Ausgangssituation & Lösungsweg
Unternehmen müssen auf die stetig steigenden Anforderungen Ihrer Kundschaft und auf einen erhöhten Wettbewerbsdruck reagieren. Insbesondere in der Produktions- und Auftragsteuerung sind die vielfältigen Einflussgrößen für die Entscheider:innen besondere Herausforderungen. Die veränderten Rahmenbedingungen sind allerdings nicht ohne weiteres nachvollziehbar – es braucht adaptive Systeme, die aus Vergangenheitsdaten lernen und präzise Prognosen zur Entscheidungsunterstützung für neue, unbekannte Situationen liefern können.
Unser Mehrwert
Die INIT vereint alles unter einem Dach. Wir setzen unsere Beratungsteams interdisziplinär zusammen, um für unsere Kund:innen das Maximum rauszuholen. Dabei können wir auf Expertise in den Bereichen Wirtschaftsprüfung, Mathematik, Entwicklung sowie Beratung mit langjährigem Branchenwissen zurückgreifen. Somit erhalten wir einen umfassenden 360° Blick auf Ihre momentane Situation und können die unterschiedlichsten Gesichtspunkten mit analysieren, diskutieren und optimieren.
„Wir begleiten Sie auf dem Weg vom lokalen zum globalen Maximum bis hin zur Smart Company – Schritt für Schritt.“
Jens Rottmann-Matthes, KI-Experte bei der INIT
Eckpfeiler des KI-Leitstands
Scoping
Erhalten Sie ein Erfolgsrezept, das Ihr Unternehmen im internationalen Vergleich nach vorn bringt. Der Fokus des Projekts liegt dabei nicht auf lokalen Insellösungen – wie einzelnen Anlagen oder Fertigungsstraßen – sondern umfasst eine Gesamtbetrachtung Ihrer Wertschöpfungskette und schärft somit die Sinne für globale Zusammenhänge:
Agile Methoden
Mithilfe eines iterativen Vorgehens erarbeiten wir mit Ihnen die konkreten Anforderungen, Schritte und Ressourcen, die für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Unternehmensbereichen notwendig sind. Die Betrachtung des Unternehmens als multidimensionale Einheit rückt die nachfolgenden Optimierungspotenziale in den Fokus:
Ergebnis
KI verändert weltweit Produktionsprozesse und Wertschöpfungsketten. Der Abgleich der Unternehmensziele mit der Wertschöpfungskette definiert das unternehmensspezifische mathematische Grundmodell, worauf die Entwicklung des branchenspezifisches Unternehmensmodell des KI-Leitstands basiert. Dieser steht für:
Unser Vorgehen
KI-Leitstand
Phase 1: Scoping
Teil des Scopings sind die Bestandsaufnahme und die Potenzialanalyse. Dabei werden Prozesse und Aufgaben innerhalb des Unternehmens analysiert und Untersuchungsumfänge definiert. Im Fokus stehen komplexe Planungs-, Management-, und Herstellungsprozesse. Je nach Größe und Anforderungen des Industrieunternehmens lässt sich der Umfang und die Dauer des Projektes bereits zu Beginn präzise schätzen.
Phase 2: Business Understanding
Um das Geschäftsverständnis zu schärfen, werden Probleme innerhalb der Wertschöpfungskette identifiziert und analysiert. Durch Ausformulierung verschiedener Fragestellungen werden Ziele definiert, die mittels KI-Methoden erreicht werden können.
Phase 3: Status Quo Betrachtung
Der Einfluss verschiedener IT-Systeme, Prozesse und Kennzahlen auf die Unternehmensformel und deren Abhängigkeiten untereinander werden geprüft und erarbeitet.
Phase 4: Datenbetrachtung
Die bereitgestellten Daten sind die Grundlage für die Entwicklung des unternehmensspezifischen Algorithmus. Die Datenerhebung gliedert sich in die nachfolgenden Prozessschritte:
ETL: Datentransformation
Data Warehouse
Datenerhebung (Sensor Daten, Rohdaten)
Industrieanlage / Produktionslandschaft
Phase 5: Datenverständnis
Es muss ein gemeinsames Verständnis für die folgenden Punkte geschaffen werden:
Datenaufbereitung
Datenverständnis
Phase 6: Modelling
Die Entwicklung eines Unternehmensmodells ist abhängig von den Zielen und den Prozessen. Mit diesem Grundverständnis wird die mathematische Modellierung in Angriff genommen. Die Erstellung des Modells ist ablauforientiert und setzt sich aus folgenden Schritten zusammen:
Modelle – Auswahl von Algorithmen und Methoden
Phase 7: Adaption
Eine dauerhafte Nutzung der Ergebnisse, die Reaktion auf geänderte Rahmenbedingungen oder erweiterte Szenarien erfordern eine stetige Adaption. Indem der aktuelle Stand evaluiert wird, werden entsprechende Anpassungsforderungen abgeleitet bzw. umgesetzt:
Phase 8: Unternehmenssimulation
Dem Unternehmensmodell liegen Parameter zugrunde, die dem zeitlichen Wandel unterstellt sind. Deshalb ist eine situative Aktualisierung der Parameter von hohem Wert. Die nachfolgenden Fragestellungen dienen der Ermittlung von Antworten, die eine Neuausrichtung der Parameter rechtfertigen:
Phase 9: Ergebnispräsentation
Der Dreh- und Angelpunkt ist dabei immer das jeweilige Unternehmen das bestimmt, inwieweit das Modell sukzessiv ausgebaut und damit das Unternehmensergebnis verbessert werden soll. Präsentation und Review der erreichten Ergebnisse bilden das Fundament für potenzielle weitere Sprints.
Komplexes Thema – viele Fragen!
Dann melden Sie sich gerne bei uns!
Alexander Weinschenk
Business Development
„Gerne diskutiere ich mit Ihnen die Ausrichtung des KI-Leitstands für Ihr Unternehmen.“