Industrie 4.0
29.05.2018

KI – Großes Potenzial für neue Geschäftsmodelle

In einer aktuellen Studie „Turning Possibility into Productivity“ hat Accenture die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) im Fertigungsbereich ­untersucht. Kernergebnis ist, dass die Mehrheit der produzierenden Unternehmen den größten Vorteil durch die Anwendung von KI darin sieht, den Nutzwert ihrer Produkte und Dienste für Kunden und Industriearbeiter zu steigern.

KI und ihre vier Entwicklungsphasen – Wo stehen Unternehmen heute?

Ein weiteres Ergebnis, der unter 500 Fertigungsunternehmen aus sechs verschiedenen Branchen in Europa, Nordamerika und Asien durchgeführten Studie: Künstliche Intelligenz – insbesondere in Kombination mit anderen Technologien, wie tragbaren Computern oder Big-Data-Analytics, – ist nicht nur für die Transformation des Kerngeschäfts eines Unternehmens entscheidend, sondern ermöglicht auch neue Wege in der Interaktion von Arbeitern mit Maschinen sowie von Kunden mit Produkten. Damit bildet Künst­liche Intelligenz auch die Grundlage für Strategien und neue Geschäftsmodelle rund um die „Industry X.0“.

Ganzheitliche KI-Vision wenig vorhanden

Jedoch gelingt es laut Studie bisher nur einer kleinen Gruppe von Unternehmen, Künstliche Intelligenz großflächig im eigenen Kerngeschäft einzusetzen. Diese Vorreiter zeichnen sich dadurch aus, dass sie intelligente Technologien und menschliche Kreativität im Zusammenspiel mit Analytics und ihrer tiefen Branchenexpertise derart verflechten, dass sie bereits heute messbare Ergebnisse erzielen. So haben zwar 98 % aller untersuchten Unternehmen ihr bestehendes Portfolio bereits um einzelne KI-Anwendungen erweitert, jedoch verfügt nur etwa jedes sechste (16 %) über eine ganzheitliche Vision für den Einsatz von KI. Lediglich 5 % stellen die nötigen Ressourcen zur Verfügung, um bestehende Produkte systematisch um KI-Fähigkeiten zu erweitern und gerade einmal 2 % haben bereits damit begonnen, KI-Lösungen im großen Maßstab und für unterschiedliche Anwendungen zu nutzen.

Aktuelle Herausforderungen

Die Studie untersuchte auch, welchen Herausforderungen die Unternehmen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz begegnen: Etwas mehr als die Hälfte nannte die schlechte Datenqualität als größtes Problem (51 %), gefolgt von Bedenken bei der Daten- und IT-Sicherheit (45 %), der schwierigen Abwägung zwischen dem Kauf von standardisierten KI-Lösungen und dem Entwickeln von eigenen individuellen Lösungen (45 %) sowie rechtliche Unsicherheiten bei der Weitergabe von Daten und dem Schutz geistigen Eigentums (40 %). Bei deutschen Unternehmen rangierten die Vor- und Nachteile von eigenen versus zugekauften KI-Lösungen an erster Stelle der He­rausforderungen (54 %); ­Sicherheitsbedenken äußerten hierzulande lediglich 38 % und Unklarheiten bei Datenweitergabe und geistigem Eigentum sah weniger als ein Drittel als drängendstes Problem an (31?%).

Erfolgsbeispiele

„Die Neuerfindung von industriell gefertigten Produkten durch KI steht noch ganz am Anfang und der Weg zum Erfolg ist alles andere als leicht”, sagte Eric Schaeffer, Senior Managing Director bei Accenture und dort global für das Industriegeschäft verantwortlich. „Jedoch zeigen die in unserer Studie belegten Erfolge der KI-Vorreiter ganz klar, dass dies machbar und der geschäftliche Nutzen von KI im Industriebereich sehr groß ist.”   
Die Studie beschreibt auch, wie Unternehmen, die ihre Produkte mithilfe von KI und anderen digitalen Technologien neu erfinden, konkret davon profitieren. Eine frühere Studie von Accenture kam bereits zu dem Schluss, dass Industrieausrüster durch den konsequenten Einsatz von KI ihre Marktkapitalisierung um bis zu einem Viertel steigern könnten.  

Um solche Ergebnisse durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu erzielen, müssen Unternehmen laut der Accenture-Studie zunächst vier Entwicklungsphasen durchlaufen:

  • die Vorteile von KI und die damit verbundenen Möglichkeiten, die eigenen Produkte mit digitalen Technologien neu zu erfinden, skizzieren;
  • eine Vision entwickeln, wie existierende Angebote durch KI ergänzt werden können;
  • die nötigen Ressourcen für die Entwicklung von KI-basierten Produkten bereitstellen;
  • ihre Vision und konkrete Initia­tiven umsetzen und so die digitale Neuerfindung von Produkten in großem Maßstab zu ermöglichen.

Teilt man die untersuchten Unternehmen nach Branche und aktuellem Stand bei der Nutzung in bestimmte Cluster ein, so zeigt sich, dass der Reifegrad bei der Künstlichen Intelligenz von Branche zu Branche sehr unterschiedlich ist. Automobilfirmen sind eher in der Lage, KI-Initiativen mit Nachdruck zu verfolgen und umzusetzen: Immerhin 9 % erreichen bereits die dritte und 5 % gar die vierte Entwicklungsstufe. Hersteller von langlebigen Konsumgütern sowie von Industrie- und Schwermaschinen sind hingegen noch nicht so weit: 7 % beziehungsweise 3 % erreichen hier die dritte Stufe; lediglich 1 % der Unternehmen beider Branchen schafft den Sprung zur vierten Stufe.    

Die Strategien der Visionäre

Weitere Teilergebnisse der Studie geben Aufschluss darüber, wie sich die Unternehmen, die zumindest eine Vision für die Neuerfindung ihrer Produkte mithilfe von KI entwickelt und damit die zweite Stufe erreicht haben – das sind insgesamt 16 % der untersuchten Firmen –, von Wettbewerbern unterscheiden: Sie verfügen über die nötigen Strategien für gezielte Investitionen und den Aufbau von Ökosystemen mit dem Ziel, die für den maximalen Nutzwert von KI-Anwendungen nötigen Daten zu kaufen, zu verarbeiten und sicher zu speichern. Weiterhin wissen diese führenden Unternehmen genau, auf welche Bereiche sie sich konzentrieren müssen: 82 % der „Visionäre“ sehen eine verbesserte Kundenloyalität und ein tief greifendes Verständnis für die Nutzung von Produkten und Services beim Kunden als wichtigsten Vorteil an. Genauso viele Unternehmen erwarten durch höhere Sicherheitsstandards und intelligentere Lösungen und Dienste entscheidende Vorteile durch Künstliche Intelligenz für die Kunden.   

Diejenigen 5?% der untersuchten Unternehmen, die bereits in erheblichem Umfang die nötigen Ressourcen für die Umsetzung ihrer KI-Initiativen zur Verfügung stellen, fokussieren sich dabei gleichermaßen auf den Aufbau der technischen Voraussetzungen in der IT-Infrastruktur als auch die Schaffung der entsprechenden Fähigkeiten bei den Beschäftigten. Innerhalb dieser Gruppe sahen 91 % der Unternehmen Analytics und Kompetenzen bei der Systemintegration als entscheidende Hebel an; 64 % sagten, sie hätten ihr Geschäftsmodell zumindest teilweise durch die Integration von KI in Produkte und Dienste modifiziert. 

Gemeinsame Wege mit Partnern

Die KI-Vorreiter – das sind diejenigen 2 % der Fertigungsunternehmen, die bereits die vierte Stufe erreicht haben und KI-Technologien in großem Maßstab einsetzen – tun sich dadurch hervor, dass sie eng mit Partnern in Ökosystemen zusammenarbeiten, um die KI-Anwendungen zu identifizieren, die im Zusammenspiel mit anderen Anwendungen den größten Nutzen für den Kunden bringen. Dabei wollen die meisten Unternehmen auf KI-Lösungen, wie maschinelles Sehen (73 %), Deep Learning (64 %) sowie robotergesteuerte Prozessautomatisierung (64 %), setzen.  

„Die Ergebnisse legen nahe, dass es einen engen Zusammenhang zwischen einer ganzheitlichen und gut geplanten Strategie sowie der erfolgreichen Nutzung von KI-Technologien gibt”, so Raghav ­Narsalay, Managing Director und verantwortlich für den Bereich Indus­try X.0 Research bei Accenture. „Drei Viertel der Unternehmen, die wir untersucht haben, befinden sich in der Experimentierphase und gehen dabei nach dem Gießkannenprinzip vor. Dies wird sich in der nahen Zukunft sehr wahrscheinlich ändern – und dann werden mehr Unternehmen dazu übergehen, ihre Produkte mithilfe von KI neu zu erfinden.”   

Unterschiedliche Branchen, unterschiedliche Vorgehensweisen

Die Ziele und die Geschwindigkeit bei der Umsetzung sind jedoch je nach Branche unterschiedlich. So gaben 65 % der befragten Automobilhersteller an, dass sie mit KI vor allem neue Gewinn- und Umsatzquellen erschließen wollen. Bei den Industrieausrüstern erhoffen sich 42 % hingegen, dass KI zu neuen Herangehensweisen bei Innovationen führt. Und die Schwermaschinenhersteller erwarten durch die Technologie hauptsächlich einen größeren Umsatz mit PLM-Lösungen sowie verbesserte Marketingstrategien.

www.accenture.de

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