KI im Maschinenbau: Tipps für die praktische Umsetzung

In unserer Blogartikel-Serie rund um Künstliche Intelligenz haben Sie bisher erfahren, welche Rolle KI im Maschinenbau spielt, an welchen Stellen Algorithmen Serviceteams entlasten und welche drei konkreten Fragen sich Unternehmen vor der KI-Einführung stellen müssen. Bevor Sie den Schritt von der Theorie zur gelebten KI-Praxis gehen, haben wir einige Tipps, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
 

Bestandsaufnahme: Sind Ihre Prozesse und Systeme auf KI eingestellt?

Für den erfolgreichen KI-Start müssen Maschinenbauunternehmen als erstes prüfen, ob ihre Prozesse schon darauf ausgerichtet sind oder ob zunächst Optimierungen durchgeführt werden sollten. Sind zum Beispiel die Abläufe im Ersatzteilmanagement noch nicht ausreichend vernetzt und digitalisiert, sollte der Fokus zunächst darauf liegen, durchgehende Datenströme zu schaffen.

Bei der Bestandsaufnahme helfen Reifegradmodelle wie der „Industrie 4.0 Maturity Index“ der acatech. Das Modell ermöglicht die Bewertung interner Prozesse, aber auch der Unternehmenskultur mit Blick auf die Digitalisierung. Das Ergebnis zeigt unter anderem, ob die im Unternehmen vorhandenen Daten bereits effektiv genutzt werden. Es bildet außerdem die Grundlage für Ihre Digitalisierungs-Roadmap, an deren Ende das Ziel steht, Ihr Unternehmen zu einer agilen Organisation zu entwickeln.

Datenschutz und Compliance beachten

Neben den Prozessen und dem Mindset müssen auch bestehende IT-Systeme und Daten auf ihre KI-Reife geprüft werden. Denn damit KI-Modelle ihre Stärken ausspielen können, benötigen sie eine saubere Datenbasis. Maschinenbauer und -betreiber müssen deshalb gründlich analysieren, welche Daten in ihrem Unternehmen bereitstehen, aus welchen Quellen diese stammen und wie sie in Verbindung mit KI genutzt werden können.

Wichtig in diesem Zusammenhang: Die Daten müssen nahtlos und korrekt gesammelt und unter Einhaltung der DSGVO verarbeitet werden. Datenschutz und Datensicherheit müssen höchste Priorität haben – vor allem, wenn Sie Ihre Daten mit öffentlichen Informationen anreichern wollen, zum Beispiel Marktdaten im Bereich Ersatzteil-Pricing.

Ein Datenschutzbeauftragter unterstützt Sie dabei. Außerdem steht für Unternehmen in der EU der Compliance-Checker bereit: Damit finden Sie heraus, ob Ihr geplanter KI-Einsatz womöglich vom neuen KI-Gesetz betroffen ist und Sie besondere Vorgaben erfüllen müssen.

Pilotprojekt: Erste KI-Anwendung festlegen

Der nächste Schritt, der Sie einer KI-Einführung näherbringt, ist die Auswahl eines konkreten Use Cases für Ihr Unternehmen. Bei der Frage, welche KI-Anwendung im Maschinenbau für Sie infrage kommt, spielen neben dem Reifegrad Ihrer Prozesse und IT-Systeme sowie den rechtlichen Rahmenbedingungen weitere Faktoren eine Rolle.

So müssen Unternehmen eine Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, um sowohl die Investitionshöhe als auch Risiken und Chancen ihres KI-Projekts systematisch bewerten zu können. Außerdem sollten Sie folgende Fragen klären, um den KI-Use Case bestmöglich planen und durchführen zu können:

• Passt die Anwendung zu Ihren Unternehmenszielen?
• Welche konkreten Vorteile soll die Anwendung bringen?
• Welche Bedürfnisse welcher Stakeholder sind zu berücksichtigen?
• Sind Sie in der Lage, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und kontinuierliche Verbesserungen während des Projekts vorzunehmen?
• Sollen Sie die benötigte KI-Kompetenz intern aufbauen oder extern zukaufen?
• Ist die KI-Lösung, die Sie nutzen wollen, marktreif und verfügbar und wie können Sie sie an Ihre spezifischen Unternehmensanforderungen anpassen oder neu trainieren?
• Haben Sie alle notwendigen Ressourcen – also Fachwissen, Zeit und Budget –, um das KI-Projekt erfolgreich umzusetzen?

