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Corporate Innovation – Neue Wege im Innovationsmanagement

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Corporate Innovation – Neue Wege im Innovationsmanagement

Im Rahmen unserer Webinar-Reihe zum Thema Digitale Transformation konnten wir uns mit Laban Asmar – Innovationsmanager und wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fraunhofer IEM – zum Thema Innovationsmanagement austauschen. Viele Unternehmen stehen momentan vor zahlreichen Herausforderungen, eine davon ist die Sicherstellung einer gewinnbringenden Weiterentwicklung des eigenen Unternehmens, um langfristig wettbewerbs- und zukunftsfähig zu bleiben. Wir teilen heute mit Ihnen einige wichtige Insights aus dem Bereich Innovations-management – direkt aus der Praxis und hochaktuell!

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Durch Innovationen sicher Richtung Zukunft

Nicht nur das momentane Weltgeschehen fordert alle Unternehmen auf vielen Ebenen heraus, auch die fortschreitende Digitale Transformation unserer Arbeitswelt sorgt dafür, dass eine stetige Weiterentwicklung zum Pflichtprogramm für langfristigen Erfolg gehört. Innovationen sind also für das Überleben in heutigen Zeiten unabdingbar. Doch wie werden diese Innovationen innerhalb eines Unternehmens organisiert? Diese Aufgabe fällt in den Bereich eines modernen Innovationsmanagements. Jetzt könnten Sie sich fragen, wieso das so wichtig ist, falls Ihr Unternehmen zu denen gehört, die zum Beispiel bislang in einem Segment Marktführer sind. Dies werden wir Ihnen im Laufe unseres Artikels näher erläutern. 

 

Doch was genau ist denn Innovationsmanagement? Eine Innovation durchläuft in der Regel einen immer gleichbleibenden Prozess. Sie startet meist mit einem Impuls, einer Idee zu einem neuen Produkt, einer neuen Dienstleistung oder der Weiterentwicklung bestehender Portfolios. Von dem Impuls aus startet ein Entwicklungsprozess mit verschiedenen Beteiligten – inner- und außerhalb eines Unternehmens. Am Ende steht als Ergebnis dann das neue Produkt, die neue Dienstleistung oder die Weiterentwicklung. Alles was mit diesem Prozess zusammenhängt – die Organisation, Einkauf von Leistungen, Führung von Mitarbeitern etc. gehört im Grunde genommen zum Innovationsmanagement. 

Nicht jede Innovation bedeutet Erfolg

Um Dieter Zetsche, den ehemaligen Vorstandsvorsitzenden der Daimler AG zu zitieren: „Zwar garantiert nicht jede Innovation auch sofort Erfolg, aber fehlende Innovationen garantieren mit Sicherheit das Scheitern.“ 

Was sagt, dieses Zitat aus? Es lohnt sich langfristig immer, in ein gutes Innovationsmanagement zu investieren. Untermauern möchten wir die These von Herrn Zetsche an dieser Stelle mit zwei Beispielen. 

Fangen wir mit dem Punkt an, dass nicht jede Innovation sofort Erfolg bedeutet. 

Jeder von Ihnen kennt wahrscheinlich das Apple iPhone, korrekt? Aber kennen Sie auch den Vorläufer – Apple Newton? Bereits im Jahr 1993 hat sich Apple auf neues Terrain gewagt und einen Organizer entwickelt, der bereits Grundlagen des Smartphones verwendete. Bedient wurde der handliche elektronische Organizer noch mit einem Stift. Der Grund, wieso Ihnen das Apple Newton nicht so geläufig ist, liegt auf der Hand – es war einfach ein kompletter Misserfolg. Spätere Analysen dieser Innovation haben gezeigt, dass die Bedienung dieses Devices noch komplett kontraintuitiv konzipiert war. Außerdem fehlte es extrem an technischer Reife. Die Zeit war einfach noch nicht reif für einen Mini-Computer als Begleiter im Alltagsleben. Was im nächsten Jahrzehnt, genauer gesagt 2007 geschehen ist, schrieb allerdings Geschichte. Das Apple2 – seiner Zeit das erste Smartphone feierte einen grandiosen Markteintritt und hat die gesamte Telekommunikationsbranche und unser aller Alltagsleben im Hinblick auf die Kommunikation revolutioniert. Apple hat es sich nicht nehmen lassen und seine Ideen weiterverfolgt. Die Technik wurde verfeinert, viele zusätzliche Features entwickelt und schlussendlich zum richtigen Zeitpunkt veröffentlicht. 

 

Fehlende Innovation garantiert mit Sicherheit das Scheitern auf dem Markt

Im Gegensatz zu diesem Positivbeispiel möchten wir Ihnen auch noch die andere Seite der Medaille präsentieren. Nämlich das, was passiert, wenn man sich als Unternehmen auf seine bislang erfolgreichen Cashcows verlässt und nicht die Notwendigkeit sieht, das Unternehmen durch Innovationen weiter zu entwickeln. So geschehen bei Nokia. Schauen Sie sich die neuen Produkte von Nokia im Jahr 2007 im Vergleich zu dem Apple iPhone an, wird schnell deutlich was passiert ist. Nokia ist viel zu kleine Schritte im Bereich Entwicklung ihrer Mobiltelefone gegangen. Ja, die Bildschirme hatten mittlerweile Farbe, von smarten Services aber keine Spur. Es handelte sich um ein klassisches Mobiltelefon, was lediglich designtechnisch versucht hat, sich ein wenig von der alten klassischen Variante des Tastenhandys abzuheben. Was hat die Entscheidung, nicht auf innovative Konzepte zu setzen, langfristig mit Nokia gemacht? Ganz einfach, Nokia spielt auf dem Markt heute schlichtweg keine Rolle mehr. 

