Studie untersucht konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI, um Ressourceneffizienz vor allem in KMU zu steigern

Die vom VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH beauftragte Studie „Potenziale der schwachen Künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz“ untersucht, inwieweit Methoden der Künstlichen Intelligenz sich eigenen, die natürlichen Ressourcen Wasser, Energie, Material im verarbeitenden Gewerbeeffizienz einzusetzen und damit Treibhausgase zu vermeiden. Durchgeführt wurde die Untersuchung vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und der Unternehmensberatung Deloittte Artifical Intelligence & Data.

Fokus auf KMU

Der Fokus der vorliegenden Studie liegt dabei auf kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) [1], da die richtigen Ansatzpunkte für einen KI-Einsatz gerade für diese Unternehmen mit starken Herausforderungen verbunden sind. Dies zeigt sich vor allem in fehlender Zeit und Personal, um damit einen allgemeinen Überblick über die möglichen Einsätze, Technologien und Methoden der KI zu verschaffen. Daher verfolgt die Studie das Ziel, nicht nur mögliche KI-Beispiele für die betriebliche Ressourceneffizienz aufzuzeigen, sondern auch eine praktische Hilfestellung für die Umsetzung im Betrieb zu leisten.

Wesentliche Forschungsfragen sind dabei:

  • Welche Technologien und Methoden der schwachen KI können KMU des verarbeitenden Gewerbes verwenden, um ihre betriebliche Ressourceneffizienz zu steigern?
  • Welche Potenziale hinsichtlich betrieblicher Ressourceneffizienz ermöglicht schwache KI bei KMU des verarbeitenden Gewerbes?
  • Welche Anwendungsszenarien von schwacher KI sind am vielversprechendsten, um die betriebliche Ressourceneffizienz in KMU zu steigern?
  • Welche Erfolgsfaktoren und Hemmnisse existieren für die systematische Anwendung von schwacher KI zur Steigerung der betrieblichen Ressourceneffizienz in KMU?
  • Welche Umsetzungsbeispiele existieren für eine erfolgreiche Steigerung der betrieblichen Ressourceneffizienz in KMU durch den Einsatz schwacher KI?

Methodik

Anhand einer ausführlichen Literaturrecherche zum aktuellen Forschungssand von KI-Anwendungsszenarien entlang der Wertschöpfungskette von produzierenden Unternehmen und den Einfluss dieser auf die betriebliche Ressourceneffizienz wurde die Grundlage für eine Expertenbefragung gelegt. Das Ziel dabei war es, die praktische Relevanz der recherchierten Anwendungsszenarien, sowie deren Erfolgsfaktoren und Hemmnisse zu untersuchen.

Ergebnisse

Bereits knapp über 40% der befragten Unternehmen gibt an, dass sie bereits mindestens eine KI-Anwendung implementiert und gleichzeitig Erfahrungswerte im Unternehmen über den Einsatz dieser KI gesammelt haben. Dem gegenüber stehen knapp über 30% der Unternehmen, welche angeben, dass sie bisher keinerlei Erfahrung mit dem Einsatz von KI gesammelt haben und dies in der Zukunft auch nicht planen. Besonders positiv ist hervorzuheben, dass bereits an die 30% der Unternehmen das Thema KI zu mindestens als Teilstrategie in die Unternehmensstrategie aufgenommen haben. Dies wiederum zeigt die große Bedeutung des KI-Einsatzes – gerade im verarbeitenden Gewerbe.

Die Top 3 der Einsatzbereiche von KI-Anwendungen sind Produktion, Forschung & Entwicklung und Logistik. Dabei wird KI zumeist für die Fehlererkennung und –vorhersage, aber auch für die Prozessoptimierung der Produktion sowie der Produktentwicklung und für die Produktoptimierung eingesetzt. Als wichtigste Gründe für einen KI-Einsatz nennen die befragten Unternehmen Kosteneinsparungen, Qualitätsverbesserungen, Zeitersparnisse und Wettbewerbsvorteile.

Insgesamt zeigt sich, dass durch den KI-Einsatz Potenziale entstehen, um sowohl betriebliche als auch natürliche Ressourcen effizienter einzusetzen.  Dies zeigt sich bspw. beim Materialeinsatz, welcher sich mit etwa 42% den größten Kostenanteil im verarbeitenden Gewerbe darstellt.

[1] In der zugrundeliegenden Studie zählen inhabergeführte Unternehmen mit weniger als 1.000 MA zu KMU

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