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Künstliche Intelligenz und Automation: Was macht das intelligente Unternehmen von morgen aus? Automation KI im Fokus

Automation KI: Transformieren Sie Ihr Unternehmen
Automation KI: Transformieren Sie Ihr Unternehmen

In der heutigen, schnelllebigen Geschäftswelt spielen Künstliche Intelligenz (KI) und Automation eine immer wichtigere Rolle. Die Integration von Automation und KI kann zu zusätzlichem Absatz, effizienteren Arbeitsabläufen und einer Verbesserung der Customer Experience führen. Aber wie genau kann ein Unternehmen diese Technologien effektiv nutzen?

Bei der Expertenrunde beim Roundtable zu Künstliche Intelligenz und Automation bei Computerwoche habe ich hierzu gesprochen. Wie ich betonte:

„Tableau hilft beim Überführen von KI in praktisch umsetzbare Erkenntnisse und das Voranbringen des gesamten Unternehmens.“

Alexander Loth

Hier sind drei relevante Fragen, die sich stellen, wenn Sie mit Künsliche Inelligenz und Automation Geschäftsprozesse standardisieren und automatisieren möchten:

1. Wie sehen geeignete Einstiegszenarien und Use Cases in die KI- und Automation-Welt aus?

Der Einstieg in die Künstliche Inelligenz und Automation sollte strategisch geplant werden. Geeignete Einstiegszenarien könnten in Bereichen liegen, in denen wiederholbare, regelbasierte Aufgaben ausgeführt werden. Zum Beispiel kann ein Chatbot die Kundenservice-Abteilung unterstützen, während Robotic Process Automation (RPA) Rechnungen und Bestellungen verarbeiten kann. Use Cases erstrecken sich auf unterschiedliche Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel, wobei die genaue Anwendung von den spezifischen Geschäftsbedürfnissen abhängt.

2. Welche organisatorischen Anforderungen stellt die Implementierung von KI- und Automation-Lösungen an die Unternehmens-IT?

Die Implementierung von KI und Automation erfordert eine klare Datenstrategie, die die Geschäftsziele mit den technologischen Fähigkeiten abstimmt. Darüber hinaus sind eine starke Zusammenarbeit zwischen IT und Geschäftsbereichen, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, ausreichende Schulung und Unterstützung der Mitarbeiter und eine robuste Infrastruktur unerlässlich, um die neuen Technologien zu unterstützen.

3. Welche Technologien stellen IT-Abteilungen vor die größten Herausforderungen? Und welche bieten den höchsten Mehrwert?

Die Integration von Künstlicher Intelligenz und Automation in bestehende Systeme kann eine Herausforderung darstellen, besonders wenn ältere Technologien nicht kompatibel sind. Cloud-Computing, maschinelles Lernen, IoT und Big Data sind Technologien, die sowohl eine Herausforderung als auch einen hohen Mehrwert bieten. Die Wahl der richtigen Tools, Plattformen und Technologien hängt von den spezifischen Geschäftsanforderungen und Zielen ab, aber eine erfolgreiche Implementierung kann zu erheblichen Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteilen führen.

Mehr zu Automation und KI im Buch Decisively Digital

Automation und KI transformieren die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und eröffnen spannende neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum. Die Themen, die wir hier angeschnitten haben, sind jedoch nur die Spitze des Eisbergs.

Für diejenigen, die daran interessiert sind, tiefer in die Welt der Künstlichen Intelligenz, Automatisierung und Robotic Process Automation (RPA) einzutauchen, freue ich mich, mein bald erscheinendes Buch Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon) anzukündigen. Dieses Werk bietet eine umfassende Analyse dieser Schlüsseltechnologien und liefert praxisorientierte Einblicke und Strategien für Unternehmen jeder Größe.

Decisively Digital wird sowohl den Anfänger als auch den Experten in die Welt von KI und Automation führen, die Themen aber noch tiefer im Detail behandeln. Bleiben Sie dran für weitere Informationen zur Veröffentlichung und wie Sie Ihr Exemplar reservieren können!

Wie immer stehe ich zur Verfügung, um Ihre Gedanken und Fragen zu Automation und KI zu diskutieren, besonders da ich meine Erfahrungen bei der Expertenrunde beim Roundtable zu Künstliche Intelligenz und Automation bei Computerwoche geteilt habe.

Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance

Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop
Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop

Einführung: Warum ist Predictive Maintenance wichtig?

Instandhaltungskosten tragen wesentlich zu den Produktionskosten bei, wobei sie je nach Branche auf 15 bis 60 Prozent der Gesamtkosten geschätzt werden. Predictive Maintenance (PdM), die vorausschauende Instandhaltung, hat das Potenzial, diese Kosten deutlich zu senken.

Unsere Erfahrungen und die ausführlichen Beispiele in meinem Buch zur Digitalisierung Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon) zeigen, dass Predictive Maintenance die Gesamtkosten einer Maschine während ihrer gesamten Lebensdauer reduzieren kann.

Das Prinzip von Predictive Maintenance

Predictive Maintenance zielt darauf ab, den Ausfall einer Maschine vorherzusagen und somit die Wartung zu optimieren. Die Wartungsarbeiten erfolgen nur dann, wenn ein Ausfall voraussichtlich eintreten wird. Doch wie lässt sich diese Vorhersage treffen?

Jene Vorhersagen, die häufig im Kontext mit Industrie 4.0 gesehen werden, lassen sich auf Grundlage folgender Fakten treffen:

  • Aktuelle Sensordaten: Wie verhält sich die Maschine gegenwärtig?
  • Historische Sensordaten: Wie hat sich die Maschine in der Vergangenheit verhalten?
  • Benachbarte Sensordaten: Wie haben sich andere, ähnliche Maschinen verhalten?
  • Instandhaltungsprotokoll: Wann wurde die Maschine zuletzt gewartet oder getauscht?
  • Instandhaltungsempfehlung: Welche Wartungsintervalle empfiehlt der Hersteller?

Methoden zur Interpretation von IoT-Daten

Solche Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) lassen sich nun nicht ohne weiteres sinnvoll auf einem Dashboard darstellen. Ein Blick auf die bloßen Daten lässt hier kaum Schlüsse zu. So ist es für erfolgreiches Predictive Maintenance essentiell, dass statistische Methoden wie diese angewandt werden:

1. Mustererkennung: Durch das Identifizieren von Mustern zwischen bestimmten Ereignissen und Maschinenausfällen können wir voraussagen, wann und warum eine Maschine ausfallen könnte. Zum Beispiel könnte eine Maschine, die bei der Verarbeitung eines bestimmten Materials besonders belastet wird, eher ausfallen.

2. Trendmodell: Ein Trendmodell gibt den zeitlichen Verlauf der Maschinenperformance bis zu einem Ausfall wieder. Dies kann durch verschiedene Regressionsansätze modelliert und in drei Komponenten unterteilt werden: Trend, Saison und Rauschen.

3. Ereigniszeitanalyse: Die Analyse historischer Daten zu Ausfällen liefert ein weiteres Modell, das gegen aktuelle Messdaten gelegt werden kann, um damit die Dauer bis zum nächsten Ausfall bestimmen zu können.

4. Kritische Schwellwerte: Eine Überprüfung, ob bestimmte Schwellenwerte überschritten wurden, kann ebenfalls Hinweise auf einen bevorstehenden Ausfall geben. Diese Schwellenwerte können initial von Experten festgelegt und später durch maschinelles Lernen angepasst werden.

Diese Methoden lassen sich zum Beispiel in Python und R implementieren. Die Resultate zeigen konkrete Handlungsempfehlungen und eignen sich somit ausgezeichnet für Dashboards, die auch auf Tablets oder Smartphones gut zur Geltung kommen und fortlaufend aktualisiert werden.

Feedback und weiterführende Literatur

Wenn Sie mehr über Predictive Maintenance und über die Anwendung von digitalen Strategien in Ihrer Organisation erfahren möchten, empfehle ich Ihnen mein Buch Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon).

Was sind Ihre Gedanken zu Predictive Maintenance? Welche Daten und Methoden nutzen Sie für Ihre Instandhaltungsstrategie? Ich freue mich auf Kommentare und Anregungen. Teilen Sie uns Ihre Erfahrungen und Vorschläge in den Kommentaren mit:

Update: Predictive Maintenance mit Tableau wird außerdem auf der CeBIT am Stand der Deutschen Telekom im Rahmen von „Echtzeit-Analysen von Maschinendaten und externen Datenquellen“ vorgestellt:

„Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance“ weiterlesen