NET 12/2024

28 www.net-im-web.de 12/24 KI in der Industrie proaktivWartungsarbeiten planen, was die Lebensdauer der Maschinen verlängert und kostspielige Ausfallzeiten reduziert. Insgesamt ermöglicht der strategische Einsatz von KI im industriellen Umfeld eine signifikante Steigerung der Effizienz und eine Optimierung von Abläufen, was letztendlich zu einer verbesserten Wett- bewerbsfähigkeit führt. Aber wie können diese Potenziale konkret gehoben werden? Erfolgsfaktor Vorbereitung Für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld 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, inwelchen Bereichen und auf welche Weise KI-Lösungen einen Mehrwert bieten könnten. Zu Beginn steht die Analyse und Dokumentation der aktuellen Prozessland- schaft. Unternehmen müssen detailliert ver- stehen, wie ihre operativen und administrati- ven Prozesse ablaufen, welche Schnittstellen existieren und wie die Datenflüsse organisiert sind. Dies beinhaltet ein Verständnis für die in den Prozessen verwendeten Maschinen und Software-Stände, aber im individuel- len Fall zum Beispiel auch für die Lager- haltung, die verwendeten Werkzeuge und vieles andere mehr. Eine solche umfassende Bestandsaufnahme ermöglicht es, potenzielle Einsatzgebiete für Automatisierung und Ef- fizienzsteigerung durch KI zu identifizieren. Einweiterer wichtiger Aspekt ist das Datenmanagement. KI-Systeme benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu lernen und zu funktio- nieren. Unternehmenmüssen daher sicherstel- len, dass sie Zugang zu zuverlässigen, sauberen und strukturierten Daten haben. Dies kann bedeuten, dass bestehende Datenquellen be- reinigt 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 Im- plementierungsphase. Projekte sorgfältig auswählen Ein weiterer entscheidender Schritt ist die sorgfältige Auswahl der KI-Projekte. Unter- nehmen sollten mit Projekten beginnen, die einen klaren und messbaren Mehrwert bieten und gleichzeitig das Risiko eines Misserfolgs minimieren. Beispielsweise könnte ein Projekt zur automatischen Er- kennung von Fertigungsfehlern in einer Produktionslinie nicht nur die Qualität verbessern, sondern auch Kosten sparen, indem Ausschuss reduziert wird. Change Management spielt spä- testens bei der Projekt-Umsetzung 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 Stake- Der strategische Einsatz von KI im industriellen Umfeld ermöglicht eine signifikante Steigerung der Effizienz und eine Optimierung von Abläufen, was letztendlich zu einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit führt