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Implementierung einer strategischen Technologiefrühaufklärung

01_das projekt.

Blinkender Pfeil • Leistungen digital transformation office • dto • Digitaler Transformationsprozess • Beratung • Begleitung • Digitale Transformation in im Unternehmen • Durchführung • Digitalisierung

Implementierung einer strategischen Technologiefrühaufklärung am Beispiel der Forschungsvereinigung Antriebstechnik

Technologietrend-Radar für die Antriebstechnik

02_die ausgangssituation.

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Ausgangssituation und Herausforderung

Die Identifikation von technologischen und marktseitigen Impulsen für die Entwicklung der Marktleistungen von morgen ist für industrielle Unternehmen unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Aktuelle Technologien und Trends, wie z.B. der digitale Zwilling oder Nachhaltigkeit, führen zu neuen Anforderungen der Kunden und nehmen dadurch wesentlichen Einfluss auf die Entwicklung neuer Produkte.
Die Forschungsvereinigung Antriebstechnik (FVA) hat zur Identifikation relevanter Trends und technologischer Entwicklungen ein Technologietrend-Radar aufgebaut, um den Herausforderungen, wie z. B. kürzeren Produkt- und Technologielebenszyklen, sowie sich stetig ändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Eine zentrale Herausforderung besteht in der langfristigen Etablierung des Technologietrend-Radars als Werkzeug der strategischen Technologiefrühaufklärung in der Organisation, um auch in Zukunft innovative Forschungsprojekte anzustoßen. Die Forschungsergebnisse der vorwettbewerblichen Gemeinschaftsforschung ermöglichen den Mitgliedsunternehmen zielgerichtet neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle hervorzubringen.

03_die vorgehensweise und lösung.

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Vorgehensweise und Lösung

Ziel des Projekts ist die organisationale Verankerung einer strategischen Technologiefrühaufklärung in der FVA. Hierzu wurden zwei zentrale Handlungsfelder definiert. Diese bestehen darin, die Ergebnisse des Technologietrend-Radars in die Anwendung zu bringen sowie ein langfristiges Konzept für die fortlaufende Aktualisierung des Radars zu entwickeln. Ausgangspunkt des Projekts stellt ein Zielbild für die zukünftige Verwendung des Technologietrend-Radars in der FVA dar.

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© Rawpixel.com/ Adobe Stock
Icon Points schwarz • dto • digital transformation office • Digitale Technologien für Unternehmen • KI Künstliche Intelligenz • Mehrwerte aus digitalen Daten

Basierend auf den Anforderungen der Mitgliedsunternehmen wurden Use-Cases für die Arbeit mit den Technologietrends identifiziert, wie z.B. die Ableitung von Forschungsbedarfen. Für die Use-Cases wurden speziell auf die Bedarfe der FVA abgestimmte Methoden und Workshop-Formate entwickelt und erfolgreich erprobt.

Für die stetige Aktualisierung des Technologietrend-Radars wird ein Konzept zur Identifikation relevanter, neuer Technologietrends sowie für das Monitoring bestehender Technologietrends entwickelt. Dies umfasst auch die kontinuierliche Bewertung der Technologietrends und deren Einordnung hinsichtlich der Relevanz für die Antriebstechnik. Abschließend werden die Auswirkungen auf die Organisation hinsichtlich der Rollen und Zuständigkeiten untersucht. Ergebnis des Projekts ist eine Maßnahmen-Roadmap für die langfristige Umsetzung einer strategischen Technologiefrühaufklärung.

04_kundennutzen.

dto • digital transformation office • Referenzen und Beispiele der Digitalisierung • Digitalisierungshighlights • Beispielprojekte digitale Transformation

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kundennutzen.

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Wissensbasis zu relevanten Technologietrends der Antriebstechnik

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Methodische Unterstützung für die Arbeit mit dem Technologietrend-Radar

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Identifikation des zukünftigen Forschungsbedarfs als Grundlage zur zielgerichteten Initiierung von Forschungsprojekten

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Förderung des Wissenstransfers innerhalb des Forschungsnetzwerks

06_die methode.

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Zielbildentwicklung

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Kompetenzanalyse

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Workshops zur Technologiebewertung

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Workshops zur Identifikation neuer Forschungsprojekte

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Roadmapping

07_der autor.

Kai Ellermann dto

Kai Ellermann

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Leistungen - digital business Leistungen - digital technologies

KI-gestütztes Supply Chain Management – dank digitaler Durchgängigkeit

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KI-gestütztes Supply Chain Management - dank digitaler Durchgängigkeit

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Ausgangssituation und Herausforderung

Produzierende Unternehmen agieren in einem zunehmend komplexen Umfeld, bestehend aus globalen Wertschöpfungsnetzwerken, welche sich durch eine hohe Dynamik und Volatilität auszeichnen. Zusätzlich wirken ein erhöhter Kostendruck, gestiegene Anforderungen an die Termintreue sowie aktuelle Trends wie Individualisierung und kürzere Produktlebenszyklen als komplexitätssteigernde Faktoren. Hierdurch entstehen für Unternehmen zahlreiche Herausforderungen, u.a. eine zuverlässige Prognose von Kundenbedarfen und Lieferzeiten. Zudem werden mögliche Unsicherheiten häufig mit Materialreserven kompensiert, was beispielsweise zum Bullwhip-Effekt oder auch zu einem vermehrten Materialtransport zwischen Standorten führen kann.
Gleichzeitig erzeugt die digitale Transformation von Prozessen in Wertschöpfungsnetzwerken große Datenmengen, deren Analyse mittels künstlicher Intelligenz ein transparentes und optimiertes Supply Chain Management ermöglicht.

