Wie komme ich von KI-Pilotprojekten zu einem unternehmensweiten ROI?

Basierend auf dem neuesten Bericht von MIT, die Chancen stehen gut, dass Sie eine KI-Initiative erlebt haben, die keine Wirkung gezeigt hat. Tatsächlich erzielen 95% aller KI-Piloten keine Kapitalrendite (ROI). Viele Hersteller erleben ein frustrierendes Phänomen: KI-Müdigkeit. Sie besuchen beeindruckende Demos, investieren in vielversprechende Pilotprojekte und erleben vielleicht sogar kleine Erfolge. Haben Sie jedoch noch nicht erlebt, dass sich diese Erfolge in einem signifikanten, messbaren ROI niedergeschlagen haben?

Die MIT-Studie zeigt, dass über 50% der KI-Pilotinvestitionen in Vertrieb und Marketing geflossen sind. Diese Projekte lassen sich leicht intern vorstellen, mit Anwendungen, die versprechen, Texte für Sie zu schreiben oder Chatbots einzusetzen, um Kundenfragen automatisch zu beantworten. Der wahre ROI liegt jedoch in Bereichen wie Betrieb und Beschaffung.

Die Pilotprojekte scheitern nicht, weil die Technologie versagt hat; sie scheitern, weil die Anwendung zu eng war, um eine nennenswerte Wirkung zu erzielen, oder weil die Daten noch nicht ausgereift waren und unterbrochen wurden. Kurz gesagt, KI wurde als Teil des neuesten Trends eingesetzt und nicht zur Lösung eines echten Geschäftsproblems. Industrielle KI kann nicht länger als cooles Experiment betrachtet werden, sondern als grundlegende Prozesstransformation. Wir müssen aufhören zu fragen: „Was kann KI tun?“ und fangen Sie an zu fragen: „Welches kritische Geschäftsproblem kann KI lösen, um echten Mehrwert zu bieten?“

Phase 1: Schaffung der Grundlagen durch Qualitätsdatenmanagement

Der Reiz der KI ist mächtig. Prädiktive Wartung, Qualitätsanalyse und Bedarfsprognose fühlen sich alle nach aufregenden Möglichkeiten an. Alle KI-Programme, auch kleine Pilotprojekte, erfordern jedoch hochwertige Daten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Oft funktionieren die Algorithmen in ihrer kontrollierten Umgebung genau so, wie sie entworfen wurden. Die wahren Herausforderungen entstehen, wenn diese Projekte versuchen, zu skalieren. Wenn ein KI-Programm nicht zum gewünschten Ergebnis führt, ist der Hauptschuldige möglicherweise nicht das KI-Modell selbst, sondern die Daten, die ihm zur Verfügung gestellt werden.

KI auf Produktionsebene erfordert eine robuste Datenquelle. Piloten verlassen sich häufig auf manuell kuratierte Datensätze, die für große Hersteller möglicherweise noch nicht in großem Maßstab existieren. Tatsächlich können Pilotdaten sogar künstlich generiert werden, um das KI-System darin zu schulen, wie es richtig reagiert, wenn echte Daten bereitgestellt werden.

Außerdem arbeiten viele KI-Lösungen in Datensilos, die von bestehenden MES-, ERP- und SCADA-Systemen getrennt sind. Dies macht es unmöglich, ihre Erkenntnisse mit ausreichend großer Wirkung in bestehende Prozesse umzusetzen. Die Beschränkung des für KI-Systeme bereitgestellten Datensatzes schränkt die potenziellen Erkenntnisse ein, die generiert werden können. Aus diesem Grund ist eine robuste Datenverwaltung für eine erfolgreiche KI-Skalierung von grundlegender Bedeutung. Sie ist jedoch ein häufig übersehener Aspekt der Implementierung und führt zum Scheitern vieler Pilotprojekte. Datensilos sind der Feind der KI in Unternehmen.

Identifizieren Sie also die Daten, die für eine bestimmte KI-Anwendung erforderlich sind, investieren Sie in den Ausbau dieser Daten im Laufe der Zeit und führen Sie Qualitätsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass Sie eine skalierbare Datenbasis schrittweise aufbauen. Die wertvollsten KI-gestützten Tools sind solche, die Live-Daten enthalten, miteinander verbunden sind und ganze Datensätze enthalten.

