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Wie KI zu einer höheren Wertschöpfung führen kann

Viele Unternehmen in Deutschland rechnen laut einer Bitkom-Umfrage damit, dass künstliche Intelligenz (KI) zur Problemlösung und zur höheren Wertschöpfung beitragen kann. Die Frage ist nur, wie und wofür KI Einsatz findet.

In der deutschen Wirtschaft ist fast so etwas wie ein KI-Fieber ausgebrochen, auch wenn viele Unternehmen noch gar keine richtige Vorstellung zu haben scheinen, was künstliche Intelligenz ist und wofür sie sich einsetzen lässt. Für Marketeers sind Bots, die auf erste Kundenanfragen reagieren, schon ein Stück KI. Dabei kann man bei dem Stichwort künstliche Intelligenz oder Artificial Intelligence (AI) in den meisten Fällen nur maximal von Machine Learning sprechen, was allerdings auch schon ein großer Wettbewerbsvorteil sein kann.

Hohe Erwartungen…

Grundsätzlich sehen die Unternehmen in Deutschland eine große Reihe von Vorteilen von KI, zum Beispiel in Form der Prozessoptimierung, wie der Branchenverband Bitkom bei Veröffentlichung einer Studie im April 2021 schrieb. 44 Prozent der Betriebe rechneten sich schnellere und präzisere Problemanalysen durch KI aus, 35 Prozent beschleunigte Prozesse und 30 Prozent einen geringeren Ressourcenverbrauch. Hinzu kommen erwartete Vorteile für den Personaleinsatz: 39 Prozent der befragten mehr als 600 Unternehmen gehen davon aus, dass sich durch KI die Zahl menschlicher Fehler im Arbeitsalltag reduzieren lassen, 31 Prozent erhoffen sich dadurch mehr Zugang zu Expertenwissen, 28 Prozent, dass sie ihre Mitarbeitenden dank KI mehr auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Heise online beginnt einen Artikel zum Thema KI und Wertschöpfung mit EnBW und Emma Leibfried, Manager kaufmännische Netzprozesse bei dem Karlsruher Energieversorger. Und sie sagt, dass EnBW die Zahl der Plausibilitätschecks der Zählerstände dank KI deutlich reduzieren konnte und der Einsatz sich somit im wahrsten Sinne des Wortes lohne. Ihr Kollege, der KI-Konzernbeauftragte Rainer Hoffmann, fügt hinzu, dass das Unternehmen KI nicht nur ausbaue, sondern immer auch auf die Wertschöpfung abklopfe. Eine Verbesserung müsse sich in Euro übersetzen lassen, und: „Wir machen keine Initiative, die keinen Wert bringt“, zitiert ihn Heise online. Derzeit liefen bei EnBW schon über 60 KI-Projekte, so auch im Rahmen eines von Tobias Zeh entwickelten Programms, das vorhersagen kann, wann es Zeit ist, Gasleitungen auszutauschen, bevor sie marode oder durch tiefwurzende Bäume in Mitleidenschaft gezogen werden.

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Für EnBW müsse sich eine Verbesserung in Euro übersetzen lassen (Quelle: Adobe Stock / fotomek).

… aber noch wenig echter Einsatz von KI

Dieses Abwägen zwischen einer möglichst langen Nutzung und der Vermeidung von Problemfällen ist auch ein Beitrag zur Wertschätzung.  Diese zu bemessen, hänge aber meist vom Einzelfall ab, zitiert Heise online Merle Uhl, Referentin künstliche Intelligenz & Digitalisierung beim Digitalverband Bitkom. Messgröße in der Logistik sei zum Beispiel die benötigte Zeit und Manpower sowie der Benzinverbrauch für den Warenverkehr. „Schwieriger wird es, wenn man darüber hinaus noch die gesellschaftlichen Auswirkungen – etwa durch einen verminderten Schadstoffausstoß – mit erfassen möchte“, so Uhl.

Bosch hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2025 alle Produkte mit KI zu entwickeln und auszurüsten und in dem niedersächsischen Werk in Hildesheim beim schnellen Hochfahren einer neuen Produktionslinie dank künstlicher Intelligenz Störungen identifizieren und beseitigen können. Laut Christiane Wildt-Raidt, Sprecherin des Stuttgarter Technologiekonzerns, ließen sich so die Taktzeiten von 104 auf 87 Sekunden senken. Für Bosch hat sich das ihr zufolge in der Ersparnis von einer Million Euro für geplante Investitionen bezahlt gemacht. Gartner-Analyst Alexander Linden zufolge bringt KI Unternehmen weltweit Einsparungen in Milliardenhöhe. Aber bisher seien nur etwa 5 Prozent des Potenzials von KI umgesetzt. Bitkom zufolge ist KI in Deutschland auch nur bei acht Prozent der Unternehmen schon im Einsatz. „Wir sind daher in Deutschland eher noch in einer Phase, in der wir die Verbreitung und Nutzung von künstlicher Intelligenz voranbringen müssen, wenn wir unsere Wettbewerbsfähigkeit erhalten wollen“, zitiert Heise online die Bitkom-Referentin Uhl folglich.

Produktions- und Effizienzsteigerung ganz großgeschrieben

Ein großes Anliegen vieler Unternehmen ist es, die Produktivität zu steigern. Wie das heute in Industrieunternehmen schon gelingt, lesen Sie in diesem Artikel von Digital Chiefs, der sich auch eine Studie von Accenture stützt. Interessant ist auch ein anderer redaktioneller Beitrag über KI statt Bauchgefühl bei der Kriseneinsatzplanung. Da geht es um ein „FlexiTeams“ genanntes Projekt einer interdisziplinären Forschungsgruppe der Universität Trier, das mit 50 Millionen Euro Landesfördermitteln KI in der Pandemie und in anderen Krisenfällen zum Einsatz bringen will.

Der ITK-Dienstleister Axians und der Industriespezialist Actemium haben in jahrelanger Praxis auch schon viele Lösungen entwickelt, um den B2B-Kunden in den verschiedenen Branchen mittels ML und KI zu einer höheren Wertschöpfung, mehr Effizienz und Produktivität zu verhelfen. Ein viel zitiertes Lösungsszenario im Bereich der

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Ein Lösungsszenario im Bereich der industriellen IoT-Nutzung unter Einsatz von KI ist Predictive Maintenance (Quelle: Adobe Stock / tashatuvango).

industriellen IoT-Nutzung unter Einsatz von KI ist Predictive Maintenance, sprich die vorausschauende Wartung.

Manche der von Actemium und Axians entwickelten Lösungen gehen auch schon in Richtung der nächsthöheren Stufe der Prescriptive Analytics, die unter Einsatz von ML und Big Data strukturierte und unstrukturierte Daten analysiert, um zukünftige Entwicklungen vorhersagen oder antizipieren zu können. Die wörtlich „verschreibende Analyse“ kann je nach Situation auch verschiedene Entscheidungswege vorschlagen. Als ein Beispiel für Prescriptive Analytics nennt Bigdata Insider praktischerweise das Gesundheitswesen, etwa im Bereich der Personal- und Bettenplanung, als ein anderes die Suche nach natürlichen Öl- und Gasvorräten. Wieder andere Beispiele betreffen die Betriebsmittel- und Produktionsplanung sowie die Optimierung von Lieferketten und Marketingmaßnahmen.

Quelle Titelbild: Adobe Stock / RS-Studios

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