Von Vorreitern lernen: Fallbeispiele zum Einsatz von KI
Welchen konkreten Nutzen verspricht KI? Ist der Einsatz der Technologie wirtschaftlich? Noch mangelt es vielen Mittelständlern an klaren Vorstellungen darüber. Der Einstieg in KI-Technologien kann als enorme Herausforderung erscheinen – gerade, wenn diese noch am Anfang des Digitalisierungsprozesses stehen. Die im Folgenden aufgeführten Praxisbeispiele sollen die Vielfalt von KI-Anwendungen im Mittelstand darstellen. Die Beispiele stammen aus ganz verschiedenen Branchen decken unterschiedliche Wertschöpfungsbereiche ab. Sie sollen inspirieren, KI-Technologien im eigenen Unternehmen und in unterschiedlichen Einsatzfeldern umzusetzen.
So geht es in der Praxis
Fallbeispiele aus der KI-Landkarte
CEWE Stiftung & Co. KGaAMit Deep Learning die besten Fotos auswählen
Das Smartphone hat die Fotografie verändert. Tag für Tag entstehen dadurch gigantische Bild- und Datenmengen. Der Fotodienstleister CEWE setzt auf neuronale Netze, um seine Kunden beim Handling seiner Bilder zu unterstützen.
Hiersemann Prozessautomation GmbHQualitätssicherung in Fertigungsanlagen
Die industrielle Produktion wird immer schneller und komplexer. In einem Förderprojekt entwickeln die Mittelständler Hiersemann Prozessautomation GmbH und INTEC International GmbH ein softwarebasiertes Tool, das die Fertigungsqualität hochpräziser Bauteile sichert.
ServiceTrace GmbHRobotergesteuerte Prozessautomatisierung für KMU
Kurze Entwicklungszyklen und hohe Erwartungen an die Produktqualität: Unternehmen müssen ihre Ressourcen so effizient wie möglich einzusetzen. Die ServiceTrace GmbH und die Process Analytics Factory GmbH entwickeln für den Mittelstand eine Prozessoptimierung durch Softwarerobotik.
Bosch Sicherheitssysteme GmbHVideobasierte Branderkennung
In vielen Fabrik- und Lagerhallen hängen Rauchmelder an der Decke. Doch die elektronischen Aufpasser erkennen Brände häufig erst, wenn der Rauch bis weit nach oben gestiegen ist. Bosch Building Technologies hat deshalb ein KI-basiertes Brandmeldesystem entwickelt, das deutlich schneller Alarm schlägt.
meteolytix GmbHBestelloptimierung für Bäckereien
Bis zu 17 Prozent der Bäckereiprodukte in Deutschland landen nicht beim Kunden, sondern im Müll. Der Grund: Es wird zu viel produziert. Die meteolytix GmbH unterstützt KMU mit einer KI-basierten Software bei einer besseren tagesaktuellen Absatzplanung.
Hochschule Trier/Umwelt-Campus BirkenfeldIMQAA – Maschinelles Lernen zur Sicherung der Artikelstammqualität
Spezialisierte Warenwirtschaftssysteme sind heute in nahezu allen Branchen für den Erfolg eines Unternehmens mitverantwortlich. Der lernfähige Assistent IMQAA der Hochschule Trier soll Firmen bei der Verwaltung der hochkomplexen Stammdatensätze unterstützt.
HealthVision GmbHArbeitsbedingte Gesundheitsrisiken erkennen und steuern
Die Gesundheit der eigenen Beschäftigten sollte ein zentrales Anliegen von Unternehmen sein. Drei Mittelständler entwickeln aktuell ein System, das dynamische Berichte und Prognosen zum Gesundheitsstand von Beschäftigten anbietet und frühzeitige Intervention ermöglicht.
elunic GmbHEffektive Prüfung von Oberflächen in der Produktion
Oberflächen aus Metall oder Kunststoff sollen in der Industrieproduktion so glatt wie möglich sein. Bisher erfolgt die Qualitätssicherung durch Menschen. Doch je komplexer die Oberflächenstruktur, desto fehleranfälliger die Analyse. Daher setzen heute immer mehr Hersteller auf Künstliche Intelligenz.
