Künstliche Intelligenz sorgt für mehr Profitabilität im Maschinenbau

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in vielen Branchen etabliert. Eines der interessantesten Gebiete, in dem KI eine tiefgreifende Veränderung bringt, ist der Maschinen- und Anlagenbau. Eine aktuelle Studie zeigt, dass der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) die Profitabilität der deutschen Maschinen- und Anlagenbauer um bis zu 10,7 Prozentpunkte steigern könnte. Dies entspricht einem zusätzlichen Gewinn von 28 Milliarden Euro für die Branche.

Die Chancen von KI im Maschinenbau

Der Maschinen- und Anlagenbau ist eine Branche, die traditionell stark von technischen Innovationen und effizienten Prozessen geprägt ist. KI bietet hier eine neue Dimension der Produktivität und Effizienz. Die Studie, die vom VDMA Fachverband Software und Digitalisierung zusammen mit Strategy&, der globalen Strategieberatung von PwC, erstellt wurde, beleuchtet 45 mögliche Anwendungsfelder für GenAI und zeigt, dass diese Technologie besonders im Bereich Vertrieb und Marketing, Forschung und Entwicklung sowie in der Produktion und After Sales ein großes Potenzial bietet.

• Vertrieb und Marketing: Hier kann KI helfen, die Kundeninteraktionen zu optimieren und die Verkaufsprozesse zu automatisieren. Durch die Analyse von Daten und die Erstellung von personalisierten Marketingkampagnen können Unternehmen ihre Verkaufsziele effizienter erreichen. Die Studie schätzt, dass die Anwendung von GenAI im Vertrieb und Marketing eine Profitabilitätssteigerung um bis zu 2,4 Prozentpunkte ermöglicht.

• Forschung und Entwicklung: KI kann auch in der Forschung und Entwicklung eine entscheidende Rolle spielen. Durch die Analyse von Daten und die Simulation von Prozessen können Ingenieure und Forscher neue Lösungen entwickeln, die effizienter und kostengünstiger sind. Die Studie erwähnt, dass die Anwendung von GenAI in der Forschung und Entwicklung eine Profitabilitätssteigerung um bis zu 1,7 Prozentpunkte ermöglicht.

• Produktion und After Sales: In der Produktion kann KI helfen, die Herstellungskosten zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Durch die Automatisierung von Prozessen und die Optimierung von Lieferketten können Unternehmen ihre Kosten effizienter gestalten. Im After Sales kann KI helfen, die Kundenserviceprozesse zu optimieren und die Kundenbindung zu steigern. Die Studie erwähnt, dass die Anwendung von GenAI in der Produktion und im After Sales ebenfalls ein großes Potenzial bietet.

Die Herausforderungen bei der Implementierung von KI

Obwohl die Chancen von KI im Maschinenbau enorm sind, gibt es auch einige Herausforderungen, die Unternehmen bei der Implementierung von GenAI überwinden müssen. Eine der größten Herausforderungen ist der Mangel an Datenqualität. 25 Prozent der befragten Unternehmen sehen dies als größte Hürde an. Darüber hinaus gibt es auch einen Mangel an GenAI-Spezialisten und technische Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die IT-Infrastruktur.

• Datenqualität: Die Qualität der Daten ist entscheidend für die Effizienz von KI-Systemen. Ohne hochwertige Daten können KI-Systeme nicht ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten. Unternehmen müssen also sicherstellen, dass sie hochwertige Daten sammeln und verarbeiten können.

• Mangel an GenAI-Spezialisten: Der Mangel an GenAI-Spezialisten ist ein weiteres Problem. Unternehmen benötigen Fachleute, die die Implementierung und den Betrieb von KI-Systemen verwalten können. Ohne diese Fachleute können Unternehmen die volle Leistungsfähigkeit von KI-Systemen nicht nutzen.

• Technische Herausforderungen: Technische Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die IT-Infrastruktur, sind ebenfalls ein Problem. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre IT-Infrastruktur ausreichend ist, um die Anforderungen von KI-Systemen zu erfüllen. Ohne eine geeignete IT-Infrastruktur können Unternehmen die Implementierung von KI-Systemen nicht erfolgreich durchführen.

Wie Unternehmen von KI profitieren können

Um von den Chancen von KI im Maschinenbau zu profitieren, müssen Unternehmen eine strategische Herangehensweise wählen. Hier sind einige Schritte, die Unternehmen unternehmen können:

1. Strategische Planung: Unternehmen sollten eine klare Strategie entwickeln, um die Implementierung von KI-Systemen zu planen und zu überwachen. Dies umfasst die Definition von Zielen, die Auswahl der richtigen Tools und die Schaffung eines Teams, das die Implementierung unterstützt.

2. Datenmanagement: Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie hochwertige Daten sammeln und verarbeiten können. Dies umfasst die Implementierung von Datenmanagement-Systemen und die Schaffung von Prozessen, die die Datenqualität sicherstellen.

3. Fachkräfteentwicklung: Unternehmen sollten sich bemühen, Fachkräfte zu entwickeln, die die Implementierung und den Betrieb von KI-Systemen verwalten können. Dies umfasst die Schulung von Mitarbeitern und die Einstellung von GenAI-Spezialisten.

4. IT-Infrastruktur: Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre IT-Infrastruktur ausreichend ist, um die Anforderungen von KI-Systemen zu erfüllen. Dies umfasst die Implementierung von geeigneten IT-Systemen und die Überprüfung der IT-Infrastruktur regelmäßig.

Fazit

Der Einsatz von KI im Maschinenbau bietet enorme Chancen für die Steigerung der Profitabilität. Durch die Optimierung von Vertrieb und Marketing, Forschung und Entwicklung sowie Produktion und After Sales können Unternehmen ihre Gewinnmarge erheblich steigern. Um diese Chancen zu nutzen, müssen Unternehmen jedoch eine strategische Herangehensweise wählen und die Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen überwinden. Dies umfasst die Schaffung von hochwertigen Daten, die Entwicklung von Fachkräften und die Sicherstellung einer geeigneten IT-Infrastruktur. Mit dieser Herangehensweise können Unternehmen die volle Leistungsfähigkeit von KI-Systemen nutzen und langfristig wettbewerbsfähig bleiben.