Potenzialanalyse von KI-Anwendungen in der Produktion

Author:

Steireif Niklas1,Kranz Michael1,Langhanki Jan1,Imorde Josephine1,Maetschke Jan2,Mütze-Niewöhner Susanne1

Affiliation:

1. Institut für Arbeitswissenschaft der RWTH Aachen ; Eilfschornsteinstraße 18 , Aachen Germany

2. Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen Aachen Germany

Abstract

Abstract KI-Anwendungen versprechen produzierenden Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten zur Effektivitäts- und Effizienzsteigerung. Studien zeigen, dass bislang nur eine Minderheit KI-basierte Assistenzsysteme im eigenen Betrieb einsetzt. Ein Grund liegt darin, dass es den Unternehmen schwerfällt, Potenziale strukturiert zu ermitteln und Risiken realistisch abzuschätzen. Der Beitrag präsentiert einen niederschwelligen und partizipativen Ansatz, mit dem ein potenzieller KI-Anwendungsfall identifiziert, spezifiziert und gemeinsam mit betroffenen Stakeholdern hinsichtlich seiner Nutzenpotenziale bewertet werden kann. Das Vorgehensmodell wurde im Rahmen eines Forschungsprojekts entwickelt und in Zusammenarbeit mit produzierenden Anwendungsunternehmen unterschiedlicher Größe pilothaft umgesetzt.

Publisher

Walter de Gruyter GmbH

Subject

Management Science and Operations Research,Strategy and Management,General Engineering

Reference28 articles.

1. Die Bundesregierung (Hrsg.): Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung – Fortschreibung 2020. BMWK, Berlin 2020

2. Ahlborn, K.; Bachmann, G.; Biegel, F.; Bienert, J.; Falk, S.; Fay, A.; Gamer, T.; Garrels, K.; Grotepass, J.; Heindl, A.; Heizmann, J.; Hilger, C.; Hoffmann, M.; Hoffmeister, M.; Jochem, M.; Kalhoff, J.; Kamp, M.; Kramer, S.; Kosch, B.; Legat, C.; Michels, J. S.; Mildner, A.; Nettsträter, A.; Pant, R.; Pittschellis, R.; Schauf, T.; Schlinkert, H.-J.; Ulrich, M.; Zinke, G.: Technologieszenario „Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0“. Plattform Industrie 4.0, Berlin 2019

3. Kaul, A.; Hans, C.; Schieler, M.: Künstliche Intelligenz im europäischen Mittelstand: Status quo, Perspektiven und was jetzt zu tun ist. Universität des Saarlandes, Saarbrücken 2020

4. Rusche, C.; Demary, V.; Goecke, H.; Kohlisch, E.; Mertens, A.; Scheufen, M.; Wendt, J.: KI-Monitor 2022 – Status quo der Künstlichen Intelligenz in Deutschland. Gutachten im Auftrag des Bundesverbandes Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V., Köln 2022

5. Baierl, R.; Nitzsche, B.: Künstliche Intelligenz im deutschen Mittelstand – Empfehlungen für eine erfolgreiche Implementierung. In: Bruhn, M.; Hadwich, K. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement (Bd. 1: Geschäftsmodelle – Serviceinnovationen – Implementierung). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2021, S. 325–342 DOI:10.1007/978-3-658-34324-8_13

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1. Nutzung von Machine Learning in der intelligenten Fabrik;Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb;2024-04-30

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