In den letzten Monaten hat Corona nicht nur ganze Betriebe im produzierenden Gewerbe lahmgelegt, sondern auch Innovationsprojekte im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) blieben häufig »locked down«. Gründe hierfür sind, dass Planungsworkshops, ein kreativer Austausch und Interaktion mit Expertinnen und Experten nicht mehr in der gewohnten Weise umgesetzt werden konnten. Die Einführung von KI und damit die Chance, Prozesse grundlegend neu aufzusetzen, um langfristig wettbewerbsfähig und widerstandsfähig gegen Krisen und externe Herausforderungen zu werden, stockte und fiel in vielen Unternehmen in eine Art Innovations-Quarantäne. Das könnte sich jetzt ändern. Wir haben mit namhaften Unternehmen eine rein virtuelle Pilotworkshop-Serie in einer dreidimensionalen Umgebung durchgeführt, die einen Ausweg aus der Entwicklungsblockade bieten kann.
Innovieren in der dritten Dimension
Die Workshop-Serie »Künstliche Intelligenz in der Produktion einführen« mit den Unternehmen Elabo GmbH, Festo SE & Co. KG, Gerolsteiner Brunnen GmbH & Co. KG, groninger GmbH & Co. KG, Karl Mayer Textilmaschinen GmbH, Meissner AG und Technolas Perfect Vision GmbH sollte als Türoffner für die Blockade dienen. Mit bekannten Formaten in einer virtuellen Umgebung sollten in drei Workshop-Terminen grundsätzliche Fragestellungen rund um die Einführung von KI in der Produktion aufgenommen, analysiert und diskutiert werden.
Klassische Webinartools stellen jedoch für ein Innovationsthema wie KI keine gute Alternative dar. Diese sind zu limitiert in ihren Möglichkeiten und KI-Lösungen lassen sich nicht per Video-Konferenz entwickeln. Die Umgebung muss interaktiv und »fresh« sein sowie typische und bekannte Workshopsituationen abbilden können. Aus diesem Grund nutzten wir das Tool »vispa«. Die virtuelle Umgebung ermöglicht es, Räume nach Belieben mit unterschiedlichen Farben, Formen und Boards zu gestalten. Die Teilnehmenden werden als Avatare in der virtuellen Workshopumgebung dargestellt und können sich frei in den Räumen bewegen und auch zwischen verschiedenen Perspektiven (Vogel- zu Ego- zu Board-Perspektive) wechseln. Des Weiteren können die Teilnehmenden mit allen Gegenständen in diesen Räumen interagieren. Sie können Gegenstände verschieben, auf dem Boden malen oder typische Workshopaktionen, wie Notizen schreiben oder Punkte kleben, durchführen.
Einblicke in einen Workshop im Tool »vispa«
KI wird durch virtuelles Tool nicht zum Selbstläufer: Unsere Learnings
Ist ein passendes digitales Tool gefunden, erledigen sich die KI-Projekte leider nicht von allein. Wichtig ist in diesem Zusammenhang die richtige Strategie bzw. das geeignete Vorgehen zur Einführung von KI in Unternehmen. Diese kann sich beispielsweise in folgende vier Phasen aufteilen: Use Case Entwicklung; Data Exploration; Hypothesenbildung, Modelle und Modellvalidierung sowie Rollout und Skalierung.
Prozess zur Einführung von KI in Unternehmen
Die erste Phase fokussiert sich auf die Themen Projektteam definieren, Use Case und Zielstellung erarbeiten sowie der Bewertung möglicher Alternativen. Doch dies stellt die Unternehmen schon vor große und entscheidende Herausforderungen:
- Was kann eine KI generell oder welchen Benefit/Ertrag kann ich damit erzielen?
- Wen benötige ich für die Entwicklung und welche Skills sollten diese Mitarbeitenden aufweisen?
- Wie groß darf ein Projekt sein oder wie kann ich mit einem einfachen Use Case anfangen?
In den ersten KI-Projekte unserer Unternehmen machte besonders die Mischung aus Domänen- und IT-Expertinnen und Experten ein gutes Projektteam aus. Aber auch Funktionstragende für die Themen wie Data Scientisten oder IoT-Experten zählen häufig zu einem ausgewogenen KI-Team dazu. Außerdem erwies sich gerade bei KI-Projekten der Austausch und die Kooperation mit anderen Unternehmen als sehr hilfreich, da den Unternehmen selten ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen.
Nach der ersten Phase stehen Themen wie Datenauswahl, -bereinigung und -bewertung sowie die Verfahrensauswahl an. Die Frage »Haben wir Daten zur Verfügung?«, stellt sich eher selten. Vielmehr geht es um die Themen Erreichbarkeit, Verlässlichkeit, Dateneigentum und Datenschutz:
- Wie komme ich an die Daten von meinem Kunden?
- Sind dies die richtigen Daten, wie kann ich diese bewerten und wo kann ich diese speichern?
- Wie mache ich nun mit den Daten weiter? Welches ist das geeignete Verfahren?
Besonders hilfreich für die Unternehmen war es, wenn ein gutes Verständnis für die gegenüberliegende Domäne vorlag. Also die Produktion versteht die IT und andersherum. Hierdurch werden die Vorgehensweise und der Austausch deutlich einfacher und effektiver. Des Weiteren stellt sich die klare Use-Case Entwicklung als erfolgsentscheidend für spätere Phasen heraus. Aus diesem Grund standen bei Unternehmen auch immer die Problemstellung anstatt die Datenlage im Vordergrund.
Die Workshop-Serie diente als Versuchsballon und hat gezeigt, dass es noch viele ungeklärte Fragestellungen gibt. Aus diesem Grund wollen wir die Themen in einem Industrienetzwerk fortführen und die offenen Fragen aufnehmen, effizient klären und den Unternehmen die richtigen Werkzeuge und das Know-how an die Hand geben, um KI für die Unternehmen nutzbar zu machen.
Ihr Einstieg in das Themenfeld Künstliche Intelligenz mit uns
Das Industrienetzwerk sammelt und bündelt Fragestellungen und Anforderungen von Produktionsunternehmen an betriebliche KI-Anwendungen und adressiert diese innerhalb des Netzwerks an Technologieausrüster und wissenschaftliche Institute. Im Laufe eines Jahres werden konkrete Umsetzungsimpulse für die Einführung von KI in Ihrem Unternehmen erarbeitet. Das Industrienetzwerk »KI in der Produktion« zeigt Ihnen Möglichkeiten auf, wie KI die Effizienz und Resilienz Ihres Unternehmens stärkt.
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Kategorien: Advanced Systems Engineering (ASE), Künstliche Intelligenz
Tags: KI - Künstliche Intelligenz, Produktionsarbeit der Zukunft, Produktionsmanagement