Anwendungsfelder und Potenziale von KI in der Wirtschaft

Fertigung

Eine um 20 Prozent verbesserte Anlagennutzung ist möglich, wenn durch KI beispielsweise Wartungsarbeiten vorausschauend durchgeführt werden („predictive maintenance“). Zudem sind eine um 20 Prozent höhere Produktivität bei einzelnen Arbeitsschritten durch die gezielte Zusammenarbeit von Robotern und Mitarbeitern machbar. Die Qualitätsüberwachung kann durch KI – z.B. durch automatische visuelle Fehlererkennung bei Produkten – um 50 Prozent produktiver werden. In bestimmten Bereichen ist eine Reduktion des Ausschusses um bis zu 30 Prozent möglich.

Wartung von Maschinen– Predictive Maintenance durch Maschinelles Lernen

Das Prinzip des maschinellen Lernens wird bereits heute vielfach in der deutschen Industrie eingesetzt. Es ermöglicht noch präzisere Fertigungsprozesse, eine verbesserte Voraussage von Defekten an Maschinen sowie dadurch eine deutlich erhöhte Verfügbarkeit von Maschinen. Das folgende Beispiel verdeutlicht den Nutzen von Big Data-getriebenen Analysen, die maschinelles Lernen ermöglichen: MAX – Die intelligente Aufzugswartung von ThyssenKrupp: MAX ist eine cloudbasierte vorausschauende Wartungslösung für Aufzugsysteme. Durch MAX können Reparaturen ausgeführt werden, bevor Probleme kritisch werden und es zu Ausfällen kommt. Zuerst werden Daten, wie beispielsweise Türbewegungen, Fahrten, Hochlaufvorgänge, Innenrufe, Fehlercodes, usw. erfasst. Diese Informationen werden an die Cloud (Micorsofts Azure-Plattform) übermittelt, wo Algorithmen die Betriebsdaten des Aufzugs auswerten und die Restlebensdauer von Komponenten berechnet werden. Dies ist dank einer Big Data-Analyse, also einer Auswertung sehr großer Datenmengen, von mit dem System weltweit verbundenen Aufzügen möglich. Das System erkennt Strukturen, erlernt diese und trifft Entscheidungen über die zu tätigenden Aktionen. Diese Echtzeitdiagnose weist den mit der Wartung betrauten Monteur auf notwendige Eingriffe hin.

Geschäftsprozesse

Eine Optimierung der Lieferkette – beispielsweise durch exaktere Verkaufsprognosen – kann zu einer Reduktion der Lagerhaltungskosten um bis zu 50 Prozent führen. In der Forschung und Entwicklung sind Kostenreduktionen von 10 bis 15 Prozent und um 10 Prozent kürzere Markteinführungszeiten möglich. In indirekten Geschäftsbereichen wie der IT kann die künstliche Intelligenz 30 Prozent der Tätigkeiten übernehmen.

Logistik

Am Hackeschen Markt in Berlin-Mitte arbeitet ein Start-up an einer Software, die jeden Container verfolgen kann, der auf den Weltmeeren unterwegs ist. Mithilfe dieser Daten und künstlicher Intelligenz wird in Echtzeit berechnet, wann welcher Container nach Tausenden Kilometern an sein Ziel kommen wird. Verzögerungszeiten durch Zoll, Streiks oder schlechtes Wetter werden in Echtzeit erkannt und in die Ergebnisse eingerechnet. Das System lernt selbstständig und wird allmählich immer besser in seinen Vorhersagen. So lassen sich Lieferschwierigkeiten im Vorfeld erkennen und vermeiden.