Wer sind die Ansprechpartner für ein erfolgreiches Innovationsmanagement

Ideen für neue Produkte gibt es sicher viele, aber wer kümmert sich im Unternehmen darum? Hier gibt es eine größere Spannweite an Optionen. Innovationen können durch einzelne Personen oder durch mehrere Personen implizit vorangetrieben werden. Es kann einen deklarierten Verantwortlichen geben, der eine eigens für das Innovationsmanagement ausgerufene Position bekleidet, oder ein klar definiertes Innovationsteam. Zu guter Letzt ist eine beliebte Alternative auch die Gründung von eigenen Startups oder tatsächlich auch der Einkauf von innovativen Produkten und Dienstleistungen von externen Startups. Alles ist möglich im Ökosystem Innovationsmanagement. Eine wichtige Voraussetzung gibt es allerdings in allen angesprochenen Szenarien.

Ein offenes Mindset als Basis für neue Wege in Zeiten der Digitalen Transformation

Thinking out of the box ist schon lange keine neumodische Erscheinung mehr, wenn es darum geht ein Unternehmen solide weiterzuentwickeln – im Gegenteil, es ist heute die Voraussetzung, um nachhaltig immer wieder Erfolge zu feiern. Doch was bedeutet das im Allgemeinen? Es geht vor allem darum, den eigenen (Unternehmens-)Horizont zu erweitern. Nicht mehr in den marktinternen Strukturen nach Lösungen und Innovationen zu suchen, sondern Kopf und Herz aufzumachen, um auch Ideen außerhalb der eigenen Strukturen wahrzunehmen. Nicht selten liegt hier das Potential für wirklich marktverändernde Innovationen verborgen. Genauso gilt es, neue Personengruppen zu Wort kommen zu lassen. Suchen Sie sich neue Sparringspartner*innen! Das können Menschen sein, die entlang Ihrer Wertschöpfungskette tätig sind – zum Beispiel Lieferant*innen, Vertragspartner*innen oder Kund*innen oder auch junge Talente aus Ihrer eigenen Belegschaft. Sie werden überrascht sein, wie viel konstruktiver Input das Ergebnis von bunt zusammen gewürfelten runden Tischen sein kann. 

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Die 7 Erfolgsfaktoren für erfolgreiches Innovationsmanagement

Einige Faktoren haben wir in diesem Artikel bereits angerissen, wollen Ihnen aber noch eine hilfreiche Übersicht mit auf den Weg geben. Alle Faktoren sind praxiserprobt und durften wir selbst bei unseren Kooperationspartnern beobachten. Lernen Sie mehr über ungeahnte Schätze in Ihrem Ökosystem Innovationsmanagement – zusammengefasst in den sieben folgenden Erfolgsfaktoren:

  1. Kooperation in der eigenen Wertschöpfungskette
    Mögliche Kooperationen entlang der eigenen Wertschöpfungskette ist beispielsweise ein Cross-Industry Round-Table. Hier können Sie ganze Branchen zusammenbringen und über Ihre eigenen Unternehmensgrenzen hinaus Themen mit Menschen besprechen, die auch davon profitieren können.
  2. Kundenzentrierung
    Entwickeln Sie neue Produkte von Anfang an bedarfsorientiert mit Ihren Kund*innen gemeinsam. Das bedeutet, binden Sie sie in den Validierungsprozess Ihrer Produktentwicklung mit ein, um für alle die besten Ergebnisse zu erzielen und wirkliche Erfolge zu feiern.
  3. Zusammenarbeit mit Startups
    Um mit externen Startups zusammenzuarbeiten gibt es viele Möglichkeiten, um die Kooperation gewinnbringend zu gestalten. Sie können diese in einzelne Entwicklungsschritte mit einbeziehen, sich eine Infrastruktur teilen oder auch gänzlich in die externen Leistungen investieren. Alternativ können Sie selbst ein eigenes Startup aus Ihrem Unternehmen ausgründen. Die Kooperationsmodelle teilen sich im Wesentlichen in drei Varianten auf: Learn, Match & Partner.
  4. Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen wie z.B. Fraunhofer IEM
    Forschungseinrichtungen wie unser Fraunhofer IEM können Ihnen durch die langjährige Expertise dabei behilflich sein, Potentiale aufzufinden, Ideen zu entwickeln und diese gewinnbringend in der Geschäftsplanung umzusetzen. Außerdem gibt es hier auch zahlreiche Expert*innen, die den Innovationsgeist in Ihrem eigenen Unternehmen durch gezielte Maßnahmen entfachen können.
  5. Raum für Innovationen
    Mit einer der wichtigsten Faktoren für erfolgreiches Innovationsmanagement ist die Bereitstellung genügend Raumes dafür. Raum ist hier nicht nur wörtlich gemeint, sondern zielt auf verschiedenen Ebenen darauf ab, dass Innovationen genügend Raum und Luft zum Atmen, also zur Entwicklung haben. Zu diesen verschiedenen Räumen gehören unter anderem die Faktoren Geld, Zeit und Strategie, vor allem aber auch die Etablierung eines Fehler- und Lernraums. Diese beiden Räume bringen in den meisten Fällen auch eine neue Arbeitskultur mit sich. Fehler und Lernprozesse sollten im erfolgreichen Innovationsmanagement durchaus erwünscht sein.
  6. Digitale Technologien im Prozess
    Digitale Technologien begleiten Unternehmen im Zeitalter von Industrie 4.0 schon länger im Feld, jedoch werden ihre Potentiale im Innovationsmanagement noch nicht ausreichend genutzt. Sie können beispielsweise bei Kundenbedarfsanalysen oder Technologie-Scouting von Nutzen sein, da es sich hier meist um große Datenmengen handelt, die ausgewertet werden müssen. Wird diese Auswertung von digitalen Technologien übernommen, so beschleunigt das in der Regel den Innovationsprozess.
  7. Innovationsökosystem an sich
    Wie wäre es, wenn Sie alle im Voraus genannten Faktoren zusammennehmen und so Innovationen fördern? Wie das gehen kann? Zum Beispiel durch einen Makeathon. Ein Makeathon schafft den Raum, alle genannten Akteur*innen zusammenzubringen. In bunt durcheinander gewürfelten Teams werden in einer bestimmten Zeit Lösungen für aktuelle Herausforderungen entwickelt. Jede*r kann seinen Teil dazu beitragen und so hautnah bei der Entstehung von Innovationen dabei sein. Wenn Sie mehr über das Modell Makeathon erfahren möchten, lesen Sie sich gerne unseren gesonderten Artikel inklusive Erfahrungsbericht zum It’s OWL Makeathon durch. 