03_die vorgehensweise und lösung.

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Vorgehensweise und Lösung

Diese Herausforderungen werden seit Juli 2020 im Verbundforschungsvorhaben MOVE adressiert. Ziel ist die Befähigung von Unternehmen zum Einsatz von KI-Verfahren zur Analyse und Optimierung ihrer Supply Chain. Dazu werden im Rahmen des Projektes MOVE übertragbare und branchenübergreifende Vorgehensmodelle und wiederkehrende Lösungsmuster entwickelt.

© Fraunhofer IEM
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Aufbauend auf einer domänenübergreifenden Spezifikationstechnik können Zusammenhänge in Wertschöpfungsnetzwerken beschrieben und analysiert werden, und mit den zugrundeliegenden IT-Systeme und Datenquellen verknüpft werden. Die im Rahmen des Projektes weiterentwickelten KI-Verfahren ermöglichen den Unternehmen die automatisierte Analyse und Optimierung ihrer Wertschöpfungsnetzwerken durch gezielte Integration von Expertenwissen.

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kundennutzen.

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Transparenz entlang der Wertschöpfungskette

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Optimierte Steuerung der Supply Chain

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Realistische Absatz- und Lieferterminprognosen

06_die methode.

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Simulation und Visualisierung

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KI-Verfahren (z.B. Prädiktionsverfahren)

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Dateninventur

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Prozess-Analysen

07_der autor.

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Julia Woesthoff

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Die KI-Einführung ganzheitlich managen

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Die KI-Einführung ganzheitlich managen

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet gemäß BITKOM die Eigenschaft eines IT-Systems, „menschenähnliche“, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen. Dabei beruhen KI-basierte Anwendungen nicht auf starren, fest programmierten Regelwerken. KI-basierte Anwendungen sind dagegen in der Lage, anhand der eigenen Erfahrungsdaten zu lernen, die Funktionen somit kontinuierlich anzupassen und das Ergebnis dadurch zu optimieren. Für Unternehmen bietet die Einführung KI-basierter Anwendungen vielfältige Vorteile. Beispielsweise können in der Logistik die Transportrouten mithilfe von maschinellen Lernverfahren verbessert oder Dispositionsparameter automatisiert angepasst werden. Hierdurch können Unternehmen einerseits Zeit und Kosten sparen, andererseits aber gleichzeitig die Qualität ihrer Prozesse und Produkte erhöhen. Vor allem mittelständische, durch den Maschinenbau geprägte Unternehmen tun sich allerdings schwer mit der Einführung KI-basierter Anwendungen. Lediglich ein Viertel der deutschen Unternehmen befindet sich in der Planungs-, Test- oder Implementierungsphase von KI-Anwendungen. Nur 4 % der Unternehmen können bereits einen produktiven KI-Einsatz vorweisen. Die restlichen Unternehmen haben bisher noch keine Erfahrung mit KI gemacht.

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Der Schlüssel zur erfolgreichen Einführung KI-basierter Anwendungen ist dabei ein ganzheitlicher Ansatz unter Berücksichtigung verschiedener strategischer Elemente. Zunächst ist die Formulierung einer KI-Vision empfehlenswert, um die Ziele des Einsatz KI-basierter Anwendungen festzulegen. Auf dieser Grundlage sind einerseits KI-Use Cases zu identifizieren, d. h. klar abgegrenzte Aktivitäten zur Erreichung bestimmter Ziele. Parallel hierzu ist zu überprüfen, welche Voraussetzungen erforderlich sind, um die identifizierten Use Cases umzusetzen und im nächsten Schritt auch im gesamten Unternehmen ausweiten zu können. Hierfür sind nicht nur technologische Voraussetzungen zu berücksichtigen, sondern auch organisationale und mitarbeiterbezogene Voraussetzungen wie das bereits vorhandene Know-how oder die Unternehmenskultur und -führung. Schließlich ist ein Zeitplan zu definieren, auf dessen Basis die Use Cases schrittweise umgesetzt werden. Das Vorgehen stellt somit die systematische und ganzheitliche Einführung KI-basierter Use Cases unter Berücksichtigung aller dafür notwendigen strategischen Elemente sicher.

KI-Einführung ganzheitlich managen
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Zusammengefasst sollten Unternehmen bei der KI-Einführung vor allem zwei Aspekte berücksichtigen:

  1. Einführungsstrategie: Die KI-Einführung muss unternehmensindividuell gestaltet werden. Ein für alle Unternehmen gleichermaßen geltendes Patentrezept gibt es nicht. Jedes Unternehmen muss unter Berücksichtigung der unternehmensspezifischen Potentiale, Risiken und Voraussetzungen eine individuelle Einführungsstrategie erarbeiten.
  2. Skalierung von KI-Anwendungen: Isolierte und einzelne KI-Use Cases bieten aufgrund hoher initialen Aufwände oftmals keinen wirtschaftlichen Mehrwert. Der wirtschaftliche Mehrwert von KI-Anwendung wird erst sichtbar, sobald die KI-Anwendung auf Basis der zugrundeliegenden Strategie im gesamten Unternehmen bzw. den jeweiligen Fachbereichen ausgerollt und skaliert werden.

03_Kontakt

Christian Kuerpick Autor dto

Christian Kürpick

Stefan Gabriel