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Künstliche Intelligenz ausrollen und skalieren

Start frei für KI-Projekte

Projektansatz

Um eine gemeinsame Ausgangsbasis für die spätere Priorisierung von Handlungsfeldern zu schaffen, nahmen MTU-Angestellte aus verschiedenen Funktionsbereichen und Hierarchieebenen am Programm Maturity Assessment von AppliedAI teil. In dieser Reifegradbewertung wurden eine datengetriebene Status-quo-Übersicht abgeleitet und Entwicklungspotenzial identifiziert. Außerdem wurden strukturierte Experteninterviews durchgeführt, um die Ergebnisse zu validieren. Parallel dazu analysierten Mitarbeiter der KI-Initiative und MTU das Wettbewerbsumfeld, da dieses die unternehmensspezifischen KI-Ziele sehr beeinflusst: Für diese braucht es Wissen um mögliche KI-basierte Wettbewerbsvorteile, die Auswirkungen auf Produkte, Prozesse und das Geschäftsmodell sowie die allgemeine Branchendynamik. Wie die Analyse ergab, steigern Akteure in der Luftfahrtindustrie in vor-, gleich und nachgelagerten Wertschöpfungsstufen den Einsatz von KI aktuell massiv und setzen die Technologie in unterschiedlicher Intensität in Entwicklungs-, Fertigungs- und Wartungsprozessen ein. Darüber hinaus ist KI bereits in angrenzenden Hightech-Industrien etabliert, um Entwicklungssimulationen zu beschleunigen, die Qualitätskontrolle von verschiedenen Komponenten zu verbessern und die Effizienz der Gasturbinenregelung zu steigern.

Verzahnte Anwendungsfelder

Um eine zusammenhängendes Zielbild für MTU zu formulieren, wurde diese Marktanalyse, MTU-interne Expertenmeinungen sowie die KI-Technologiepotenzialbewertung konsolidiert. Aufbauend auf einem Zeitrahmen von drei bis vier Jahren und definierten strategischen Zielen für die Skalierung von KI haben MTU und AppliedAI drei verzahnte Anwendungsfelder festgelegt, in den KI-Anwendungsfälle zu Verbesserungen führen sollen:

Produktentwicklung - Virtual Engine und Testsupport: Beschleunigung der Entwicklungszeiten und Nutzung der Entwicklungsressourcen mit höchstmöglicher Effizienz,

Produktion - Prozesssimulation und Automatisierung sowie Arbeitsvorbereitung, Produktionssteuerung und Mitarbeiterunterstützung: Steigerung der Produktionseffizienz und verbesserte Genauigkeit bei der Vorhersage der Einflüsse einzelner Produktionsprozessparameter auf die Produktqualität.

Maintenance - digitale Inspektion und Advanced Forecasting: Gesteigerte Kundennähe und bessere Synchronisation der internen Planungsprozesse.

Aufbauend auf den Schwerpunkten der Ziele arbeiteten Mitarbeitende beider Organisationen in drei Use-Case-Workshops systematisch Anwendungsfälle heraus und diskutierten diese. Anschließend wurden sie bezüglich ihres Wertbeitrages und ihrer Umsetzbarkeit bewertet und schließlich gemeinsam mit Abteilungsvertretern und Lenkungskreismitgliedern thematisch geclustert. Innerhalb der einzelnen Cluster wurden schließlich besonders vielversprechende Anwendungsfälle ausgewählt, die als potenzielle Leuchtturmanwendungen dienen könnten. Die ihnen zugrundeliegenden Hypothesen werden eingehend geprüft, bevor Proof of Concepts (PoCs) entwickelt werden.

UnternehmerTUM GmbH

Dieser Artikel erschien in IT&Production 10 (Dezember Januar) 2021 - 14.12.21.
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