Phase 2: Identifizieren Sie die Strategie für den größten Gewinn

Ein weiterer großer Fehler bei der Skalierung industrieller KI ist der Versuch, zu automatisieren, um der Automatisierung willen, anstatt auf bestimmte Geschäftsergebnisse abzuzielen. Dies verwässert den Aufwand im gesamten Unternehmen und macht es schwierig, den Erfolg zu quantifizieren. Ein echter unternehmensweiter ROI wird durch die Qualität der Verbesserungen erzielt, nicht durch die Quantität.

Identifizieren Sie einen wichtigen Leistungsindikator (KPI), der den größten Gewinn mit der größten finanziellen Verbesserung für das Unternehmen bringen würde. Bei der Implementierung von KI geht es nicht darum, jede kleine Aufgabe zu automatisieren, sondern darum, eine Kennzahl zu verbessern, die im gesamten Unternehmen wirklich wichtig ist. Zu den gängigen KPIs, die Unternehmen messen, gehören:

• OEE (Gesamtanlageneffektivität)
• Durchsatz
• Ausfallzeiten
• Verschwendung

Phase 3: Skalierung mit einer Roadmap

Sobald Sie den größten Gewinn für Ihr Unternehmen identifiziert haben, ist es Zeit für einen strategischen Rollout. Achten Sie darauf, während dieses gesamten Prozesses diszipliniert zu bleiben, damit die industrielle KI-Implementierung nicht zu schnell oder zu sporadisch wächst. Versuchen Sie nicht, KI in jeder Anlage gleichzeitig einzuführen.

Schritt 1: Wählen Sie einen Pilotstandort

Wählen Sie einen einzelnen Pilotstandort aus, der die Heimatbasis für das KI-Modell sein soll. Es sollte eine starke Führung und die Unterstützung der Mitarbeiter beinhalten, um eine maximale Wirkung zu erzielen. Die Pilotanlage wird dazu beitragen, das KI-System zu verfeinern, die Datenquellen zu optimieren und alle betrieblichen Hürden zu überwinden.

Schritt 2: Mitarbeiter um Feedback bitten

Beziehen Sie dann Bediener an vorderster Front, Produktionsteams, Wartungsteams und alle anderen Mitarbeiter ein, die mit dem KI-System kommunizieren, um sofort Feedback zum Stand der Implementierung zu erhalten. Bei KI in der Fertigung geht es nicht darum, Mitarbeiter zu ersetzen, sondern sie zu unterstützen und ihnen zu ermöglichen, ihre Arbeit schneller und besser als je zuvor zu erledigen. Eine KI-Lösung mag zwar technisch machbar sein, aber wenn die Mitarbeiter ihr nicht vertrauen oder sie nicht nutzen, wird die Implementierung scheitern. Identifizieren Sie Fortschritte und feiern Sie Erfolge, wenn sie das richtige Verhalten propagieren.

Schritt 3: Standardisieren Sie die Ziele für das Templating

Quantifizieren Sie den Wert, der durch den KI-Workflow generiert wurde, oder die Ergebnisse, die er erbracht hat und die zuvor am Pilotstandort nicht erzielt wurden. Verwenden Sie diese messbaren Auswirkungen, um klare Richtlinien dafür zu erstellen, wie das KI-System im gesamten Unternehmen eingesetzt werden soll, um sicherzustellen, dass es die maximale Wirkung erzielt. Die KI-Lösung ist nun bereit, eine Vorlage zu generieren, die an weiteren Standorten verwendet werden kann. Und bleiben Sie anpassungsfähig, wenn Sie die Implementierung an anderen Standorten vornehmen, an denen möglicherweise besondere Umstände oder Datensätze vorliegen.

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Erfolgreiche unternehmensweite KI

Denken Sie daran, dass der Übergang von isolierten KI-Pilotprogrammen zu unternehmensweiter KI kein schneller Sprint ist, sondern ein strategischer Marathon. Erfolg wird nicht an der Anzahl der eingesetzten KI-Modelle gemessen, sondern an den messbaren Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis Ihres Unternehmens.

Diese Reise erfordert einen grundlegenden Perspektivenwechsel von KI als cooler Technologie hin zu einem Kernaspekt Ihres Produktionsprozesses. Bei der Skalierung von KI geht es weniger um die Technologie als vielmehr um die Datenverwaltung, wirkungsvolle Messgrößen und strategische Planung. Erfolgreiche KI-gestützte Tools verfügen über Live-Daten, sind vernetzt und werden von Mitarbeitern im gesamten Unternehmen unterstützt.

Durch die Priorisierung einer menschenorientierten Roadmap können Hersteller endlich aus dem Fehlerzyklus von Pilotprojekten ausbrechen und den enormen Wert industrieller KI nutzen.