Versteckte Werte im Unternehmen zu schöpfen, sollte eine Hauptaufgabe für die Unternehmung sein.
Die Digitalisierung in der Fertigungsindustrie birgt vielfältige neue Wertschöpfungspotenziale – in der Fabrik und werkübergreifend über die Supply Chain.
Doch wie nähert man sich dieser Thematik ?
Ein Start mit einer einfachen KI-Anwendung – für die im Unternehmen größte schmerzhaft erkannte Prozessschwäche – kann ein Gefühl der Leistungsfähigkeit und für die Handhabbarkeit von „KI“ geben.
Der Einsatz automatisierter Mustererkennung in der Fertigung, um die Qualitätsstandards weiter hinaufzuschrauben, kann ein guter Start sein.
Auch bei der Optimierung der Warenströme in der Fertigung und Logistik, in der Technologiesimulation, sowie bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen kann künstliche Intelligenz einen wertvollen Beitrag leisten.
Dazu braucht es jedoch eine moderne, robuste und skalierbare IT-Infrastruktur.
Denn: „Ohne solide und moderne Infrastruktur ist KI-Integration undenkbar“.
Als Ergebnis steht – bei intelligenter Implementierung – eine höhere Produktivität, stabilere Prozesse und eine validere Qualität.
Eine autonome Analyseumgebung ist dafür unabdingbar.
Dies kann mit einer eigenen kleinen Datenbank (Zeitseriendatenbank) beginnen und geht hin bis zu skalierbaren Rechenzentrumslösungen (z.B. oncite, etc.).
Intelligent aufgesetzt, ergibt sich eine den kommenden Anforderungen gerecht werdende mitwachsende Struktur.
Denn genau genommen weiß keiner, wo die Reise mit KI im eigenen Unternehmen hinführen wird.
Für einen kleinen Start kann es schon genügen, geeignete Sensorik (vorhanden oder im Retro-Fit) oder eine PLC anzubinden und die gewonnen Daten zu speichern.
Die Hinzunahme von Daten des eingesetzten ERPs oder von Drittsystemen ist die nächste Ausbaustufe.
Auf die so gewonnene Datenbasis werden Analytics-Verfahren angewendet, die eine erweiterte Sicht auf die Prozesse und die sich daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen („manuelle“, halbautomatische oder automatische) ergeben.
Daten-Analyse und Modelle zur Vorhersage sind heutzutage nicht nur Data Scientisten vorbehalten.
Die Systeme werden immer anwenderfreundlicher und auch nachvollziehbarer.
Es lohnt sich daher, im Unternehmen diese Techniken breit zu erkunden.
Zum Start ist es jedoch empfehlenswert externe Expertise einzubinden, um dann schnell in selbständige, im Unternehmen fest verankerte Anwendungsnutzung zu gelangen.
KI-Nutzung ist ein dynamischer Prozess, den ein Unternehmen im Kern in eine stetige Prozessverbesserung einbinden sollte.
Dies gehört grundlegend zum Handwerkszeug der KVP-Verantwortlichen.