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Eine Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung kann nur im Zusammenspiel mit der Belegschaft sowie internen und externen Anspruchsgruppen geschehen.
Dabei bieten digitale Technologien eine Möglichkeit, Prozesse und Entscheidungen punktuell effizienter und besser zu machen. Eine nachhaltige Transformation muss jedoch nicht nur technologisch, sondern vor allem auch methodisch gestaltet werden.
Dabei müssen bewährte Methoden der zuverlässigkeitsorientierten
Instandhaltung und des Lean Managements mit den digitalen Technologien zusammenspielen, um den größtmöglichen Effekt für das Unternehmen zu erzielen.
[Aus dem Vorwort]
Um die Akzeptanz und erfolgreiche Einführung von KI-Systemen in produzierenden Unternehmen zu fördern, ist es daher wichtig, die Bedenken und Ängste der Mitarbeitenden ernst zu nehmen und sie in den Einführungsprozess einzubeziehen. Hier setzt das in dieser Leitbroschüre beschriebene partizipative Vorgehen an, welches auf die
Zusammenarbeit aller Beteiligten setzt. Wir möchten Ihnen einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Aspekte der KI-Einführung in produzierenden Unternehmen geben und Ihnen dabei helfen, eine erfolgreiche Strategie zu entwickeln. Dabei betrachten wir nicht nur technologische Aspekte, sondern auch organisatorische und humanorientierte Faktoren.
Die Broschüre soll Ihnen einen Überblick über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Einführung von KI-Systemen in produzierenden Unternehmen geben und praktische Tipps für eine erfolgreiche Umsetzung an die Hand geben.
Die Broschüre richtet sich an Personen aus der Produktionsleitung, Geschäftsführung, Entscheidungsträger:innen und Betriebsräten in produzierenden Unternehmen, die sich mit dem Thema KI auseinandersetzen möchten. Aber auch Interessierte aus anderen Bereichen können von den praxisorientierten Informationen profitieren. Wir hoffen, dass diese Broschüre einen Leitfaden bietet, der Sie bei der Einführung von KI-basierten Assistenzsystemen in Ihrem Unternehmen unterstützt.
Mit den technologischen Fortschritten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) steigt die Anzahl an produzierenden Unternehmen, welche Anwendungen der KI in der eigenen Produktion einführen. Diese KI-Anwendungen werden häufig als Assistenzsysteme für die Mitarbeitenden in der Produktion ausgestaltet, welche bei der Informationsbereitstellung und Entscheidungsfindung unterstützen. Aufgrund des assistierenden Charakters von KI-Anwendungen ist die Akzeptanz der KI-Anwendungen durch den Nutzenden ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die erfolgreiche Anwendung der KI-Anwendung in den operativen Betrieb. Die Akzeptanz der KI-Anwendungen wird wesentlich während des Entwicklungs- und Einführungsprozesses der KI-Anwendungen beeinflusst.
Der Experimentierraum KI-LIAS hatte das Ziel, den Entwicklungs- und Einführungsprozess von KI-Anwendungen in der produzierenden Industrie hinsichtlich der Gestaltung der Akzeptanz der KI-Anwendung durch die Nutzenden zu begleiten. Hierzu wurde über einen Zeitraum von drei Jahren sieben Unternehmen bei der Einführung von KI-Anwendungen begleitet. Die vorliegende Veröffentlichung stellt die entwickelten KI-Anwendungen dar sowie die Erfahrungen, welche bei der Entwicklung und Einführung der KI-Anwendungen jeweils erlangt werden konnten.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es zum einen, eine AR-Plattform (Datenintegration, Schnittstellen und Datenmodell) zu schaffen, die der automatisierten Aufbereitung und Umwandlung der Daten in ein gängiges AR-Format dient. Zum anderen sollten die Mitarbeitenden mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden.
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.
33 Prozent aller Unternehmen glauben, den Anschluss an Künstliche Intelligenz (KI) zu verlieren. Obwohl KI auf den ersten Blick eine Herausforderung darstellt, kann sie vor allem im Unternehmenskontext eine bedeutende Rolle spielen. Genau da setzt das Programm "KI-Serviceroadmap 2024" des FIR an und zeigt Ihnen den Weg zu KI im Service auf. Das Programm beginnt für alle teilnehmenden Unternehmen mit einem umfassenden Assessment und mündet in der Entwicklung einer detaillierten Roadmap mit Ihrem individuellen Weg zu KI.
KI-Potentiale nutzbar machen
(2025)
Der Großteil deutscher Unternehmen nutzt Sprachassistenzen mit Künstlicher Intelligenz (KI) für das eigene Wissensmanagement oder baut diese gerade auf. Gleichzeitig birgt der Einsatz von KI Risiken, etwa die sogenannte „Halluzination" – frei erfundene Antworten ohne fachliche Grundlage. Gerade im industriellen Kontext, wo Präzision und Verlässlichkeit entscheidend sind, ist dies nicht akzeptabel. Die Technologiestudie „KI im Service“ des FIR an der RWTH Aachen widmet sich diesem Thema und stellt drei zentrale Schritte vor, die helfen, ein zuverlässiges KI-gestütztes Wissensmanagement aufzubauen.
KI im Service
(2024)
Dieses Whitepaper zeigt auf, wie KI im Service erfolgreich eingesetzt werden kann. Es bietet einen Überblick über die aktuellen Trends, technologischen Entwicklungen und praktischen Anwendungsfälle. Im Rahmen unserer Zusammenarbeit haben wir als Arbeitsgruppe Strategien und Erfolgsfaktoren identifiziert, die Unternehmen bei der Implementierung von KI im Service unterstützen.
