KI im Unternehmen
Anwendungsbereiche und Potenziale
Wenn wir untersuchen, welche Unternehmensbereiche am besten geeignet sind, um zukünftig künstliche Intelligenz zu implementieren, so wird deutlich, dass wir zukünftig ein breites Feld bedienen können. Absolute Spitzenreiter in der Analyse sind dabei die Bereiche Logistik, Produktion, Einkauf und Beschaffung, Service- und Kundendienst sowie die IT. Hier liegen die größten Potenziale für den KI Einsatz im Mittelstand verborgen. Dank künstlicher Intelligenz können in diesen Bereichen viele Prozesse optimiert werden.
Sprechen wir von künstlicher Intelligenz im Unternehmen, so handelt es sich meist um eine der drei folgenden Arten der KI.
Maschinennahe künstliche Intelligenz
Hierbei findet der KI-Einsatz direkt an einer Maschine, bspw. in der Produktion eines Unternehmens, statt. Durch Sensoren werden zum Beispiel Maschinendaten gesammelt. Durch maschinelle Lernverfahren können so unter anderem der Zustand einer Maschine beurteilt und Fehler schneller erkannt werden. Darüber hinaus kann maschinennahe KI auch als Grundlage für Assistenzsysteme für Bediener fungieren.
Prozessnahe künstliche Intelligenz
Prozessnahe KI wertet verteilte Datenquellen aus und analysiert beispielsweise den Zustand einer gesamten Fertigungsanlage. Hier geht es also nicht mehr nur um eine einzelne Maschine, sondern um einen Zusammenschluss aus einzelnen Stationen eines Arbeitsprozesses. Im Bereich Smart Maintenance werden hier mittlerweile schon gute Fortschritte erzielt. Mit Hilfe von KI lassen sich z.B. Gesundheitsmonitoren für Fertigungsanlagen installieren. Diese liefern eine durchgängige Analyse von Maschinendaten und leiten daraus Statusberichte oder auch Handlungsempfehlungen ab. So wird unter anderem die Planbarkeit von Prozessen in der Wartung und Instandhaltung von Fertigungsanlagen verbessert.
KI für die Supply Chain
Die dritte Art von KI im Unternehmenseinsatz beschäftigt sich mit der internen Wertschöpfungskette. Transaktionsdaten, Absätze und Liefertermine werden zum Beispiel durch die KI analysiert und durch die bereitgestellten Daten können bessere Prognosen erstellt werden. Die ganze Wertschöpfungskette kann im Umkehrschluss davon optimiert werden. So profitieren nicht nur das eigene Unternehmen, sondern auch die Zulieferer, Abnehmer und schlussendlich der Endverbraucher von der KI.