Sind alle Fragen geklärt und ist der passende Use Case für KI gefunden, steht der Einführung nichts mehr im Weg. Bei den nächsten Schritten, die für viele Unternehmen eine große Veränderung darstellen, erweist sich das Change Management als hilfreiches Werkzeug.
 

KI-Projekt gemeinsam starten

Die Einführung von KI in Maschinenbauunternehmen stellt einen tiefgreifenden Wandel dar und erfordert sowohl die Einbindung der Mitarbeiter als auch eine Transformation der Organisation. Effektives Change Management hilft dabei, diese Aufgaben zu meistern und den Übergang in das KI-Zeitalter möglichst reibungslos zu gestalten.

Ein wichtiger Teil des Veränderungsprozesses ist transparente Kommunikation. Vorteile der KI-Nutzung werden mit Methoden des Change Managements für jeden Einzelnen greifbar gemacht, um die Akzeptanz und das Engagement der Mitarbeiter zu fördern.

Dafür ist es unter anderem wichtig, eine Vision zu definieren. Außerdem müssen Change Manager alle Betroffenen von Anfang an einbeziehen, ihnen zuhören und herausfinden,

• welche Erwartungen die Menschen im Unternehmen an die KI-Implementierung haben,
• welche Ängste es abzubauen gilt, und
• welche Schulungen und Qualifizierungen die Stakeholder benötigen, um KI nutzen zu können.

Werkzeuge wie das 3-Phasen-Modell von Lewin oder das 8-Stufen-Modell von Kotter können Change-Verantwortliche dabei unterstützen, eine Veränderung wie die KI-Einführung im Service strukturiert zu begleiten und zu etablieren.
 

3 Quanos-Tipps für eine erfolgreiche KI-Einführung

Am einfachsten gelingt die Umsetzung von KI-Projekten im Service mit Unterstützung durch erfahrene Partner wie Quanos. Das Unternehmen entwickelt Softwarelösungen für After-Sales & Service im Maschinenbau, die sich mit Künstlicher Intelligenz erweitern lassen und die Basis für neue Geschäftsmodelle im Service und Vertrieb bilden.

Für Unternehmen, die KI in ihre Prozesse integrieren möchten, haben die Quanos-Experten folgende Tipps:

1. Erwartungsmanagement: KI kann vieles, aber längst nicht alles. Sehen Sie die Technologie als Unterstützung für Ihren Service und kommunizieren Sie die zu implementierende Lösung auch als solche.
2. Mehrwert: Definieren und kommunizieren Sie den konkreten Nutzen der geplanten KI-Anwendung klar und transparent. Damit die Lösung in der Praxis einen Mehrwert für die Nutzer bietet, muss sie basierend auf dem Feedback der Anwender kontinuierlich verbessert werden.
3. Kontrolle: KI hat nicht die Aufgabe, Maschinen und Anlagen eigenständig zu steuern, sondern den Menschen bestmöglich beim Betrieb und Instandhalten zu unterstützen. Damit der Mensch dem Algorithmus vertrauen kann, müssen KI-Entscheidungen nachvollziehbar sein. Außerdem sind menschliche Überprüfungen und ethische Überlegungen unerlässlich.

Diese und weitere wertvolle Empfehlungen für Ihr KI-Projekt finden Sie im aktuellen KVD SERVICERADAR „KI im Service“. Wenn Sie bereits konkrete Ideen für die KI-Nutzung haben und gleich mit einem Experten sprechen möchten, kontaktieren Sie uns gern.