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Was können wir mitnehmen?

Laban Asmar S dto

Laban Asmar

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Innovationsmanagement Fraunhofer IEM

Herr Asmar, als Innovationsmanager und wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fraunhofer IEM haben Sie schon viele Unternehmen auf dem Weg zu einem erfolgreichen Innovationsmanagement begleitet, unter anderem auch durch Veranstaltungen wie den It’s OWL – Horizonte nach Corona Makeathon. Aus Ihrer Erfahrung, was geben Sie Geschäftsführer*innen mit auf den Weg, die dieses wichtige Thema anpacken wollen?

Wie in so vielen Bereichen der Digitalen Transformation gibt es natürlich auch hier kein Geheimrezept, aber aus der Praxis konnte ich doch einige Dinge beobachten, die ein erfolgreiches Innovationsmanagement auf jeden Fall unterstützen. Erfolge sind oft personen-gebunden, das heißt, setzen Sie auch auf die Personen, die am Prozess beteiligt sind. Wenn Sie sich auf die Mitarbeiter*innen konzentrieren, sie motivieren und in die Prozesse mit einbinden, werden Sie weniger Akzeptanzprobleme haben, wenn es darum geht, Innovationen auch umzusetzen.

Darüber hinaus ist es unglaublich wichtig Raum für Innovationen zu schaffen. Idealerweise geben Sie Innovationen den nötigen Raum auf allen im Artikel bereits skizzierten Ebenen, so haben diese nämlich Platz, sich wirklich zu entfalten.

 

Als letztes kann ich nur appellieren: Unterschätzen Sie nicht den Innovationsgeist Ihrer Mitarbeiter*innen, egal auf welcher Ebene des Unternehmens sie tätig sind. Dieses Potential lässt sich leicht mit Veranstaltungen wie einem Makeathon ausschöpfen und sichtbar machen. Am Ende knüpft auch das wieder an den personengebundenen Erfolg an. Schlussendlich müssen Sie sich auch immer vor Augen führen: Wer Menschen mit Innovationsgeist fördert, der fördert Innovation!Laban Asmar, Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fraunhofer IEM.

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Sie wollen mehr über die Optionen erfahren, wie wir als Fraunhofer IEM Sie bei einem erfolgreichen Innovationsmanagement unterstützen können? Dann melden Sie sich gerne bei uns!

Alle zwei Wochen veranstalten wir aktuell Webinare mit Experten in einzelnen Themenschwerpunkten. Profitieren Sie von den Erfahrungen, die andere bereits gemacht haben und nehmen Sie wichtige Erkenntnisse mit in Ihr eigenes Unternehmen.

Darüber hinaus unterstützen wir Sie mit unserer Expertise gerne bei der Strategieentwicklung für Ihr Unternehmen. Setzen Sie sich gerne mit uns in Kontakt. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft.

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Digitale Trans­for­ma­tion Vol. 26: Erfolgsfaktor soziotechnisches Risikomanagement

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Digitale Transformation Vol. 26: Erfolgs­faktor sozio­tech­ni­sches Risi­ko­ma­nage­ment – Entwick­lung von Risi­ko­stra­te­gien unter Berück­sich­ti­gung des unter­neh­mens­spe­zi­fi­schen digitalen Reife­grads

Der Weg zu Industrie 4.0 bringt für Unter­nehmen neben zahl­rei­chen Chancen auch diverse Risiken mit sich. Diese Risiken sind dabei nicht nur im tech­no­lo­gi­schen Umfeld anzu­treffen, sondern betreffen vermehrt auch die Faktoren Mensch und Orga­ni­sa­tion. Um mögliche Stol­per­steine bei der Einfüh­rung von digitalen Lösungen im Unter­nehmen früh­zeitig zu erkennen und zu verhin­dern, bedarf es eines umfas­senden sozio­tech­ni­schen Risi­ko­ma­nage­ments mit geeig­neten Risi­ko­stra­te­gien. Dazu gilt es, verschie­dene Frage­stel­lungen zu beant­worten: „An welcher Stelle sollten sozio­tech­ni­sche Risi­ko­stra­te­gien ansetzen?“ „Wie können diese Ansatz­punkte geeignet iden­ti­fi­ziert werden?“ und „Wie können Stra­te­gien erar­beitet werden, die auch den aktuellen digitalen Reifegrad von Unter­nehmen berück­sich­tigen?“ In unserem Webinar liefern wir Antworten auf diese Fragen und veran­schau­li­chen, wie im Projekt SORISMA auf Basis einer Risi­ko­be­wer­tung der digitale Reifegrad für die Entwick­lung von Risi­ko­stra­te­gien berück­sich­tigt wurde und welche Erkennt­nisse sich daraus ableiten lassen.

