Branchen auf der ganzen Welt treten in eine neue Phase des Wandels ein, die von data artificial intelligence vorangetrieben wird. Steigende Energiekosten, Störungen in der Lieferkette, Nachhaltigkeitsanforderungen und ein zunehmender Fachkräftemangel zwingen Hersteller dazu, ihre Arbeitsweise und ihre Innovationsstrategien zu überdenken.

In diesem Gespräch für „The Bridge“ erörtern Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner und Global Industry Lead Artefact, sowie Florence Bénézit, Partnerin und Global Manufacturing Lead, die größten Herausforderungen der AI der Industrie und im verarbeitenden Gewerbe sowie die Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, damit AI einem echten Motor für Leistung, Innovation und Widerstandsfähigkeit wird.

Die globale Industrie am Wendepunkt

Die heutige Industrielandschaft ist stark fragmentiert. Sie umfasst große multinationale Hersteller mit globalen Produktionsnetzwerken, aber auch Tausende spezialisierter kleiner und mittlerer Unternehmen, die in Nischenmärkten tätig sind. Trotz ihrer Unterschiede stehen diese Unternehmen vor vielen ähnlichen strukturellen Herausforderungen.

„Die Unternehmen der Industrie sind hinsichtlich ihrer Größe, ihrer Reife und ihres Transformationsfortschritts äußerst heterogen“, erklärt Alexandre. „Doch sie alle sehen sich mit steigenden Kosten, einer immer komplexer werdenden Lieferkette und wachsenden Erwartungen in Bezug auf Nachhaltigkeit konfrontiert.“

Mehrere Trends setzen die industriellen Wertschöpfungsketten unter Druck:

  • Höhere Energie- und Rohstoffkosten
  • Zunehmende Schwankungen in der Lieferkette
  • Ein Mangel an Fachkräften im technischen und digitalen Bereich
  • Strengere Nachhaltigkeits- und regulatorische Anforderungen

Gleichzeitig müssen Hersteller auf die steigende Nachfrage nach stärker individualisierten Produkten reagieren. Dieser Trend zur Personalisierung erfordert flexiblere Produktionssysteme und data bessere data . „Kunden erwarten zunehmend Produkte, die auf ganz spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind“, bemerkt Florence. „Das erfordert industrielle Prozesse, die sich schnell anpassen können, und data eine zentrale Rolle dabei, diese Flexibilität zu ermöglichen.“

Die Modernisierung von Fabriken und die Einbindung data Entscheidungsprozesse sind daher nicht nur für die Wettbewerbsfähigkeit von entscheidender Bedeutung, sondern auch, um qualifizierte Arbeitskräfte anzuziehen, die ein modernes digitales Umfeld erwarten.

AI der industriellen Wertschöpfungskette

Artificial intelligence leistungsstarke Werkzeuge, um diese Herausforderungen entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette zu bewältigen. AI ist nicht auf Produktionsumgebungen beschränkt, sondern AI die Entscheidungsfindung in zahlreichen Unternehmensbereichen unterstützen. AI genutzt werden, um die Nachfrage besser vorherzusagen und die Lieferkette darauf abzustimmen“, sagt Alexandre. „Sie kann die Sicherheit in Fabriken verbessern, Abläufe optimieren und Funktionen wie Marketing, Rechtsabteilung oder Personalwesen stärken.“

In der Vergangenheit konzentrierten sich viele industrielle AI auf Bereiche wie Prognosen, Qualitätskontrolle und Energieoptimierung. Diese Anwendungsfälle sind nach wie vor wichtig und werden mittlerweile in vielen Branchen eingesetzt. Das Aufkommen der generativen AI jedoch das Spektrum der Möglichkeiten erheblich erweitert und ermöglicht es Unternehmen nun:

  • Produktdesign und -konfiguration beschleunigen
  • Verbesserung der Sicherheitsschulungen und des Austauschs von betrieblichen Kenntnissen
  • Komplexe Arbeitsabläufe und die Dokumentation automatisieren
  • Optimierung des B2B-Vertriebs und des Angebotsmanagements

Florence weist darauf hin , wie generative AI die Interaktion zwischen Mitarbeitern und industriellen Systemen neu gestalten AI : „In Zukunft könnte ein Bediener einen Bot einfach nach den Sicherheitsvorschriften für einen bestimmten Arbeitsplatz fragen. AI die Art und Weise verändern, wie wir in Fabriken mit Wissen umgehen.“ Diese Entwicklung hat das Potenzial, den Zugang zu komplexen technischen Informationen zu vereinfachen und gleichzeitig die Produktivität und die Arbeitssicherheit zu verbessern.

Bewährte Anwendungsfälle mit messbarer Wirkung

Während sich viele AI noch in der Entwicklung befinden, liefern einige Anwendungsfälle bereits messbare Ergebnisse in industriellen Umgebungen. Eine der ausgereiftesten Anwendungen ist die vorausschauende Instandhaltung. Durch data können AI Ausfälle von Anlagen vorhersagen und Wartungsmaßnahmen empfehlen, bevor es zu Störungen kommt. „Vorausschauende Instandhaltung kann die Wartungskosten und Ausfallzeiten um rund 30 Prozent senken“, bemerkt Alexandre.

