Einsatz in der Industrie

5 lukrative Anwendungsgebiete für Künstliche Intelligenz

In welchen Einsatzgebieten Künstliche Intelligenz das Management in der verarbeitenden Industrie unterstützen kann, hat der Capgemini-Berater Volker Darius für ‚Produktion‘ analysiert.

Gunnar Knüpffer Gunnar Knüpffer

Veröffentlicht 15. Januar 2018 - 12:00 Geändert 15. Januar 2018 - 12:00

Intelligent Automation / Robotics: In der Intelligent Automation geht es um Aspekte der Automatisierung, die auf der klassischen Prozessautomatisierung aufsetzen. Dies fängt an mit einfacher regelbasierter Automatisierung, Robotic Process Automation (RPA), und geht weiter in den Bereich Kognition, in dem man unstrukturierte Daten wie zum Beispiel E-Mail und Chat-Bots in eine strukturierte Kundenkommunikation überführt. Der nächste Schritt sind selbstqualifizierende und selbstlernende Systeme, die Entscheidungen vorbereiten. -

Product Lifecycle Management: Ein Bereich in der Fertigung, in dem sich der Einsatz Künstlicher Intelligenz lohnt, ist das Product Lifecycle Management (PLM). Dabei geht es für die Manager in der Industrie darum, Fehler zu erkennen und Fehler durch Predictive Maintenance vorherzusagen. Bisher wurden diese Entscheidungen eher management- und erfahrungsbasiert getroffen. Da das Product Lifecycle Management datengetrieben ist, kann es sukzessive durch Künstliche Intelligenz unterstützt werden. Das ist insbesondere für produzierende Unternehmen relevant. -

Supply Chain Management: Analog funktioniert es im Bereich Supply Chain Management: Ziel ist es dort, die Warenströme in der Fertigung im ersten Schritt fehlerunanfälliger zu machen und sie im zweiten Schritt zu optimieren. Dabei wird wieder auf die Methode des Predictive Maintenance sowie auf Rerouting zurückgegriffen. Künstliche Intelligenz kann dann neue Bestellungen für bestimmte Warengruppen auslösen. Zudem kann die KI vorhersagen, welche Produkte in welchem Bereich sinnvoll sind. -

Customer Experience: Beim Thema Kundenerlebnis (Customer Experience) geht es darum, den gesamten Verkaufsprozess zu optimieren. Dabei geht man von der Kenntnis des Kunden aus und leitet daraus Aktionen ab, die Richtung Vorhersage gehen: Was ist die nächste Aktion des Kunden? Wie lässt sich diese optimal unterstützen? Dabei können auch persönliche Assistenten zur individuellen Ansprache der Kunden genutzt werden. Das sind Weiterentwicklungen von Voice Services wie Alexa im industrialisierten Maße, um viele Kunden anzusprechen: zum Beispiel Chat-Bots und Voice-Bots. -

Teamzusammenstellung — Team-Zusammenstellung: Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, optimale Teams aus Mitarbeitern zusammenzustellen. Denn nicht die Besten in ihrem Bereich sind optimal für das Team, man muss auch die Charaktereigenschaften betrachten. Mithilfe von Machine Learning lassen sich die positiven und negativen Erfahrungen mit einer Team-Konstellation analysieren. Und künftig könnte es möglich sein, das Verhalten einzelner Personen in bestimmten Situationen bei der Team-Zusammenstellung zu berücksichtigen. Das Thema wird wichtiger, steckt jedoch noch in den Kinderschuhen. - Grafik: Contrastwerkstatt, Fotolia

Die größten Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) im Management gibt es laut Volker Darius, Head of Corporate Excellence und Transformation bei Capgemini Consulting, in der Intelligent Automation. „Das ist im Prinzip die Weiterentwicklung der Prozessautomatisierung in dem Sinne, dass man verschiedene Technologien kombiniert“, sagte Darius gegenüber ‚Produktion‘. Man nutze zum Beispiel eine Interaktion mit dem Kunden, um unstrukturierte Kundendaten zu strukturieren. Diese könne man mit einer automatisierten Prozessanbindung kombinieren und so den Prozess der Geschäftsanbahnung digital abbilden.

„Der komplette Vor- und Nachlauf der Entscheidung wird automatisiert“, erläuterte Darius. Am Ende müsse dann noch ein Mitarbeiter entscheiden, ob dieser Weg gegangen wird, und die Richtung vorgeben. Diese Themen ragten in das Management hinein, es sei jedoch nicht die klassische reine Entscheidungsfindung.

Was KI leisten kann

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Technik

Management: Mit Künstlicher Intelligenz zur besseren Lösung

Künstliche Intelligenz führt nicht nur bei der Team-Zusammenstellung zu außergewöhnlichen Vorschlägen. Sie unterstützt Manager dabei, schneller Entscheidungen zu treffen sowie bei der Automatisierung der Lösungsfindung von repetitiven Prozessen.

In den Bereich Intelligent Automation fällt auch die sogenannte Robotic Process Automation (RPA), die von Fachleuten auch als virtueller Mitarbeiter bezeichnet wird. Durch Robotic Process Automation werden bestehende Anwendungen genutzt und strukturierte Prozesse automatisch gestartet. Da RPA wie ein Mensch bestehende Systeme nutzt, besteht dabei keine Notwendigkeit, diese umzubauen. Damit ist die KI-Anwendung in der Lage, verschiedene Prozesse wie das Bearbeiten von Rechnungen, die Erstellung von Reports und das Mitarbeiter-Onboarding zu automatisieren.

Derzeit sind etablierte Unternehmen jedoch noch zurückhaltend, wenn es um den Einsatz derartiger KI-Anwendungen geht. Junge Unternehmen wie Roboyo stoßen in diese Lücke vor und bieten Firmen die Automatisierung von Geschäftsprozessen an.

Künftig liefert Künstliche Intelligenz Entscheidungsvorlagen

„In fünf Jahren wird Künstliche Intelligenz Entscheidungsvorlagen bereitstellen“, prognostizierte der Capgemini-Manager Darius. Ein klassisches Beispiel sei die Budget-Planung. Traditionell schaue man auf die Planung vom vergangenen Jahr und ergänze ein paar Punkte. Wenn man jedoch ein System habe, das weitere Impulse liefert, werde dies zu einer besseren Budget-Planung führen. Darius: „Damit wird die Entscheidung statistisch gesehen besser und sie wird schneller getroffen.“

Cyber Valley: Amazon investiert 1,25 Mio

Amazon und die Max-Planck-Gesellschaft wollen die Forschung bezüglich der Künstlichen Intelligenz ausbauen. Nahe dem Campus des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme in Tübingen wird Amazon ein Research Center einrichten. Der neue Standort soll als Teil der Cyber Valley-Initiative die Forschungsaktivitäten von wichtigen Unternehmen und internationalen Wissenschaftlern auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz bündeln. Amazon plant, 1,25 Mio Euro zu investieren.
In der im Dezember 2016 gestarteten Initiative wird in KI-Bereichen wie Robotik, Machine Learning und Maschinelles Sehen geforscht. Initiatoren sind BMW, Bosch, IAV, Daimler, Porsche, ZF Friedrichshafen, das Land Baden-Württemberg sowie die Universitäten Stuttgart und Tübingen.