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juni 2021

Webinarreihe Digitale Transformation

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Gast

Im Mittel­punkt des Webinars steht unser Praxis­be­richt, mit dem wir zeigen, wie sozio­tech­ni­sche Risi­ko­stra­te­gien unter Berück­sich­ti­gung des digitalen Reife­grads ermittelt werden können. Steffen Menzef­ricke (Heinz Nixdorf Institut) und Michael Wilczek (thys­sen­krupp Indus­trial Solutions) geben einen Einblick in die aktuellen Ergeb­nisse des Forschungs­pro­jekts SORISMA.

Moderation

Moderiert wird das Webinar von Dr. Arno Kühn, der am Fraun­hofer IEM und im Kompe­tenz­zen­trum Digital in NRW die Themen KMU, Mittel­stand und Digitale Trans­for­ma­tion seit Jahren praxisnah vereint.

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich insbe­son­dere an Führungs­kräfte aus produ­zie­renden Unter­nehmen. Der Hinter­grund spielt keine Rolle, denn die Digitalisierung stellt alle vor große Heraus­for­de­rungen

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Alle Infos auf einen Blick:

Donnerstag, 17. Juni 2021 | 14:30 – 15:30 Uhr – 
Virtuell

Bei Rück­fragen können Sie sich gerne per E-Mail an Arno Kühn (arno.kuehn@iem.fraunhofer.de) oder Janis Decke (janis.decke@iem.fraunhofer.de) wenden.

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veranstaltung

Digitale Trans­for­ma­tion Vol. 25: Supply Chain Analytics

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Digitale Transformation Vol. 25: Supply Chain Analytics

Produ­zie­rende Unter­nehmen agieren heute in einem zunehmend komplexen Umfeld, bestehend aus globalen Wert­schöp­fungs­netz­werken, welche sich durch eine hohe Dynamik und Vola­ti­lität auszeichnen. Zusätz­lich wirken gestie­gene Anfor­de­rungen hinsicht­lich Kosten­druck und Termin­treue sowie aktuelle Trends wie Indi­vi­dua­li­sie­rung und kürzere Produkt­le­bens­zy­klen als komple­xi­täts­stei­gernde Faktoren. Hierdurch entstehen für Unter­nehmen zahl­reiche Heraus­for­de­rungen im Supply Chain Manage­ment, beispiels­weise eine erschwerte Prognose von Kunden­be­darfen und Liefer­zeiten sowie Unsi­cher­heiten entlang der Liefer­kette. Gleich­zeitig erzeugt die digitale Trans­for­ma­tion von Prozessen in Wert­schöp­fungs­netz­werken große Daten­mengen, deren Analyse mittels Simu­la­ti­ons­ver­fahren und künst­li­cher Intel­li­genz ein trans­pa­rentes und opti­miertes Supply Chain Manage­ment ermög­licht..

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juni 2021

Webinarreihe Digitale Transformation

virtuell

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Moderation

Moderiert wird das Webinar von Dr. Arno Kühn, der am Fraun­hofer IEM und im Kompe­tenz­zen­trum Digital in NRW die Themen KMU, Mittel­stand und Digitale Trans­for­ma­tion seit Jahren praxisnah vereint.

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich insbe­son­dere an Führungs­kräfte aus produ­zie­renden Unter­nehmen. Der Hinter­grund spielt keine Rolle, denn die Digitalisierung stellt alle vor große Heraus­for­de­rungen

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Alle Infos auf einen Blick:

Mittwoch, 02. Juni 2021 | 14:30 – 15:30 Uhr – 
Virtuell

Bei Rück­fragen können Sie sich gerne per E-Mail an Julia Woesthoff (julia.woesthoff@iem.fraunhofer.de) oder Janis Decke (janis.decke@iem.fraunhofer.de) wenden.

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Digitale Trans­for­ma­tion Vol. 24: Smart Service Entwick­lung mit Automated Machine Learning

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Digitale Transformation Vol. 24: Smart Service Entwicklung mit Automated Machine Learning

Viele produ­zie­rende Unter­nehmen voll­ziehen derzeit eine Trans­for­ma­tion ihrer Markleis­tungen, die insbe­son­dere durch Digi­ta­li­sie­rung und Servi­ti­sie­rung getrieben wird. Während die Digi­ta­li­sie­rung eine Vernet­zung von physi­schen Produkten ermög­licht, charak­te­ri­siert die Servi­ti­sie­rung den Wandel von reinen Produkten über Produkt-Service-Systeme hin zu Product-as-a-Service-Konzepten. Diese Ansätze werden zusam­men­fas­send als Smart Services bezeichnet. Smart Services bauen auf der Verwer­tung und Analyse von Produkt­daten auf und ermög­li­chen digitale service­ori­en­tierte Erlös­kon­zepte, wie Freemium oder Pay-per-Use. Die inter­dis­zi­pli­näre Entwick­lung dieser komplexen Systeme stellt produ­zie­rende Unter­nehmen jedoch häufig vor viel­fäl­tige Heraus­for­de­rungen, die sich über die Dimen­sionen Mensch, Orga­ni­sa­tion, Geschäft und Technik erstre­cken. Im Fokus des Webinars stehen tech­ni­sche und orga­ni­sa­to­ri­sche Heraus­for­de­rungen rund um den Entwick­lungs­pro­zess von Smart Services. Dabei werden Lösungs­an­sätze aus der indus­tri­ellen Praxis vorge­stellt, die zur Effi­zi­enz­stei­ge­rung der inter­dis­zi­pli­nären Entwick­lung beitragen und die Time-to-Market deutlich verkürzen sollen. Ein Zusam­men­spiel aus einer modell­ba­sierten Spezi­fi­ka­tion von Smart Services und Automated Machine Learning soll diese Poten­tiale erschließen.

20

mai 2021

Webinarreihe Digitale Transformation

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Gast

Das Webinar wird von den lang­jäh­rigen Partnern Fraun­hofer IEM und Weid­müller Interface GmbH gehalten.

Arthur Wegel vom Fraun­hofer IEM stellt die neusten Erkennt­nisse aus der Zusam­men­ar­beit mit produ­zie­renden Unter­nehmen im Forschungs­pro­jekt IMPRESS vor.

Dr.-Ing. Rolf Sohrmann berichtet von seinen Erfah­rungen bei Wedmüller Inter­faces GmbH als Business Deve­lop­ment Manager im Bereich Indus­trial Analytics & IoT und stellt das AutoML-Tool, das die Entwick­lung von Machine Learning Algo­rithmen für Domä­nen­ex­perten zugäng­lich macht, vor.

Moderation

Moderiert wird das Webinar von Dr. Arno Kühn, der am Fraun­hofer IEM und im Kompe­tenz­zen­trum Digital in NRW die Themen KMU, Mittel­stand und Digitale Trans­for­ma­tion seit Jahren praxisnah vereint.

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich insbe­son­dere an Führungs­kräfte aus produ­zie­renden Unter­nehmen. Der Hinter­grund spielt keine Rolle, denn die Digitalisierung stellt alle vor große Heraus­for­de­rungen

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Alle Infos auf einen Blick:

Donnerstag, 20. Mai 2021 | 14:30 – 15:30 Uhr – 
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Bei Rück­fragen können Sie sich gerne per E-Mail an Arno Kühn (arno.kuehn@iem.fraunhofer.de) oder Christian Kürpick (christian.kuerpick@iem.fraunhofer.de) wenden.

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Digitale Trans­for­ma­tion Vol. 22: Mit Künst­li­cher Intel­li­genz die Arbeits­welt verbes­sern

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Digitale Transformation Vol. 22: Mit Künst­li­cher Intel­li­genz die Arbeits­welt verbes­sern

Wie wird Künst­liche Intel­li­genz (KI) die Arbeits­welt verändern? Und wie können Unter­nehmen KI-basierte Anwen­dungen einsetzen? Die Iden­ti­fi­ka­tion von KI-Einsatz­mög­lich­keiten und die Einfüh­rung konkreter Lösungen stellen gerade kleine und mittlere Unter­nehmen (KMU) vor Heraus­for­de­rungen: neue Kompe­tenz­an­for­de­rungen, fehlende tech­no­lo­gi­sche Voraus­set­zungen oder verän­derte Orga­ni­sa­ti­ons­struk­turen sind Hürden, die auf dem Weg zur Einfüh­rung KI-basierter Anwen­dungen genommen werden müssen. Das Kompe­tenz­zen­trum Arbeits­welt.Plus führt praxis­ori­en­tierte Erkennt­nisse der Arbeits­for­schung in dem Zukunfts­feld Künst­liche Intel­li­genz zusammen und stellt für Unter­nehmen Lösungs- und Anwen­dungs­wissen zu KI bereit. Erfahren Sie mehr zu dem Thema durch einen span­nenden Einblick in die Akti­vi­täten des Kompe­tenz­zen­trums Arbeits­welt.Plus, insbe­son­dere am Beispiel einer KI-gestützten Perso­nal­ein­satz­pla­nung.

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april 2021

Webinarreihe Digitale Transformation

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Gast

Zu Gast ist Herr Michael Bansmann von der Firma Miele, der am Beispiel einer KI-gestützten Personaleinsatzplanung Einblicke aus der Praxis zur Nutzung von KI in der Arbeitswelt im Werk Oelde gibt.

Moderation

Moderiert wird das Webinar von Dr. Arno Kühn, der am Fraun­hofer IEM und im Kompe­tenz­zen­trum Digital in NRW die Themen KMU, Mittel­stand und Digitale Trans­for­ma­tion seit Jahren praxisnah vereint.

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Das Webinar richtet sich insbe­son­dere an Führungs­kräfte aus produ­zie­renden Unter­nehmen. Der Hinter­grund spielt keine Rolle, denn die Digitalisierung stellt alle vor große Heraus­for­de­rungen

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Donnerstag, 22. April 2021 | 13:30 – 14:30 Uhr – 
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Bei Rück­fragen können Sie sich gerne per E-Mail an Arno Kühn (arno.kuehn@iem.fraunhofer.de) oder Janis Decke (janis.decke@iem.fraunhofer.de) wenden.

