Datenmanagement Das ist die Voraussetzung für KI in Unternehmen

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Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Entwicklung und Produktion wie auch in internen Prozessen gibt es in Unternehmen noch viele Fragen und Unsicherheiten.

Das wurde beim jüngsten Cadfem Blueprint Talk deutlich, der am 18. Juni live aus der Firmenzentrale der Cadfem Germany GmbH in Grafing bei München übertragen wurde. Über 1‘000 Interessierte hatten sich diesmal dazu angemeldet. In einer Umfrage unter den Teilnehmenden gaben 54 Prozent an, dass sie KI bislang in keinem Bereich ihres Unternehmens oder ihrer Einrichtung einsetzen.

Die zum Talk geladenen Experten zeigten sich davon wenig überrascht. Sandro Wartzack, Professor für Konstruktionstechnik an der Universität Erlangen-Nürnberg sieht bei KI noch immer große Herausforderungen für viele Unternehmen: „Sie fühlen sich oft überfordert, den zielgerichteten Einsatz von KI zu analysieren und die ersten Schritte zu tun. Häufig sind die genauen Ziele und Anwendungsszenarien des KI-Einsatzes unklar.“ Diese Unklarheiten und der große Informationsbedarf spiegelten sich auch in den zahlreichen Fragen wider, die Zuschauer während des Live-Streams einreichen konnten.

Großes Potenzial in der Interpretation bestehender Datenmengen

In ihren Antworten betonten die Experten den großen Nutzen von KI. Jan Seyler, Director Advanced Development Analytics and Control beim Familienunternehmen Festo, sieht ein großes Potential in der Interpretation bestehender Datenmengen, um schneller entscheiden und Prozesse optimieren zu können. Auch Wladimir Schamai, Head of Digital Engineering Enablers beim dänischen Unternehmen Danfoss, betonte die Vorzüge bei der Auswertung von Daten. Gerade bei Arbeiten im Design sei KI unabdingbar, weil hier sehr viele Daten verwertet werden. Stefan Seidel, CTO bei Pankl Racing Systems, sagte: „Die Vielfalt beim Finetuning von Parametern und deren Auswirkungen, das ist im konventionellen Engineering sehr langwierig und mühsam, da kann KI unterstützen.“ Insgesamt könne man so rascher zu einem optimalen Produkt kommen.

Zuständigkeit für KI und Daten in Unternehmen

Dafür könnten auch Daten ausgewertet werden, die in vielen Unternehmen bereits vorliegen, so Seidel. Das sei wichtig „um kreativ zu sein, neue Lösungen aufzeigen und schneller agieren zu können.“ Leider seien Daten häufig nicht klar strukturiert abgelegt, wie auch Jan Seyler betonte: „Gut aufbereitete Daten sind aber die Grundlage für KI-Ansätze“.

Zum Thema Daten gab es während des Live-Streams eine Reihe von Zuschauer-Fragen. Viele wollten wissen, wer in Unternehmen für KI zuständig sein solle. Jan Seyler verwies auf ein KI-Kompetenzzentrum, das Festo vor acht Jahren gegründet habe. Hier seien über alle Geschäftsbereiche hinweg Mitarbeiter zusammengefasst, die mit Daten-relevanten Prozessen zu tun haben. Prof. Wartzack sah die Verantwortung eher bei den Beschäftigten, „die für Entwicklungsprozesse zuständig sind, gepaart mit denen, die für Daten zuständig sind“. Jedenfalls solle bei diesem Thema nicht eine zentrale IT führen.

Klassische Ingenieure in Sachen KI weiterbilden

Einig waren sich die Experten bei der Frage, ob klassische Ingenieure in Feldern wie Data Science oder KI fortgebildet werden sollten. Jan Seyler betonte, dass man nicht alle Mitarbeiter zu Experten ausbilden müsse, aber „ein Basis-Level an Verständnis, wie ich mit KI umgehe, das ist sehr wichtig.“ Auch Wladimir Schamai betonte: „Maschinelles Lernen ist superwichtig für die Zukunft.“

Dass KI Arbeitsplätze ersetze, glaubte keiner der Experten. Entsprechende Ängste müsse man aber Ernst nehmen, Mitarbeitern in Unternehmen KI näherbringen und sie bei der weiteren Entwicklung einbinden. Wladimir Schamai betonte, dass die Einführung von KI zunächst sogar einen zusätzlichen Aufwand bedeuten könne.  Die Wiederverwendbarkeit von Wissen werde deutlich schneller, aber zunächst müssten Ingenieure sich mit dem neuen Feld beschäftigen. „Man muss auch zulassen, dass ein Return on Invest erst später sichtbar wird.“ Wichtig sei, bei KI-gestützten Prozessen den Mehrwert für die Kunden im Blick zu haben.

Sandro Wartzack warnte vor überzogenen Erwartungen an KI. Die könnten dazu führen, „dass die Zuverlässigkeit der Ergebnisse überschätzt wird und die eigene Kreativität leidet“. Umgekehrt könne der Einsatz von KI auch zu schnell verworfen werden, wenn sie nicht die gewünschten Ergebnisse liefere. „Man muss einfach mal ausprobieren in einem Bereich, den man gut kennt, und sich nach und nach die Möglichkeiten von KI erarbeiten.“ Aus seiner Sicht sind viele Firmen sehr motiviert, „wissen aber nicht, wo und wie sie anfangen sollen, da gibt es sehr viele Unkenntnis und Vorbehalte“.

Beispielprojekt zum Verschleiß von Kupplungen

Alle Experten rieten aber dazu, sich mit KI zu beschäftigen. Sie biete einen großen Nutzen „Standard- und Routineaufgaben zu automatisieren und damit Freiraum für kreatives Schaffen und innovative Produkte zu gewinnen“, so Prof. Wartzack. Als konkretes Beispiel nannte er ein Projekt, bei dem die Universität den übermäßigen Verschleiß von Kupplungen bei Mietwagen untersuchte. Dieser ließ sich durch KI-gestützte Auswertung des jeweiligen Fahrerverhaltens für jeden Nutzer vorhersagen. „Das war ein Riesenerfolg.“

Wladimir Schamai betonte in diesem Zusammenhang, dass KI „dazu beitragen wird, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu steigern“. Jan Seyler ergänzte, dass es wesentliche Veränderungen geben werde in der Art und Weise, wie Firmen Lösungen und die richtigen Konfigurationen für diese Lösungen finden. Dafür gebe es ein großes Potenzial in den Unternehmen. „Wir haben in Sachen KI einen großen Wissensschatz in Deutschland und in Europa.“

Die Blueprint Live Talks gibt es seit Anfang 2023. Sie richten sich an alle Entscheider und Fachleute, die für Digitalisierung oder Digital Engineering verantwortlich sind. Ziel ist es, allen Teilnehmenden Impulse für die eigene Umsetzung zu geben. Der Live-Stream wurde aus der Cadfem-Firmenzentrale in Grafing bei München übertragen und ist ab sofort online verfügbar unter https://resources.cadfem.net/de-de/blueprint-ki-im-digital-engineering.

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