25 KI, IoT und Automatisierung aussagekräftige Prognosen ist dabei eine hohe Datenqualität. Ist diese Grundlage gegeben, wird rechtzeitig vorhergesagt, wann ein bestimmtes Bauteil verschlissen ist und ausgetauscht werden sollte. Fachkräfte können so bereits vor dem Auftreten einer Störung die nötigen Ersatzteile bestellen, die Wartung planen und durchführen. Stillstände und hohe Ausfallkosten werden vermieden und die Lebensdauer der Maschinen erhöht. Qualitätskontrolle. Ein weiteres Einsatzfeld von KI in der Industrie sind intelligente Bildverarbeitungssysteme, die mit Computer Vision und Software-Lösungen wie SAP Digital Manufacturing umgesetzt werden können. Diese KI-basierte Bildanalyse unterstützt die Qualitätskontrolle durch visuelle Prüfung in Fertigungsprozessen, um Fehler, zum Beispiel an Lötstellen von Produkten, automatisch in Echtzeit zu erkennen. Darüber hinaus ermöglichen KI-Assistenten wie SAP Joule eine Fehlererkennung in Echtzeit, indem sie Anomalien in Produktionsdaten entdecken und vor fehlerhaften Chargen warnen. Materialbedarfsplanung. Durch KI-Einsatz ist auch eine vorausschauende Materialbedarfsplanung umsetzbar. Dabei prognostiziert KI Bedarfe, basierend auf historischen Verbrauchsdaten und saisonalen Mustern. So werden saisonale Schwankungen berücksichtigt und Probleme frühzeitig erkannt, um Lieferengpässe zu vermeiden. Zugleich können Unternehmen unnötige Bestände reduzieren und sind agiler gegenüber ihren Kunden und dynamischen Märkten. Logistik. Im Logistikbereich kann KI Unternehmen bei der Transportplanung unterstützen, indem sie optimale Transportwege unter Berücksichtigung von Echtzeitdaten berechnet. Zudem ist auch eine Wareneingangsautomatisierung möglich, bei der KI selbstständig Frachtpapiere verarbeitet, wodurch manuelle Eingaben reduziert werden. Auch kann KI für die Lagerplatzoptimierung eingesetzt werden, indem die Technologie in Verbindung mit Lagerverwaltungssoftware wie SAP Extended Warehouse Management (EWM) eine dynamische Lagerplatzvergabe unterstützt sowie Pick- und Pack-Prozesse verbessert. Optimierung repetitiver Aufgaben in Vertrieb und Rechnungswesen. Da generative KI beeindruckende Fähigkeiten besitzt, menschliche Sprache zu verarbeiten, können KI-Assistenten Sales-Fachkräfte auch bei der Erstellung von Angeboten und Bestellungen unterstützen, um repetitive Aufgaben zu beschleunigen und Fehlerquellen zu reduzieren. So kann KI Daten aus Dokumenten extrahieren und automatisch Aufträge im Verwaltungssystem erstellen. Ebenso kann sie Stammdatenanalysen durchführen und zur Verbesserung der Datenqualität Dubletten und fehlerhafte Stammdaten identifizieren. Auch eine automatisierte Rechnungsprüfung mithilfe von Natural Language Processing (NLP)-Modellen ist möglich, um den manuellen Prüfaufwand zu reduzieren. Nachhaltigkeitsmanagement. Da Nachhaltigkeit für die Außenwirkung von Unternehmen und hinsichtlich Berichtspflichten aufgrund rechtlicher Rahmenbedingungen wie der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) einen immer größeren Stellenwert einnimmt, können Industrieunternehmen auch hier mithilfe von KI Vorgänge effizienter gestalten. So lässt sich, in Kombination mit Softwarelösungen zum Nachhaltigkeitsmanagement wie SAP ESG Cockpit und Sustainability Control Tower, eine automatisierte Emissionszuordnung umsetzen. Die ESG-Berichterstattung lässt sich darüber hinaus mithilfe automatisierter Textgenerierung durch KI-Assistenten deutlich vereinfachen.
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