Webdata Solutions GmbHPreissuchmaschine für Online-Händler
Die selbstlernende Software „blackbee“ der Webdata Solutions GmbH durchstöbert im Internet riesige Datenmengen zu Produkten und Preisen und bereitet diese für nationale und internationale Händler und Hersteller auf.
Weitere Praxisbeispiele finden sich auf der KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme.
Fallbeispiele aus dem Booklet KI im Mittelstand
INDIA-DREUSICKE BerlinAnlagenwartung durch Akustiksignale
Nico Fahrzeugteile GmbHIdentifizierung von Kfz-Ersatzteilen
META-Regalbau GmbH & Co. KG Effiziente Logistik
Achenbach Buschhütten GmbH & Co. KGProduktionseffizienz im Walzwerk
EifelbrennholzPalettierung in der Holzverarbeitung
MULTI Kühlsysteme GmbHVorausschauende Wartung von Kühltürmen
Wandel Packaging GroupAnomalieerkennung im Fertigungsprozess
Jowat SEProzesstransparenz in der Klebstoffproduktion
InfraTec GmbHPrüfprozesse mit Wärmebildtechnik
Alfred Willich GmbH & Co. KGProduktionsplanung in der Lebensmittelindustrie
ORTLIEB Sportartikel GmbHKundenservice im Online-Handel
Mindpeak GmbHKrebsdiagnostik durch Bilderkennung
C. Jentner GmbHQualitätssicherung in der Galvanotechnik
Restemeier GmbHPlattform für Schadensabwicklung
Tatonka GmbHPreisgestaltung im Online-Handel
Agri-Gaia-KonsortiumÖkosystem für die Agrar- und Ernährungsindustrie
Wernsing Feinkost GmbHRohstoffeinsatz in der Lebensmittelherstellung
Weitere Informationen zum Thema bietet die Publikation KI im Mittelstand der Plattform Lernende Systeme.
Aus unserem Netzwerk: Weitere Praxisbeispiele
Digital in NRW/grindaix GmbHIntelligente Versorgung von Maschinen mit Kühlschmierstoff
Die grindaix GmbH ist auf die Optimierung und den Umbau von Systemen spezialisiert, die Werkzeugmaschinen mit Kühlschmierstoffen versorgen. Der Mittelständler beobachtet eine hohe Nachfrage nach einer digitalisierten und vernetzten Lösung für eine optimale Versorgung von Maschinen. In einem Transferprojekt mit dem Mittelstandszentrum Digital in NRW erarbeitet grindaix Bauteine für ein Versorgungssystem, das Methoden der Künstlichen Intelligenz nutzt. (Bild: grindax GmbH)
Fraunhofer IAO/Mountek GmbHCUSTO REACH – Prozessoptimierung im Verkaufswesen
Mithilfe von CustoReach sollen sowohl die Quote erfolgreicher Kontaktaufnahmen in der langfristigen Kundenbetreuung, als auch die Quote beauftragter Angebote erhöht werden. Hierzu werden Verfahren der KI mit regelbasierten Verfahren sinnvoll kombiniert. Die Nutzungsschnittstelle für Mitarbeitende in der Verkaufsabteilung liefert eine priorisierte Kundenverkaufsliste, die anhand des Verkaufsbereichs gefiltert sowie anhand der Geschäftsabschlussvorhersage und/oder anhand der errechneten Erreichbarkeit sortiert werden kann.
Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren IlmenauIn-Prozess-Qualitätskontrolle beim Rührreibpunktschweißen
Das Rührreibpunktschweißen ist ein Verfahren zur Herstellung von Schweißverbindungen, bei dem die Ausgangsstoffe nicht aufgeschmolzen werden müssen. Verunreinigungen (z.B. Fette auf den Blechen) können jedoch zu Unregelmäßigkeiten und letztlich zu Ausschuss führen. Die Modellfabrik „Vernetzung“ am Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Ilmenau zeigt anhand eines praxisnahen Demonstrators, wie sich der Prozess mit Hilfe von KI verbessern lässt.
Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum KaiserslauternQualitätskontrolle in der Fensterproduktion
Die Helmut Meeth GmbH & Co. KG aus Wittlich stellt bis zu 100.000 Fenster pro Jahr her. Die Qualitätskontrolle der Isolierglasscheiben soll in Zukunft eine Künstliche Intelligenz übernehmen. Bei der Umsetzung des Projekts wurde der Mittelständler vom Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Kaiserslautern begleitet.
Digital in NRW/Ortlinghaus-Werke GmbHGenauere Planung in der Produktion
Das Familienunternehmen Ortlinghaus-Werke GmbH setzt bei der Herstellung von Kupplungen, Bremsen und Antriebslösungen zunehmend auf Digitalisierung. Gemeinsam mit dem Mittelstandszentrum Digital in NRW prüft der Maschinenbauer die Einbindung von Künstlicher Intelligenz bei der Bestimmung von Produktionsdurchlaufzeiten.
Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum KaiserslauternOptische Qualitätskontrolle von Schleifmitteln
Die Günter Effgen GmbH aus Herrstein produziert Diamant- und Bornitridschleifwerkzeuge. Der Fertigungsprozess ist hochindividuell und läuft zu einem großen Teil noch in Handarbeit ab. Für die Qualitätsprüfung setzt der Mittelständler eine KI-Lösung ein. Unterstützt wurde er dabei vom Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Kaiserslautern.
Fraunhofer IAO/Elabo GmbHLernfähige Arbeitssysteme mit Emotionserkennung in der Montage
Elabo ist Anbieter von adaptiven Arbeitsplatzsystemen für die Montage. Die Arbeitssysteme stellen sich bzgl. Tischhöhen, Lichteinstellungen, Arbeitsassistenzsysteme individuell auf die Mitarbeitenden ein. Die individuelle Interaktion, Einstellungen von Tisch, Licht und Arbeitsgeschwindigkeit, Nutzung der Assistenzsysteme sowie der kognitive Beanspruchungslevel werden jedoch nicht erfasst. Dies führt zu unpassenden Einstellungen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, basierend auf der Mitarbeiterinteraktion, favorisierte und optimale Einstellungen zu erlernen und selbst Vorschläge zu Einstellungen vorzunehmen.
Forum Digitale Technologien/PlatonaMPlattform-Ökosystem für Predictive Maintenance
Die Potenziale des Instandhaltungsmanagements von Maschinen auf Basis von digital erfassten Daten in Verbindung mit intelligenten Analyseverfahren (Predictive Maintenance) werden bislang kaum ausgeschöpft. Im Projekt PlatonaM arbeiten Unternehmen (InfAI Management GmbH, Simba n³ GmbH, SITEC Industrietechnologie GmbH) und Forschungseinrichtungen (Universität Hohenheim, Fraunhofer-IML) gemeinsam an der sicheren und rechtskonformen Nutzbarmachung digitaler Maschinendaten auf Grundlage eines neuartigen Plattform-Ökosystems. Es verspricht eine Reduzierung von Datenschnittstellen, die Aufdeckung bislang verborgener Zusammenhänge in der Maschinennutzung und eine verbesserte Prognose und Priorisierung von Instandhaltungsmaßnahmen.
Weitere KI-Anwendungen in Deutschland
Weitere Fallbeispiele zum Einsatz von KI in Deutschland bietet die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme. Sie listet aktuell über 1.000 KI-Anwendungen und Entwicklungsprojekte, in denen KI-Technologien heute und in naher Zukunft zum Einsatz kommen – über sämtliche Branchen, Einsatzfelder und Unternehmensgrößen hinweg.