Revolutionäre Algorithmen - KI-Trends, die Unternehmen produktiver machen

Künstliche Intelligenz verändert die Welt so grundlegend wie einst das Internet und der elektrische Strom. Die USA und China sind Deutschland bei der Anwendung der Technologie in vielem voraus. Bei der Nutzung von KI in der Industrie macht deutschen Mittelständlern aber niemand etwas vor. Drei Beispiele, die zeigen, was deutsche Unternehmen vom Ausland lernen könnten und umgekehrt

Staunen Sie noch? So wie damals als Kind – mit großen Augen und einem Aha-Erlebnis, das Sie umwarf wie eine brechende Welle. Falls nicht, könnten Sie es dank Künstlicher Intelligenz (KI) wieder lernen. Die Technologie wird Wirtschaft und Privatleben so grundlegend verändern wie der Verbrennungsmotor und das Internet. Davon ist jeder zweite Deutsche überzeugt, ergab eine aktuelle Umfrage des Internetverbands Bitkom. Bis es so weit ist, wird in Deutschland allerdings noch einige Zeit vergehen.

Denn acht von zehn Unternehmen fehlen hierzulande einer Studie des Markforschungsunternehmens IDC zufolge die Fachkräfte, mit denen sie KI-Projekte umsetzen könnten. Nur jede dritte befragte Gesellschaft hat außerdem ausreichende strukturierte Daten, um Algorithmen trainieren zu können. Unternehmen in China und den USA sind deutschen Firmen hier voraus. Deshalb setzen sie heute schon KI-Projekte um, die künftig auch deutschen Mittelständlern den Weg weisen könnten.

Intelligente Roboter übernehmen Chinas Lagerhäuser

Richard Liu hat ehrgeizige Visionen. Der Gründer von Chinas zweitgrößtem Online-Händler, JD.com, will sein Unternehmen vollständig automatisieren. Liu kommt dieser Vision derzeit in großen Schritten näher. In Shanghais Vorort Kunshan eröffnete er 2017 ein Paketzentrum, in dem nur noch eine Hand voll Ingenieuren überwacht, wie Roboter und selbstfahrende Flurförderfahrzeuge alle anderen Arbeiten erledigen. Intelligente Algorithmen steuern die Automaten beim Be- und Entladen ankommender Lastwagen, der Einlagerung gelieferter Artikel, deren Kommissionierung nach Eingang einer Bestellung oder der Verpackung und Auslieferung an den Kunden. Das Logistikzentrum kann bis zu 200.000 Bestellungen am Tag verarbeiten. Gehen diese bis 11 Uhr morgens bei JD.com ein, garantiert der Händler seinen Kunden, dass sie ihre Bestellung noch am selben Nachmittag erhalten.

JD.com und Alibaba setzen auf autonome Lieferwagen und Drohnen

JD.com hat zudem autonom fahrende Mini-Lkw für die Auslieferung seiner Waren entwickelt. Die Roboter testet der Onlinehändler derzeit auf dem Campus der Universität Peking. Auch Konkurrent Alibaba betreibt testweise selbstfahrende Lieferfahrzeuge auf seinem Werksgelände.

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Außerdem baut JD.com ein Logistiknetzwerk, dessen Lagerhäuser autonom fliegende Drohnen beliefern. Der von dem Unternehmen entwickelte 3,4 Meter lange Auto-Copter VT1 kann Nutzlasten von 200 Kilogramm bis zu 200 Kilometer weit transportieren. Er steuert bereits Verteilzentren in Xi’an im Westen Chinas und Suqian in der Ostküstenprovinz Jiangsu an. Von dort aus liefern kleinere Drohnen Bestellungen an Kunden aus. Sie können Lasten von bis zu 30 Kilogramm aufnehmen. Da JD.com so Staus umgehen und vor allem Kunden in den bergigen Regionen in Mittelchina schnell erreichen kann, plant das Unternehmen künftig noch größere Langstreckendrohnen zu entwickeln als die VT1.

People Analytics steigert den Wohlfühlfaktor der Belegschaft

In den USA hat KI dagegen längst Einzug in die Personalabteilungen von Unternehmen gehalten. Schon vor über zehn Jahren fand Internetgigant Google heraus, dass ihm lernende Algorithmen dabei helfen, das Engagement seiner Mitarbeiter dauerhaft hochzuhalten. Dem Hausjargon folgend nannte der Suchmaschinenbetreiber die KI-Anwendung „People Analytics“.

