Produktentwicklung – Virtual Engine und Testsupport: Beschleunigung der Entwicklungszeiten und Nutzung der Entwicklungsressourcen mit höchstmöglicher Effizienz,
Produktion – Prozesssimulation und Automatisierung sowie Arbeitsvorbereitung, Produktionssteuerung und Mitarbeiterunterstützung: Steigerung der Produktionseffizienz und verbesserte Genauigkeit bei der Vorhersage der Einflüsse einzelner Produktionsprozessparameter auf die Produktqualität.
Maintenance – digitale Inspektion und Advanced Forecasting: Gesteigerte Kundennähe und bessere Synchronisation der internen Planungsprozesse.
Aufbauend auf den Schwerpunkten der Ziele arbeiteten Mitarbeitende beider Organisationen in drei Use-Case-Workshops systematisch Anwendungsfälle heraus und diskutierten diese. Anschließend wurden sie bezüglich ihres Wertbeitrages und ihrer Umsetzbarkeit bewertet und schließlich gemeinsam mit Abteilungsvertretern und Lenkungskreismitgliedern thematisch geclustert. Innerhalb der einzelnen Cluster wurden schließlich besonders vielversprechende Anwendungsfälle ausgewählt, die als potenzielle Leuchtturmanwendungen dienen könnten. Die ihnen zugrundeliegenden Hypothesen werden eingehend geprüft, bevor Proof of Concepts (PoCs) entwickelt werden.
Tragfähiger Rahmen
Um KI-Technologie im Unternehmen zu verankern und ihr Wertpotenzial umfassend zu nutzen, ermittelten die Projektbeteiligten einige Schlüsselfaktoren: Als Organisations- und Governance-Struktur wurde ein hybrider Hub-and-Spoke-Ansatz (mit einer zentralen KI-Einheit) als besonders erfolgversprechend befunden. Um das erforderliche Knowhow aufzubauen, wurden Rollenprofile, Mitarbeiterschulungen sowie neue Rekrutierungsstrategien erarbeitet. Gemeinsam wurden erste Initiativen vorbereitet, die den Kulturwandel im Unternehmen einleiten sollte, der mit dem breiten Einsatz von KI im Regelfall einhergeht. In Arbeitsgruppen wurden des Weiteren die Grundlagen für den Aufbau einer KI-Infrastruktur und Data Governance definiert.
Wissen gebündelt
Als Ergebnis des KI-Strategieentwicklungsprojekts hat MTU ein KI-Kompetenzzentrum (AI Center of Excellence, kurz AI CoE) gegründet. Das Team soll eine Verbindung zwischen KI-Anwendungsfällen und befähigenden Faktoren wie Mitarbeiter-Qualifikationen, Infrastruktur und Organisation herstellen. Zudem soll das Kompetenzzentrum im Sinn eines internen Beratungsunternehmens einen Überblick über die Möglichkeiten und Anwendungsfälle von KI vermitteln. Auch das KI-Projektportfolio soll von dieser Stelle aus verwaltet werden. Das KI-Kompetenzzentrum wird Umsetzungsrichtlinien für die KI-Projektdurchführung weiterentwickeln, Trainingskonzepte realisieren und im Unternehmen insgesamt das Bewusstsein für KI schaffen. Neben den internen Aufgaben wird sich das Zentrum um den Aufbau eines externen Netzwerkes kümmern, das die relevanten Beteiligten verknüpft.
Projektarbeit kann beginnen
Stand heute ist MTU in einer guten Situation, um KI-Anwendung unternehmensweis aufzusetzen und zu betreiben. Vor allem drei Faktoren schaffen ein Fundament für weitere Aktivitäten: