Wachstum durch künstliche Intelligenz
Ein Schlüssel zur Industrie 4.0
Künstliche Intelligenz ist ein Schlüssel zur Industrie 4.0, sie ermöglicht den Schritt von der Automatisierung zur Autonomie, um Wachstum und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Eine Studie von HP zeigt, dass Europas Industrie die strategischen Chancen der künstlichen Intelligenz verstanden hat, aber sie zeigt auch, dass es unerlässlich ist, die Daten- und Kompetenzlücke zu schließen, um das KI-Potenzial voll auszuschöpfen.
Bild: Pressebüro Hewlett Packard EnterpriseKünstliche Intelligenz gilt in der Industrie als ein Motor für profitables Wachstum. Um den Einsatz der Technologie weiter auszubauen, müssen Unternehmen aber Probleme lösen.
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Projekte laufen erfolgreich
Im Durchschnitt erwarten die Befragten, dass sie bis 2030 durch KI ihren Umsatz um 11,6 Prozent und ihre Margen um 10,4 Prozent steigern können. Von künstlicher Intelligenz werden zudem Vorteile über die Wertschöpfungskette hinweg erwartet. Die Erfolgsquote gestarteter Projekte ist jedenfalls groß: 95 Prozent der Befragten, die bereits KI einsetzen, gaben an, dass sie ihre Ziele erreicht, übertroffen oder deutlich übertroffen haben und planen weiter Investitionen. Insgesamt beschäftigen sich 61 Prozent der Befragten mit KI, elf Prozent haben die Technologie bereits implementiert, 14 Prozent planen dies innerhalb der nächsten zwölf Monate und 36 Prozent evaluieren deren Einführung.
Bild: © Dmitriy Syechin / Fotolia.comNicht nur Kosten im Fokus
Bei der Einführung von KI stehen nicht die Kosten im Fokus, sondern auch Flexibilität und Differenzierung. Mehr als die Hälfte der Befragten erhofft sich eine Effizienzsteigerung in Betrieb, Wartung und Lieferkette. Zudem soll sich die Kundenzufriedenheit steigern (45 Prozent) und Produkte und Dienstleistungen sollen sich verbessern (41 Prozent).
Qualität der Daten ist ein Hindernis
Die größten Hürden für den KI-Ausbau bilden derzeit die Daten. 47 Prozent der Befragten beklagen, dass Menge und Qualität ihrer Daten nicht für KI-Projekte ausreichen und 34 Prozent nannten den Mangel an Data Governance und Enterprise Data Architecture als zentrale Herausforderungen für die Einführung von KI. Ein weiteres Hindernis ist der Mangel an Expertise rund um KI und Analytik (42 Prozent). Trotz dieses Engpasses vertrauen nur zwölf Prozent der Befragten ausschließlich auf externe KI-Expertise. Die Mehrheit (55 Prozent) setzt auf eine Mischung aus internem und externem Fachwissen. Ein Drittel konzentriert sich auf den Ausbau des internen Wissens durch die Einstellung externer Fachkräfte sowie die Weiterbildung eigener Mitarbeiter.
Bild: © Dmitriy Syechin / Fotolia.comNicht nur Kosten im Fokus
Bei der Einführung von KI stehen nicht die Kosten im Fokus, sondern auch Flexibilität und Differenzierung. Mehr als die Hälfte der Befragten erhofft sich eine Effizienzsteigerung in Betrieb, Wartung und Lieferkette. Zudem soll sich die Kundenzufriedenheit steigern (45 Prozent) und Produkte und Dienstleistungen sollen sich verbessern (41 Prozent).
Qualität der Daten ist ein Hindernis
Die größten Hürden für den KI-Ausbau bilden derzeit die Daten. 47 Prozent der Befragten beklagen, dass Menge und Qualität ihrer Daten nicht für KI-Projekte ausreichen und 34 Prozent nannten den Mangel an Data Governance und Enterprise Data Architecture als zentrale Herausforderungen für die Einführung von KI. Ein weiteres Hindernis ist der Mangel an Expertise rund um KI und Analytik (42 Prozent). Trotz dieses Engpasses vertrauen nur zwölf Prozent der Befragten ausschließlich auf externe KI-Expertise. Die Mehrheit (55 Prozent) setzt auf eine Mischung aus internem und externem Fachwissen. Ein Drittel konzentriert sich auf den Ausbau des internen Wissens durch die Einstellung externer Fachkräfte sowie die Weiterbildung eigener Mitarbeiter.
Pressebüro Hewlett Packard Enterprise
Dieser Artikel erschien in Industrie 4.0 Magazin (I40) 21 2018 - 04.10.18.Für weitere Artikel besuchen Sie www.i40-magazin.de
