In der produzierenden Industrie reichen die klassischen Optimierungshebel nicht mehr aus, um mit der Dynamik und Komplexität des Umfeldes Schritt zu halten. Das gilt insbesondere für Unternehmen, die globale Produktionsnetzwerke und Lieferketten kosteneffizient und adaptiv steuern müssen. Vor diesem Hintergrund ist die Aufrechterhaltung und kontinuierliche Steigerung operativer Exzellenz zu einer kritischen Aufgabe geworden. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet hier radikal neue Wege.
Die Zeit, um KI systematisch in industrielle Prozesse einzubinden, war noch nie besser. Die rasante Technologieentwicklung der vergangenen Jahre zeigt sich in einer Lösungslandschaft und einem Ökosystem, die schnell sowohl in die Breite als auch in die Tiefe wachsen. Heute können Unternehmen bereits auf eine Vielzahl von erprobten und zunehmend einfach adaptierbaren Anwendungsszenarien zurückgreifen und diese mit robusten Business Cases realisieren. Gleichzeitig sind im Zuge der industriellen Digitalisierung immer mehr Daten und leistungsstarke IT-Infrastrukturen verfügbar, um eine produktive Nutzung von KI zu ermöglichen.
Dabei kann zwischen unterschiedlichen Arten von KI differenziert werden, die sich für unterschiedliche Anwendungsfälle eignen, so etwa generative KI in der Entwicklung von Szenarien und im Innovationsmanagement oder fortgeschrittene Datenanalytik in Planung, Predictive Maintenance oder Prozessüberwachung. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz können Unternehmen mehr Komplexität aktiv zulassen und mit ihr deutlich effektiver umgehen. Dadurch lassen sich Fragestellungen erfolgreich angehen, die mit anderen Instrumenten nicht oder nicht effektiv und effizient lösbar sind, etwa in Bereichen wie der werksübergreifenden Planungsoptimierung. Und zugleich entstehen Möglichkeiten, prinzipiell neue Klassen von lösbaren Problemen und damit radikal neue Use Cases zu definieren, etwa im Hinblick auf Themen wie Self-Centerlining von Anlagen. Faktoren und Rahmenbedingungen, die bislang als nicht veränderbar galten, lassen sich dadurch nun bearbeiten.
Besonders wirksam lassen sich diese Möglichkeiten in der produzierenden Industrie umsetzen. Hier kann KI dabei helfen, die Kapitalbindung (Working Capital) sowie die Investitions- und Betriebskosten (CapEx / OpEx) zu reduzieren und Ausschuss und Abfälle zu vermeiden. Auch lassen sich operative Prozesse einfacher, flexibler und effizienter gestalten und die Produktivität der Maschinen und Anlagen (OEE) steigern. Und nicht zuletzt bietet KI neue Ansätze, um Trends zu erkennen und Planungsprozesse (Advanced Planning) zu beschleunigen und zu optimieren.
Damit kann KI zu einem entscheidenden Faktor in einem Marktumfeld werden, in dem bereits kleine Effizienzgewinne oder Wissensvorsprünge die Wettbewerbsposition entscheidend beeinflussen können. Durch zielgenauen Einsatz von KI-Lösungen lassen sich in unterschiedlichen Operations-Bereichen signifikante Potenziale realisieren:
Heute existiert bereits eine Vielzahl von erfolgreich umgesetzten KI-Projekten in Forschung und Entwicklung (F&E / R&D), Produktion und Supply Chain Management (SCM). Die Erfahrungen von ROI-EFESO zeigen, dass sich diese Projekte insbesondere auf vier zentrale Aufgaben konzentrieren:
Dabei lassen sich exemplarisch folgende Anwendungsbeispiele beschreiben:
Herausforderungen
Auswirkungen u. Nutzen
Herausforderungen
Auswirkungen u. Nutzen
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Auswirkungen u. Nutzen
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Auswirkungen & Nutzen
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Auswirkungen & Nutzen
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Auswirkungen & Nutzen
Als führende Operations-Beratung verfügt ROI-EFESO über umfassende Erfahrung mit jedem Aspekt industrieller Prozesse rund um Entwicklung, Supply Chain, Produktion, Footprint und Industrie 4.0 sowie deren branchenspezifische Ausprägungen und Besonderheiten. Darüber hinaus setzen wir uns gemeinsam mit zahlreichen Forschungs- und Umsetzungspartnern intensiv mit fachlichen und digitalen Zukunftsthemen rund um die KI-Industrie auseinander. Auf dieser Grundlage realisieren wir für unsere Kunden integrierte und skalierbare AI Use Cases, die nachhaltigen Wert schaffen und die Wettbewerbsposition signifikant verbessern.