Inzwischen folgen immer mehr Unternehmen dem KI-Trend aus dem Sillicon Valley. Sie reagieren damit darauf, dass sich die Einstellung ihrer Mitarbeiter zu ihrem Job ändert. Vor allem hochqualifizierte Kräfte erwarten in Zeiten des weltweit zunehmenden Fachkräftemangels, dass Unternehmen sie genauso gut behandeln, wie Kunden. Deshalb sammeln People-Analytics-Systeme über intelligente Umfragetools und Apps gezielt Informationen über die Arbeitsplatzfaktoren, die Loyalität und Leistungsbereitschaft von Mitarbeitern positiv oder negativ beeinflussen. Die gewonnenen Daten werten Algorithmen aus. Noch bevor Mitarbeiter über einen Jobwechsel nachdenken, schlagen sie Personalern vor, ob sich ein Kollege am besten mit einer Gehaltserhöhung, einem Weiterbildungs- oder Karriereangebot im Unternehmen halten lässt.

KI als Psychoprofiler bei der Führungskräfteauswahl

Werden sie mit den entsprechenden Daten gespeist und trainiert, können People-Analytics-Alorithmen auch die Qualität der Führungsarbeit von Vorgesetzten beurteilen und Hinweise geben, wie sich diese verbessern ließe. Schon bei der Auswahl der am besten für eine Führungslaufbahn geeigneten Kollegen können Unternehmen mit KI datenbasierte Entscheidungen treffen. So analysiert das Modul „Personality Insights“ der KI-Plattform Watson auch die Persönlichkeitsmerkmale von Mitarbeitern. Das Berliner Unternehmen Precire hat eine Spracherkennungssoftware entwickelt, die mit Hilfe von KI das Sprechverhalten von Kandidaten daraufhin analysiert, ob diese die in einer Führungsposition gefragte Offenheit, Empathie, Neugierde und Resilienz haben.

KI in der Industrie – Wo die Welt von Deutschland lerntKI Deutschland

Kein Land der Welt verfügt über so viel Wissen im Maschinenbau und zugleich über eine derart hervorragende Grundlagenforschung in der KI wie die Bundesrepublik. Darüber, wie sich KI in der Industrie nutzen lässt, können Unternehmen in anderen Staaten daher viel von Deutschland lernen. Neuester Trend sind Plattformen, auf denen KI-Algorithmen Daten auswerten, die Sensoren in einer Fabrik aufgezeichnet und über das Internet of Things (IoT) übermittelt haben. Die Plattformen überwachen so das Verhalten und den Zustand der angeschlossenen Maschinen und stellen fest, ob Fertigungsprozesse optimal laufen, oder sich Parameter wie Taktung, Druck, Temperatur oder die Justierung von Werkzeugen verbessern ließen. Dabei gewinnen sie umso schneller an Erfahrung und geben umso präzisere Optimierungsvorschläge, je mehr Maschinen angeschlossen sind. Dadurch steigt die Menge der Daten, aus denen sie lernen können. Ihre Handlungsanweisungen melden die Plattformen entweder an die Steuerstände in der Fabrikhalle oder an Apps auf mobilen Endgeräten der verantwortlichen Maschinenführer und Produktionsleiter. Diese können Prozesse, die zur Produktion fehlerhafter Produkte führen, so frühzeitig stoppen oder optimieren.

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KI-Plattformen verhindern Maschinenausfälle

Plattformen bemerken außerdem noch bevor eine Anlage ausfällt, ob sie gewartet oder repariert werden muss. Schlaue Algorithmen erkennen dies inzwischen auch anhand der in einer Maschine aufgezeichneten Betriebsgeräusche und Vibrationen. Zwar hören erfahrene Maschinenbetreiber, ob eine Anlage „gesund klingt“, doch haben Sensoren ein noch feineres Gehör und Algorithmen die Fähigkeit, noch kleinere akustische Abweichungen zu bemerken.

Durch den vorausschauenden Umgang mit ihren Maschinen senken Unternehmen Zeiten, in denen ihre Anlagen stillstehen, um bis zu 50 Prozent. Das hat die Unternehmensberatung Arthur D. Little errechnet. Je weniger die Maschinen ausfallen, desto effizienter lassen sich die teuren Anlagen auch über ihre gesamte Lebensdauer hin nutzen. Insgesamt, so die Unternehmensberatung McKinsey, steigern Nutzer von IoT-Plattformen die Effizienz ihres Maschinenparks um bis zu einem Fünftel. Inspektions- und Wartungskosten sinken dagegen um bis zu 25 Prozent. Wollen sie dieses Potenzial nutzen, sollten Unternehmen auch auf die Unterstützung erfahrener Freelancer zurückgreifen. Sonst wird der Fachkräftemangel zur Entwicklungsbremse.