Der Leitfaden ‚KI zur Umsetzung von Industrie 4.0 im Mittelstand‘ ist fokussiert auf produzierende kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und vergleicht deren Situation mit der von großen Unternehmen. Die quantitativen Ergebnisse aus der Online-Befragung von 117 Vertretern produzierender Unternehmen werden durch Interviews mit 20 Experten ergänzt. Die Expertise wurde in Zusammenarbeit mit dem Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) der Technischen Universität Darmstadt auf Basis einer Online-Befragung erstellt.
Die Auswertung der Daten zeigt, dass nur ein Bruchteil mittelständischer Unternehmen tatsächlich schon Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz gesammelt hat. Ein Grund ist die immer noch unzureichende digitale Infrastruktur, die eine mangelnde Datenqualität zur Folge hat. Ein anderer ist das fehlende Knowhow, um Sensorik, Datenerfassung, Aufbereitung und Anwendung von KI-Algorithmen zu planen und umzusetzen. Obwohl KI von vielen Befragten als wichtiges Thema für das Geschäftsmodell erkannt wird, kommt es in der Mehrzahl der mittelständischen Unternehmen nicht dazu, dieses Knowhow aufzubauen.
Orientierung an Praxisbeispielen
Da bisher nur eine kleine Anzahl der befragten KMU von den umfangreichen Fördermöglichkeiten im KI-Umfeld Gebrauch gemacht haben, sollte der Nutzen der KI-Anwendungen in den Vordergrund gestellt werden. Dies gelingt glaubwürdiger durch Berichte anderer Unternehmen, die auf die eigene Problemsituation bzw. Herausforderung übertragbar sind. Beispiele aus der Industrie zeigen, welche Anwendungen aus dem Produktionskontext bereits erfolgreich realisiert werden konnten – aber auch, welche Herausforderungen und Verbesserungspotenziale bestehen.
Auf der Basis dieser Erkenntnisse werden abschließend die erkannten Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken des Einsatzes von KI-Anwendungen in KMU zusammengefasst, um systematisch Handlungsoptionen für eine erfolgreiche strategische Antwort abzuleiten. Ein Leitfaden bietet KMU des Maschinen- und Anlagenbaus eine Orientierung, wie Probleme aus dem Produktionskontext mit KI-Anwendungen gelöst werden können.