KI und Cloud Computing beflügeln den aktuellen Nachhaltigkeitstrend
Fast die Hälfte der deutschen Unternehmen nutzt diversen Studien zufolge Künstliche Intelligenz (KI) bereits zur Reduktion operativer Kosten. Daraus allein entsteht allerdings kein Wettbewerbsvorteil. Nur wenn sich der Mehrwert einer Lösung quantifizieren lässt und anhand des ROI überzeugt, gelingt es Industrieunternehmen und ihren IT-Integrationspartnern, gemeinsam nachhaltiger zu wirtschaften, Ressourcen effizient zu nutzen und die gesteckten Ziele effektiv zu erreichen.
Das ist eine der begeisterndsten Facetten an der digitalen Transformation: Dass wir durch die Analyse von Daten und das Ableiten von Optimierungspotentialen einen großen Schritt in Richtung Nachhaltigkeit gehen können – denn es ist wirtschaftlich ressourcensparend zu arbeiten.
Das IoT in Verbindung mit intelligenten Systemen wie Business Intelligence Lösungen, Robotik und Cloud-Technologie bietet einen unglaublichen Pool an Daten und KPIs, zu deren Erhebung und Analyse wir ohne KI nicht im Stande wären. Um der Komplexität der eigenen Supply Chain Rechnung zu tragen ist es unabdingbar die analoge Welt mit der digitalen zu verbinden. Eine IoT-Plattform kann hierbei das Bindeglied darstellen und ermöglicht es Entscheidern aus den verschiedensten Bereichen, mit individualisierten Dashboards eine optimale Basis für Entscheidungen, Investitionen und Veränderungen zu erlangen, sofern ausreichend viele relevante Datenquellen (intern wie extern) an den Datenpool angeschlossen sind.
Somit ist nicht KI die Antwort auf die Frage, wie Unternehmen aktuell einen Wettbewerbsvorteil generieren können, sondern ein intelligentes System auf Basis eines Datenmodells, das KI nutzt, um einen Digital Twin des eigenen Unternehmens zu schaffen. Externe Daten von Kunden, Lieferanten, Partnerinstitutionen und, falls verfügbar, von Konkurrenten können die Perspektive auf die eigene Situation am Markt entscheidend erweitern und dabei helfen, bestmögliche Entscheidungsgrundlagen für aktuelle Herausforderungen zu generieren. Allerdings gibt es einige zentrale Bedingungen auf dem Weg zu einem solchen: Die Sicherheit des Systems muss gewährleistet, die Strategie klar formuliert, die Datenkompetenz der Mitarbeiter geschult, das Datenmodell perfekt, die Use-Cases klar definiert und das Optimierungspotential ausreichend hoch sein, um den ganzen Aufwand zu rechtfertigen.
Wichtig ist dafür ein strukturierter Prozess, der ein ausgewogenes Change Management beinhaltet und sich auf den Faktor Mensch fokussiert. Intelligente Systeme zu schaffen, die keiner bedienen will, weil durch das System die Hälfte der Kollegen ihren Job verloren hat, scheint nicht zielführend. Die Begeisterung muss beim Anwender entstehen, um die Akzeptanz der neuen Möglichkeiten zu gewährleisten, was nur mit ausgewogenen Schulungskonzepten und intuitiven, verlässlichen Tools funktioniert. Idealerweise vollzieht sich die Transformation nach einem modularisierten Digitalisierungsfahrplan, den man gemäß den eigenen Ressourcen und Zielsetzungen durchlaufen kann.
Die wesentlichen Meilensteine eines solchen Fahrplans sind:
- Datensilos auflösen und durch eine Plattform ersetzen, die sowohl betriebswirtschaftliche Zahlen als auch Maschinendaten verarbeitet und in Bezug setzt.
- Schwellenwerte in Sensoren überwachen und diese Informationen an relevante Stakeholder weiterleiten.
- Passende Algorithmen auf die Daten loslassen und weitere Potenziale identifizieren.
- Condition Monitoring und Predicitve Maintenance firmenintern ermöglichen.
- Erkenntnisse aus den Datenanalysen in den Produktentstehungsprozess einfließen lassen.
- Externe Daten einbeziehen, um weitere Erkenntnisse zu erhalten.
So schaffen wir enorme Mehrwerte in Sachen Effizienz, Wirtschaftlichkeit und damit auch Nachhaltigkeit. Das heißt im Umkehrschluss: Die Nutzung der technischen Möglichkeiten wie IoT-Plattformen, KI und Cloud Computing beflügelt den aktuellen Nachhaltigkeitstrend – eine Win-Win-Situation, die sich rechnet und auch noch Spaß macht! Wenn wir immer mehr zum sinnvollen Teilen und Integrieren von Daten bereit sind, wenn also beispielsweise zentralisierte Informationspools von Unternehmen auch externe Stakeholder wie Kunden und Distributoren beinhalten, können sich die Produktlebenszyklen verschieben und Produkte langlebiger werden. Dabei helfen auch innovative Smart Services, die dem Kunden ein anderes Verhältnis zum Produkt ermöglichen, etwa in Form von Product as a Service mit Maintenance durch den Hersteller und einer gebrauchsabhängigen Abrechnung. Wenn die Verbraucher bzw. Kunden gleichzeitig durch ihre Teilnahme an Feedbackloops dabei helfen, die Product as a Service-Kosten zu senken und Ideen für neue Produktentwicklungen zu generieren, lohnt sich die Veränderung für alle Beteiligten.
In diesem Szenario werden IT-Experten und Kunden gleichermaßen zu Wegbereitern für eine nachhaltigere Zukunft – was für eine riesige Chance!