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Digitale Trans­for­ma­tion Vol. 21: Engineering 4.0 – Digitaler Support für die Produktentwicklung

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Digitale Transformation Vol. 21: Engineering 4.0 - Digitaler Support für die Produktentwicklung

Die digitale Transformation macht auch vor der klassischen Produktentwicklung im Unternehmen keinen Halt. Wie so oft ist sie Chance und Herausforderung zugleich. Einerseits ist sie Komplexitätstreiber, die die Entwickler vor besondere Herausforderungen im Bereich Informations- und Kommunikationstechnik stellt. Andererseits bietet die Digitalisierung aber auch Potential zur Effizienzsteigerung in der Produktentwicklung. „Digitale Helfer“ können die Suche nach relevanten Produktinformationen beschleunigen, die Informationen intelligent verknüpfen oder sogar Vorschläge zur Wiederverwendung von früheren Projektergebnissen machen.

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April 2021

Webinarreihe Digitale Transformation

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Gast

Im Gespräch mit Dr. Christian Tschirner vom Tool-Anbieter Two Pillars gehen wir auf die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren der Digitalisierung im Engineering ein. Es wird gezeigt, vor welchen Herausforderungen das Engineering heute und zukünftig steht und welche Veränderungen die Digitalisierung mit sich bringt. Anhand konkreter Use-Cases wird gezeigt, wie die durchgängige und intelligente Verknüpfung von Daten den Alltag des Entwicklers signifikant erleichtern und den time-to-market beschleunigen kann. 

Moderation

Moderiert wird das Webinar von Dr. Arno Kühn, der in seinen Tätig­keiten am Fraun­hofer IEM und im Kompe­tenz­zen­trum Digital in NRW die Themen KMU, Mittel­stand und Digitale Trans­for­ma­tionen seit Jahren praxisnah vereint.

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich insbesondere an Führungskräfte aus produzierenden Unternehmen. Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Nach Ihrer Anmeldung senden wir Ihnen eine Teilnahmebestätigung. Ein Tag vor dem Webinar bekommen Sie den direkten Link zum Webinarraum zugesendet.

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Donnerstag, 08. April 2021 | 14:30 – 15:30 Uhr – 
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Bei Rück­fragen können Sie sich gerne per E-Mail an Arno Kühn (arno.kuehn@iem.fraunhofer.de) oder Janis Decke (janis.decke@iem.fraunhofer.de) wenden.

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Potentiale der Künstlichen Intelligenz in der Intralogistik

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KI-Potentiale in der Intralogistik

Unzählige Studien bescheinigen der Künstlichen Intelligenz (KI) ein hohes Potential zur Effizienzsteigerung im Unternehmen – durch prozessnahe sowie produktnahe KI-Anwendungen. Besonders vielversprechend ist dabei laut „Mittelstand-Digital“ der Einsatz der Künstlichen Intelligenz in der Logistik eines Unternehmens. Über 90 % der Befragten halten den Einsatz der Datenanalyse und -vorhersage in der Logistik als sehr geeignet oder geeignet.

Im Rahmen des Innovationsprojektes IMAGINE wird unter Leitung des Fraunhofer IEMs die Transformation von Industrieunternehmen zur KI-gestützten Intralogistik vorangetrieben. Dazu steht im ersten Analyseschritt die Identifikation, Sammlung sowie Strukturierung von KI-Potentialen unter Einbezug von Domänenexperten sowie KI-Experten im Fokus. Unterstützung bei diesem ersten Analyseschritt bietet der eigens dafür entwickelte KI-Potentialkatalog, der zugleich eine differenzierte Betrachtung von KI-Potentialen ermöglicht.

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Vorgehen und Bestandteile des KI-Potentialkatalogs

Das Vorgehen zur Erstellung des KI-Potentialkatalogs besteht aus drei wesentlichen Schritten, deren Ergebnisse zugleich die Kernbestandteile des KI-Potentialkatalogs darstellen.

Beispielhafter KI-Potentialkatalog
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  1. Referenzprozess: Zur Identifikation der Potentiale wird zunächst ein Referenzprozess entwickelt, der die wesentlichen Prozessschritte der Intralogistik beinhaltet. Beispielhafte Prozessschritte sind „Material kommissionieren“ oder „Material transportieren“.
  2. Herausforderungen: Entlang des Referenzprozesses werden im zweiten Schritt typische Herausforderungen gesammelt, die im täglichen Geschäft in der Intralogistik auftreten. Hierbei sollten sowohl die Meinungen der Domänenexperten als auch der Prozessmitarbeiter eingeholt werden. Herausforderungen sind bspw. ungenaue Vorhersagen des Materialbedarfs sowie nicht optimale Transportrouten zwischen zwei Lagern.
  3. KI-Potentiale: Im dritten und letzten Schritt werden unter Einbezug von KI-Experten Potentiale Künstlicher Intelligenz identifiziert, die die bereits aufgenommenen einzelnen Herausforderungen in der Intralogistik adressieren. Um eine differenzierte Betrachtung der Potentiale zu ermöglichen, werden je Herausforderung die KI-Potentiale in den vier gängigen Leistungsstufen der Künstlichen Intelligenz dokumentiert. Die vier Leistungsstufen sind „Sichtbarkeit“ (Stufe 1), „Transparenz“ (Stufe 2), „Prognosefähigkeit“ (Stufe 3) und „Adaptierbarkeit“ (Stufe 4). Ein KI-Potential zur Verbesserung der Vorhersage des zukünftigen Materialbedarfs ist bspw. eine intelligente Prognose auf Basis historischer Daten (Stufe 3).

