Unter dem Einfluss von Innovationen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen vollziehen sich gegenwärtig Veränderungen in einer Vielzahl unterschiedlicher Geschäftsfelder, u.a. im Bereich der Fertigungsprozesse. Dabei tun sich von der Forschung und Entwicklung bis hin zum Vertrieb vielversprechende Use Cases auf. Um jedoch die Unmengen an Produktionsdaten in der Fertigungsindustrie wirklich erschließen und KI nutzen zu können, müssen zunächst die einzelnen KI Use Cases sinnvoll untereinander verknüpft und eine integrierte KI-Strategie ausgearbeitet werden, um durch modernste Computing-Szenarien ein neues Fertigungsniveau zu erreichen.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind die aktuellen Buzzwords; sie sind mit dem Versprechen weiterer Verbesserungen bei Geschäftsprozessen, Qualität, Performance und Profitabilität verbunden. In der Tat ist davon auszugehen, dass KI-basierte Technologien und Anwendungen in den kommenden Jahren zahlreiche Funktionsbereiche in Unternehmen und Wirtschaftszweigen erobern werden – die Fertigungsindustrie dürfte da keine Ausnahme bilden. Doch zuvor gilt es, den Weg für den erfolgreichen Einsatz der KI zu ebnen. Dabei stellt sich allerdings die Frage: Wie lassen sich die Verbesserungen, die die KI verspricht, messen und quantifizieren?
Exhibit 1: Overall equipment effectiveness of typical manufacturing companies
Source: Oliver Wyman analysis
