IoT trifft KI: Aktuelle Projekte, Use Cases und Trends

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Ohne vernetzte Produktion kein sinnvoller KI-Einsatz

"In dieser Ausprägung haben wir nicht damit gerechnet. Dies zeigt, dass Industrie 4.0 noch nicht überall ausreichend eingezogen bzw. umgesetzt ist", resümiert der VDI-Experte für Digitale Transformation. Zudem fehlen die für den Einsatz von KI-Methoden notwendigen Kompetenzen. Denn Fachkräfte, die KI-Methoden versiert beherrschen, sind derzeit nicht zu bekommen.

Folglich steckt der Einsatz von KI in der deutsche Industrie noch in den Kinderschuhen. Knapp 60 Prozent der vom VDI Befragten nutzen KI derzeit nur zur Analyse. Lediglich einer kleinen Gruppe von Unternehmen gelingt es, Künstliche Intelligenz großflächig im eigenen Kerngeschäft einzusetzen und ihre Produkte neu zu erfinden oder gar neue Produkte zu erfinden, wie eine Untersuchung von Accenture nahelegt.

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 Prozent aller von Accenture untersuchten Unternehmen ihr bestehendes Portfolio bereits um einzelne KI-Anwendungen erweitert, jedoch verfügt allein jedes sechste (16 Prozent) über eine ganzheitliche Vision für den Einsatz von KI. Lediglich fünf Prozent stellen die nötigen Ressourcen zur Verfügung, um bestehende Produkte systematisch um KI-Fähigkeiten zu erweitern und gerade einmal zwei Prozent haben bereits damit begonnen, KI-Lösungen im großen Maßstab und für die unterschiedlichsten Anwendungen zu nutzen.

Aber wo liegen die Stolpersteine für intensiveren und kreativeren Einsatz von KI in den Unternehmen? Etwas mehr als die Hälfte der von Accenture Befragten nannte

die schlechte Datenqualität als größtes Problem (51 Prozent),

Bedenken bei der Daten- und IT-Sicherheit (45 Prozent),

der schwierigen Abwägung zwischen dem Kauf von standardisierten KI-Lösungen und dem Entwickeln von eigenen individuellen Lösungen (45 Prozent)

sowie rechtliche Unsicherheiten bei der Weitergabe von Daten und dem Schutz geistigen Eigentums (40 Prozent).

Bei deutschen Unternehmen rangierten die Vor- und Nachteile von eigenen vs. zugekauften KI-Lösungen an erster Stelle der Herausforderungen (54 Prozent); Sicherheitsbedenken äußerten hierzulande erstaunlicherweise nur 38 Prozent und Unklarheiten bei Datenweitergabe und geistigem Eigentum sah weniger als ein Drittel als drängendstes Problem im Kontext KI an (31 Prozent).

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Accenture: Automobilindustrie ist besonders KI-affin

"Die Neuerfindung von industriell gefertigten Produkten durch KI steht noch ganz am Anfang und der Weg zum Erfolg ist alles andere als leicht”, weiß 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."

Was machen nun die führenden Unternehmen beim Einsatz besser als die "Low Performer"? Um signifikante Ergebnisse durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu erzielen, müssen Unternehmen laut der Accenture-Studie zunächst vier Entwicklungsphasen durchlaufen:

(1) Die Vorteile von KI und die damit verbundenen Möglichkeiten, die eigenen Produkte mit digitalen Technologien neu zu erfinden, skizzieren.

(2) Eine Vision entwickeln, wie existierende Angebote durch KI ergänzt werden können.

(3) Die nötigen Ressourcen für die Entwicklung von KI-basierten Produkten bereitstellen.

(4) 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 offenbar eher in der Lage, KI-Initiativen mit Nachdruck zu verfolgen und umzusetzen als andere. Immerhin erreichen bereits neun Prozent der Unternehmen aus der Automotive-Industrie die dritte und fünf Prozent sogar die vierte Entwicklungsstufe. Dagegen sind die Hersteller von Industrie- und Schwermaschinen und von langlebigen Konsumgütern noch nicht so weit. Nur sieben beziehungsweise drei Prozent erreichen hier die dritte Stufe. Lediglich ein Prozent schafft erklimmt Stufe 4 und damit das höchste Stadium der KI-Reife.

Die KI-Avantgardisten – also diejenigen zwei Prozent der Fertigungsunternehmen, die bereits die vierte Stufe erreicht haben und KI-Technologien in großem Maßstab einsetzen – zeichnen sich dadurch aus, 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 setzen die meisten Unternehmen auf KI-Lösungen wie maschinelles Sehen (73 Prozent), Deep Learning (64 Prozent) sowie robotergesteuerte Prozessautomatisierung (64 Prozent). Ähnlich wie bei anderen Disziplinen der Digitalisierung (IIoT oder Industrie 4.0) gilt auch hier: KI macht man nicht im Alleingang.

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