Unser Vorgehen orientiert sich an einem Vier-Phasen-Modell, das eine erfolgreiche Projektdurchführung sicherstellt:
Definition einer Top Down- und Bottom Up-Strategie für den KI-Einsatz, um den echten Mehrwert der Lösungen zu identifizieren und das Unternehmen darauf vorzubereiten.
Entwicklung und Implementierung von Lösungen mit der richtigen IT-Architektur.
Kontinuierliche Generierung von Wissen, um Lösungen laufend weiterzuentwickeln und im Unternehmen zu skalieren.
Bestmögliche Vorbereitung der Organisation durch Trainings, Qualifizierung und Change Management, um neue Lösungen effektiv einzusetzen.
Transformation durch Smart Product Entwicklung. Ein Job für das „I-Team“: Bei einem Hersteller von Haushaltsgeräten verbuchte eine starke Entwicklungsmannschaft solide Erfolge. Doch jetzt wollen die Kunden im „Smart Home“ Küchenmaschinen, Kühlschränke und Mixer vernetzen. ROI-EFESO etablierte ein „I-Team“ mit dem frischen Blick von „Digital Natives“ und begleitete den internen Change mit großem Erfolg.
In der Möbelindustrie kann sich der Einsatz digitaler Technologien in mehrfacher Hinsicht rentieren: mit Virtual Reality, Big Data Analytics oder Online-Konfiguratoren. Mit einem weltweit vertretenen Betten-Hersteller realisierte ROI-EFESO ein Projekt zur „End-to-End-Digitalisierung“, das alle relevanten Stationen der Wertschöpfung berücksichtigte: vom Kundenerlebnis über die Bestellung bis hin zur Fertigung und Logistik.
In einer Fertigungsanlage für Armaturentafeln verbesserte ein Automobilzulieferer die Transparenz von Arbeits- und Organisationsprozessen. Mit einem „Digital Process Twin“ von ROI-EFESO senkte das Unternehmen die Ausschussrate und machte Verbesserungspotenziale in seinen Wertschöpfungsnetzwerken sichtbar.
Um auf dem datengetriebenen Energiemarkt der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, ist Beweglichkeit im Denken und Handeln wichtig. Ein Energieversorgungsunternehmen wollte die Leistungsfähigkeit seiner weltweiten F&E-Organisation auf ein neues Level bringen. Dazu verschaffte es sich im ersten Schritt gemeinsam mit ROI-EFESO einen Gesamtüberblick über den jeweiligen Agilisierungsgrad der verschiedenen F&E-Units und -prozesse.
Performancesteigerung am Shopfloor. Dank der verfügbaren IoT-Technologien sind viele Arbeitserleichterungen eines digitalen Shopfloor Managements heute leicht umsetzbar. Gerade Automobilhersteller nutzen die Chancen der Digitalisierung gerne und haben bereits unterschiedliche Systeme im Einsatz, in allen Reifegraden.
Ein Hersteller von Verdickungs-, Binde- und Umhüllungsmitteln möchte in 12 Monaten eine Industrie 4.0 Transformation meistern und die Wachstumsstrategie erfüllen. Mit ersten Testpiloten zum Einsatz von Smart Analytics, RFID-Trackern und einem Kundenportal ist das Unternehmen bereits auf der richtigen Spur. Denn ohne Digitalisierung bzw. Industrie 4.0-Technologien sind die gesetzten Ziele nicht erreichbar.
Ein Hersteller von Maschinenanlagen und Sondermaschinen erreichte in seinen Produktionsprozessen ein hohes Automatisierungsniveau. Nun nimmt das Unternehmen weitere, abteilungsübergreifende Ziele für die Prozessautomatisierung ins Visier. Gemeinsam mit ROI-EFESO definiert es Einsatzfelder im Bereich Operations, in denen Tools auf der Basis von Robotic Process Automation (RPA) Zeit sparen und die Mitarbeiter entlasten sollen.
Die Case Study von ROI-EFESO schildert, wie ein Süßwarenproduzent mit einer umfassenden Digitalisierungsinititative seine Position im Wettbewerb ausbaut. Dazu setzt er mit ROI-EFESO an den bereits erreichten Erfolgen seines WCOM (*World Class Operations Management) Programms an und erweitert diese in Richtung einer hochdigitalisierten Fertigung.