Die Ergebnisse werden im KI-Potentialkatalog gesammelt und dokumentiert. Der Katalog enthält die Herausforderungen in der Intralogistik strukturiert nach dem Intralogistik-Referenzprozess (Zeilen) und den dazugehörigen KI-Potentialen nach Leistungsstufen (Spalten). Der KI-Potentialkatalog stellt somit eine transparente Übersicht über alle KI-Potentiale geordnet nach Herausforderungen und KI-Leistungsstufen dar, welches eine  notwendige Voraussetzung für eine weitere Auswahl und Planung von KI-Anwendungen ist. (siehe Abbildung).

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Christian Kuerpick Autor dto

Christian Kürpick

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Leistungen - digital technologies

Implementierung einer strategischen Technologiefrühaufklärung

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Implementierung einer strategischen Technologiefrühaufklärung am Beispiel der Forschungsvereinigung Antriebstechnik

Technologietrend-Radar für die Antriebstechnik

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Ausgangssituation und Herausforderung

Die Identifikation von technologischen und marktseitigen Impulsen für die Entwicklung der Marktleistungen von morgen ist für industrielle Unternehmen unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Aktuelle Technologien und Trends, wie z.B. der digitale Zwilling oder Nachhaltigkeit, führen zu neuen Anforderungen der Kunden und nehmen dadurch wesentlichen Einfluss auf die Entwicklung neuer Produkte.
Die Forschungsvereinigung Antriebstechnik (FVA) hat zur Identifikation relevanter Trends und technologischer Entwicklungen ein Technologietrend-Radar aufgebaut, um den Herausforderungen, wie z. B. kürzeren Produkt- und Technologielebenszyklen, sowie sich stetig ändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Eine zentrale Herausforderung besteht in der langfristigen Etablierung des Technologietrend-Radars als Werkzeug der strategischen Technologiefrühaufklärung in der Organisation, um auch in Zukunft innovative Forschungsprojekte anzustoßen. Die Forschungsergebnisse der vorwettbewerblichen Gemeinschaftsforschung ermöglichen den Mitgliedsunternehmen zielgerichtet neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle hervorzubringen.

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Vorgehensweise und Lösung

Ziel des Projekts ist die organisationale Verankerung einer strategischen Technologiefrühaufklärung in der FVA. Hierzu wurden zwei zentrale Handlungsfelder definiert. Diese bestehen darin, die Ergebnisse des Technologietrend-Radars in die Anwendung zu bringen sowie ein langfristiges Konzept für die fortlaufende Aktualisierung des Radars zu entwickeln. Ausgangspunkt des Projekts stellt ein Zielbild für die zukünftige Verwendung des Technologietrend-Radars in der FVA dar.

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Basierend auf den Anforderungen der Mitgliedsunternehmen wurden Use-Cases für die Arbeit mit den Technologietrends identifiziert, wie z.B. die Ableitung von Forschungsbedarfen. Für die Use-Cases wurden speziell auf die Bedarfe der FVA abgestimmte Methoden und Workshop-Formate entwickelt und erfolgreich erprobt.

Für die stetige Aktualisierung des Technologietrend-Radars wird ein Konzept zur Identifikation relevanter, neuer Technologietrends sowie für das Monitoring bestehender Technologietrends entwickelt. Dies umfasst auch die kontinuierliche Bewertung der Technologietrends und deren Einordnung hinsichtlich der Relevanz für die Antriebstechnik. Abschließend werden die Auswirkungen auf die Organisation hinsichtlich der Rollen und Zuständigkeiten untersucht. Ergebnis des Projekts ist eine Maßnahmen-Roadmap für die langfristige Umsetzung einer strategischen Technologiefrühaufklärung.

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dto • digital transformation office • Referenzen und Beispiele der Digitalisierung • Digitalisierungshighlights • Beispielprojekte digitale Transformation

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kundennutzen.

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Wissensbasis zu relevanten Technologietrends der Antriebstechnik

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Methodische Unterstützung für die Arbeit mit dem Technologietrend-Radar

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Identifikation des zukünftigen Forschungsbedarfs als Grundlage zur zielgerichteten Initiierung von Forschungsprojekten

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Förderung des Wissenstransfers innerhalb des Forschungsnetzwerks

06_die methode.

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Zielbildentwicklung

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Kompetenzanalyse

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Workshops zur Technologiebewertung

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Workshops zur Identifikation neuer Forschungsprojekte

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Roadmapping

07_der autor.

Kai Ellermann dto

Kai Ellermann

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Leistungen - digital business Leistungen - digital technologies

KI-gestütztes Supply Chain Management – dank digitaler Durchgängigkeit

01_das projekt.

Blinkender Pfeil • Leistungen digital transformation office • dto • Digitaler Transformationsprozess • Beratung • Begleitung • Digitale Transformation in im Unternehmen • Durchführung • Digitalisierung

KI-gestütztes Supply Chain Management - dank digitaler Durchgängigkeit

02_die ausgangssituation.

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Ausgangssituation und Herausforderung

Produzierende Unternehmen agieren in einem zunehmend komplexen Umfeld, bestehend aus globalen Wertschöpfungsnetzwerken, welche sich durch eine hohe Dynamik und Volatilität auszeichnen. Zusätzlich wirken ein erhöhter Kostendruck, gestiegene Anforderungen an die Termintreue sowie aktuelle Trends wie Individualisierung und kürzere Produktlebenszyklen als komplexitätssteigernde Faktoren. Hierdurch entstehen für Unternehmen zahlreiche Herausforderungen, u.a. eine zuverlässige Prognose von Kundenbedarfen und Lieferzeiten. Zudem werden mögliche Unsicherheiten häufig mit Materialreserven kompensiert, was beispielsweise zum Bullwhip-Effekt oder auch zu einem vermehrten Materialtransport zwischen Standorten führen kann.
Gleichzeitig erzeugt die digitale Transformation von Prozessen in Wertschöpfungsnetzwerken große Datenmengen, deren Analyse mittels künstlicher Intelligenz ein transparentes und optimiertes Supply Chain Management ermöglicht.