Ein weiterer besonders wirkungsvoller Anwendungsfall ist die Automatisierung betrieblicher Arbeitsabläufe durch AI . Industrielle Geschäftsprozesse umfassen oft mehrere data , Schnittstellen und aufeinanderfolgende Aufgaben. AI Automatisierung kann diese Arbeitsabläufe vereinfachen und die Bearbeitungszeit erheblich verkürzen. In einigen Fällen konnten Unternehmen durch die Kombination von Automatisierung, AI und verbesserten Benutzeroberflächen eine Verkürzung der Prozessdauer um 70 bis 75 Prozent erzielen.

AI auch den Kundensupport in Industriezweigen, in denen die Produkte hochtechnisch sind und die Kataloge Tausende von Artikelnummern enthalten können. Bislang mussten Kundendienstteams zahlreiche Dokumente und Datenbanken durchsuchen, um technische Fragen zu beantworten. Dank generativer AI können Mitarbeiter AI Produktinformationen über eine einzige Schnittstelle abrufen, was schnellere Antworten an Kunden und geringere Rückrufquoten ermöglicht und somit sowohl die Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit steigert.

Data: Die Grundlage der industriellen AI

Trotz dieser Möglichkeiten bleibt der Einsatz AI der Industrie eine Herausforderung. Das größte Hindernis ist nicht die Technologie selbst, sondern die Qualität und Verfügbarkeit der data. „In vielen Industrieunternehmen data fragmentiert, schwer zugänglich oder schlecht strukturiert“, stellt Florence fest. Zwei Arten von data dabei besonders entscheidend:

  • data, die Produktspezifikationen und -konfigurationen beschreiben
  • data von Maschinen, Sensoren und Fabriksystemen generiert werden

data häufig über Product-Lifecycle-Management-Systeme (PLM) verwaltet, doch diese Plattformen sind nicht immer vollständig implementiert oder unternehmensweit standardisiert. data eine zusätzliche Herausforderung data . Sie werden in Echtzeit generiert, können je nach Produktionsstandort unterschiedlichen Standards folgen und erfordern oft umfangreiche data , um nutzbar zu werden.

Sicherheitsaspekte sorgen für zusätzliche Komplexität. In industriellen Umgebungen herrscht eine ausgeprägte Sicherheitskultur, und jedes digitale System, das mit Maschinen verbunden ist, muss strenge Anforderungen an die Cybersicherheit erfüllen. „Hinter diesen Maschinen arbeiten Menschen“, betont Florence. „Sicherheit muss immer oberste Priorität haben.“

Governance und Vertrauen in AI

Neben data ist die Governance ein weiterer wesentlicher Faktor für AI erfolgreichen AI in der Industrie. Industrieunternehmen sind in der Regel in Umgebungen tätig, in denen Fehler erhebliche betriebliche oder sicherheitsrelevante Folgen haben können. Daher neigen sie dazu, AI einzuführen.

Generative AI können beispielsweise gelegentlich fehlerhafte Ergebnisse liefern. In manchen digitalen Kontexten mag dies akzeptabel sein, in industriellen Umgebungen erfordert es jedoch ein sorgfältiges Management. Governance-Rahmenwerke helfen Organisationen dabei, Innovation und Risikomanagement in Einklang zu bringen. Dazu gehören:

  • Festlegung klarer Standards für data
  • Überwachung der Leistung von AI
  • Einführung von Verfahren zur Fehlererkennung und -behebung

Florence spricht auch die sich abzeichnende Herausforderung der Qualität von AI an. Da Unternehmen AI zur Automatisierung von Prozessen einsetzen, benötigen sie Mechanismen, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit dieser Systeme zu bewerten. „Genauso wie wir heute data überwachen, werden wir bald auch die Qualität von AI überwachen müssen“, erklärt sie.

Fazit: Schaffung der AI für industrielle AI

Artificial intelligence rasch Artificial intelligence einem zentralen Motor für den Wandel in industriellen Wertschöpfungsketten. Von der vorausschauenden Wartung über die Automatisierung von Arbeitsabläufen bis hin zu einem verbesserten Kundensupport AI bereits heute AI messbare Steigerungen bei Produktivität und betrieblicher Effizienz. Gleichzeitig erfordert eine erfolgreiche Umsetzung mehr als nur die Einführung neuer Technologien.

Industrieunternehmen müssen solide data schaffen, robuste Governance-Rahmenbedingungen einführen und sicherstellen, dass AI in einer sicheren und kontrollierten Umgebung eingesetzt werden.

Durch Investitionen in data , Daten-Governance und eine moderne digitale Infrastruktur können Industrieunternehmen das volle Potenzial der AI ausschöpfen AI widerstandsfähigere, effizientere und innovativere Wertschöpfungsketten für die Zukunft aufbauen.

 

Sehen Sie sich das Originalinterview auf Französisch an: