Hersteller konzentrieren sich auf drei KI-Hauptanwendungsfälle
Der Studie zufolge starten die Hersteller in der Produktion mit drei KI-Anwendungsfällen (von insgesamt 22 in der Studie identifizierten). Diese weisen eine optimale Kombination mehrerer Merkmale auf und lassen sie so zu einem idealen Ausgangspunkt werden. Es zählen dazu ein klarer Geschäftswert, relative einfache Implementierung, Verfügbarkeit von Daten und KI-Kenntnissen. Die von Capgemini befragten Führungskräfte erläuterten, dass man in den Bereichen Produktqualitätskontrolle, intelligente Wartung und Bedarfsplanung KI am einfachsten implementieren kann und sich hier die beste Rentabilität ergibt. General Motors (GM) hat z.B. ein System entwickelt, das Anzeichen von robotischen Fehler erkennt, bevor sie auftreten. Dies hilft GM, Kosten für ungeplante Ausfälle zu vermeiden, die bis zu 20.000 US-Dollar pro Minute Ausfallzeit betragen können. Während es einen Konsens darüber gibt, welche Anwendungsfälle am besten geeignet sind, um mit KI in der Produktion zu beginnen, weist die Studie auch auf die Herausforderung hin, über die ersten Implementierungen hinaus zu skalieren und dann systematisch das Potenzial der KI weiter zu nutzen.