03_die vorgehensweise und lösung.

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Vorgehensweise und Lösung

Diese Herausforderungen werden seit Juli 2020 im Verbundforschungsvorhaben MOVE adressiert. Ziel ist die Befähigung von Unternehmen zum Einsatz von KI-Verfahren zur Analyse und Optimierung ihrer Supply Chain. Dazu werden im Rahmen des Projektes MOVE übertragbare und branchenübergreifende Vorgehensmodelle und wiederkehrende Lösungsmuster entwickelt.

© Fraunhofer IEM
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Aufbauend auf einer domänenübergreifenden Spezifikationstechnik können Zusammenhänge in Wertschöpfungsnetzwerken beschrieben und analysiert werden, und mit den zugrundeliegenden IT-Systeme und Datenquellen verknüpft werden. Die im Rahmen des Projektes weiterentwickelten KI-Verfahren ermöglichen den Unternehmen die automatisierte Analyse und Optimierung ihrer Wertschöpfungsnetzwerken durch gezielte Integration von Expertenwissen.

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Transparenz entlang der Wertschöpfungskette

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Optimierte Steuerung der Supply Chain

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Realistische Absatz- und Lieferterminprognosen

06_die methode.

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Simulation und Visualisierung

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KI-Verfahren (z.B. Prädiktionsverfahren)

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Dateninventur

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Prozess-Analysen

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Julia Woesthoff

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Die KI-Einführung ganzheitlich managen

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Die KI-Einführung ganzheitlich managen

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet gemäß BITKOM die Eigenschaft eines IT-Systems, „menschenähnliche“, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen. Dabei beruhen KI-basierte Anwendungen nicht auf starren, fest programmierten Regelwerken. KI-basierte Anwendungen sind dagegen in der Lage, anhand der eigenen Erfahrungsdaten zu lernen, die Funktionen somit kontinuierlich anzupassen und das Ergebnis dadurch zu optimieren. Für Unternehmen bietet die Einführung KI-basierter Anwendungen vielfältige Vorteile. Beispielsweise können in der Logistik die Transportrouten mithilfe von maschinellen Lernverfahren verbessert oder Dispositionsparameter automatisiert angepasst werden. Hierdurch können Unternehmen einerseits Zeit und Kosten sparen, andererseits aber gleichzeitig die Qualität ihrer Prozesse und Produkte erhöhen. Vor allem mittelständische, durch den Maschinenbau geprägte Unternehmen tun sich allerdings schwer mit der Einführung KI-basierter Anwendungen. Lediglich ein Viertel der deutschen Unternehmen befindet sich in der Planungs-, Test- oder Implementierungsphase von KI-Anwendungen. Nur 4 % der Unternehmen können bereits einen produktiven KI-Einsatz vorweisen. Die restlichen Unternehmen haben bisher noch keine Erfahrung mit KI gemacht.

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Der Schlüssel zur erfolgreichen Einführung KI-basierter Anwendungen ist dabei ein ganzheitlicher Ansatz unter Berücksichtigung verschiedener strategischer Elemente. Zunächst ist die Formulierung einer KI-Vision empfehlenswert, um die Ziele des Einsatz KI-basierter Anwendungen festzulegen. Auf dieser Grundlage sind einerseits KI-Use Cases zu identifizieren, d. h. klar abgegrenzte Aktivitäten zur Erreichung bestimmter Ziele. Parallel hierzu ist zu überprüfen, welche Voraussetzungen erforderlich sind, um die identifizierten Use Cases umzusetzen und im nächsten Schritt auch im gesamten Unternehmen ausweiten zu können. Hierfür sind nicht nur technologische Voraussetzungen zu berücksichtigen, sondern auch organisationale und mitarbeiterbezogene Voraussetzungen wie das bereits vorhandene Know-how oder die Unternehmenskultur und -führung. Schließlich ist ein Zeitplan zu definieren, auf dessen Basis die Use Cases schrittweise umgesetzt werden. Das Vorgehen stellt somit die systematische und ganzheitliche Einführung KI-basierter Use Cases unter Berücksichtigung aller dafür notwendigen strategischen Elemente sicher.

KI-Einführung ganzheitlich managen
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Zusammengefasst sollten Unternehmen bei der KI-Einführung vor allem zwei Aspekte berücksichtigen:

  1. Einführungsstrategie: Die KI-Einführung muss unternehmensindividuell gestaltet werden. Ein für alle Unternehmen gleichermaßen geltendes Patentrezept gibt es nicht. Jedes Unternehmen muss unter Berücksichtigung der unternehmensspezifischen Potentiale, Risiken und Voraussetzungen eine individuelle Einführungsstrategie erarbeiten.
  2. Skalierung von KI-Anwendungen: Isolierte und einzelne KI-Use Cases bieten aufgrund hoher initialen Aufwände oftmals keinen wirtschaftlichen Mehrwert. Der wirtschaftliche Mehrwert von KI-Anwendung wird erst sichtbar, sobald die KI-Anwendung auf Basis der zugrundeliegenden Strategie im gesamten Unternehmen bzw. den jeweiligen Fachbereichen ausgerollt und skaliert werden.

03_Kontakt

Christian Kuerpick Autor dto

Christian Kürpick

Stefan Gabriel