Projekten in der Industrie Durch den modellbasierten Systemansatz ermöglicht Systems-Engineering eine ganzheitliche Betrachtung komplexer Systeme Dieser Ansatz erleichtert das Verständnis wie einzelne Komponenten innerhalb eines industriellen Systems interagieren und bietet eine strukturierte Methode zur Problemlösung und Optimierung Ein zentraler Bestandteil des Systems-Engineering ist das strukturierte Anforderungsund Risikomanagement Unternehmen können damit präzise definieren welche spezifischen Ziele sie mit dem Einsatz von KI erreichen wollen und gleichzeitig Risiken frühzeitig identifizieren und bewerten Dies ist besonders wichtig weil KI-Projekte oft Neuland betreten und somit unvorhergesehene Herausforderungen mit sich bringen können Die iterative Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung sind ebenfalls entscheidende Methoden im Systems-Engineering die besonders bei KI-Projekten zur Anwendung kommen Diese Ansätze ermöglichen es Projekte in kleineren überschaubaren Phasen zu entwickeln die es ermöglichen regelmäßig Feedback zu sammeln und die KI-Systeme entsprechend anzupassen Diese Flexibilität ist entscheidend um sicherzustellen dass die KI-Anwendungen auch wirklich den Bedürfnissen des Unternehmens dienen Neben Systems-Engineering ist das bereits erwähnte Change-Management ein unentbehrlicher Bestandteil der erfolgreichen Implementierung von KI-Projekten Um alle Stakeholder – von der Entscheidungsebene bis in den operativen Bereich – erfolgreich auf die Reise der digitalen Transformation mitzunehmen müssen Veränderungen sorgfältig geplant und kommuniziert werden Dies schließt eine umfassende Schulung der Mitarbeiter mit ein um sicherzustellen dass sie nicht nur die technischen Aspekte der KI verstehen sondern auch deren Potenzial und Vorteile erkennen Insgesamt bietet Systems-Engineering robuste und erprobte Methoden die Unternehmen dabei helfen können die Komplexität von KI-Projekten zu bewältigen und diese erfolgreich im betrieblichen Alltag zu integrieren ak ■