Künstliche Intelligenz schafft Wachstum in der Industrie
Bis 2030 erwartet Europas Industrie über 11 % Wachstum durch künstliche Intelligenz (KI). Das ist ein Ergebnis einer Umfrage von Hewlett Packard Enterprise (HPE) und der Konferenz „Industry of Things World“.
Foto: panthermedia.net/NAtaliya Hora
Industrieunternehmen sehen künstliche Intelligenz (KI) als Motor für ein profitables Wachstum, denn KI steigert ihrer Meinung nach ihre Effizienz, Flexibilität und die Differenzierung im Wettbewerb. Um den Einsatz der Technologie weiter auszubauen, müssen die Unternehmen dabei aber vor allem zwei Probleme lösen: die bisweilen unzureichende Quantität und Qualität ihrer Daten sowie oft noch fehlende KI-Expertise.
Dies sind zentrale Ergebnisse einer Umfrage des IT-Anbieters Hewlett Packard Enterprise (HPE) und der europäischen Industrie-4.0-Konferenz „Industry of Things World“. Befragt wurden 858 überwiegend europäische Fach- und Führungskräfte aus der Industrie. Die Umfrage ergab auch, dass Unternehmen KI-Infrastrukturen nutzen wollen, die dezentral über Rechner in den Fabriken (Edge-Computing), eigene Rechenzentren und die Cloud verteilt sind. Damit erhoffen sie Datenkorrelation und Deep Learning über Standorte hinweg.
Von der Automatisierung zur Autonomie
„Künstliche Intelligenz ermöglicht den Schritt von der Automatisierung zur Autonomie“, sagt Volkhard Bregulla, Vice President Global Manufacturing, Automotive und IoT von HPE. „Unsere Studie zeigt, dass Europas Industrie die strategischen Chancen der künstlichen Intelligenz verstanden hat.“
Im Mittel erwarten die Befragten der Umfrage, dass sie bis 2030 mit KI ihren Umsatz um 11,6 % und ihre Margen um 10,4 % steigern können. Gestützt wird diese Erwartung von der Erfolgsquote der bisher umgesetzten KI-Projekte: 95 % der Befragten, die bereits KI einsetzen, gaben an, dass sie ihre Ziele erreicht, übertroffen oder deutlich übertroffen haben. Entsprechend planen sie, in den nächsten zwölf Monaten im Schnitt 0,48 % ihres Umsatzes in KI zu investieren (das gesamte IT-Budget in der Fertigungsindustrie beträgt durchschnittlich 1,95 % des Umsatzes). Zwei Drittel der Befragten erwarten zudem, dass die Zahl der durch KI neu geschaffenen Arbeitsplätze jene ausgleicht oder übersteigt, die durch KI wegfallen.
KI über die gesamte Wertschöpfungskette
Die Mehrheit der Befragten (61 %) beschäftigt sich bereits mit KI, 11 % haben die Technologie bereits implementiert, 14 % planen dies innerhalb der nächsten zwölf Monate und 36 % evaluieren eine Einführung. Die eingeführten oder geplanten KI-Anwendungen erstrecken sich über die gesamte Wertschöpfungskette, unter anderem Forschung und Entwicklung (38 %), Nachfrageprognose (21 %), Produktionsplanung (18 %), Betrieb (32 %), Wartung (34 %), Verkauf (20 %) und Dienstleistungen (29 %).
Bei der Einführung von KI stehen nicht alleine die Kosten im Fokus, sondern auch Flexibilität und Differenzierung. So ergab die Umfrage, dass sich über die Hälfte (57 %) eine Effizienzsteigerung in Betrieb, Wartung und Lieferkette erhofft. Zudem soll sich die Kundenzufriedenheit steigern (45 %) und Produkte und Dienstleistungen sollen sich dank neuer Funktionen verbessern (41 %). Weitere Ziele sind, sich schnell und automatisch an veränderte Bedingungen anzupassen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln sowie Angebot und Nachfrage gezielter durch bessere Prognosen und Planung aufeinander abzustimmen.
Daten sind Schlüssel zur KI
Die Studie belegt, dass KI in der europäischen Industrie angekommen ist, aber auch noch enormes Potenzial für die Zukunft hat. Die größten Hürden für den KI-Ausbau sind die Daten. So beklagen 47 % der Befragten, dass Menge und Qualität ihrer Daten nicht für KI-Projekte ausreichen. Ein weiteres Hindernis für die breite KI-Akzeptanz ist der Mangel an Expertise rund um KI und Analytik. Das sagen immerhin 42 % der Befragten.
„Leider gibt es keine Abkürzung, wenn es darum geht, durch den Einsatz von KI Wettbewerbsvorteile zu schaffen“, sagt HPE-Manager Bregulla. Unternehmen müssten ihre KI-Strategie definieren, vielversprechende Anwendungen identifizieren, Daten beschaffen, Technologien einführen und die richtigen Leute und Prozesse einsetzen. Bregulla: „Aber unsere Studie zeigt deutlich, dass dies eine Reise ist, die sich lohnt.“
