Die Rolle von Künstlicher Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt – und mit ihr die praktischen Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen. Was einst als zukunftsweisende aber noch ferne Technologie begann, ist heute ein essenzielles Werkzeug für Unternehmen, die nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch aktiv auf die aktuellen Herausforderungen wie Klimawandel, Fachkräftemangel und den internationalen Wettbewerb reagieren möchten. Generative KI ist das prominenteste Beispiel von KI-Anwendungen, doch das Potenzial von KI geht weit darüber hinaus.

#1 Effiziente Wasserversorgung durch smarte IoT-Lösungen

Hawle nutzt IoT-Technologien, um Wasserversorgungsnetze smarter und effizienter zu gestalten. Mit dem IoT-System können Versorger verschiedene Sensoren einsetzen, um wichtige Daten wie Füllstand, Durchfluss, Temperatur oder Druck zu überwachen – und das unabhängig vom Stromnetz, da die Stromversorgung nachhaltig über Akku und Solarmodule läuft. Bei der Überschreitung von festgelegten Schwellenwerten senden die Systeme automatisch Alarmmeldungen. So ermöglichen die Sensoren eine präzise Überwachung des Wasserverbrauchs und der Qualität, erschweren Manipulationen und helfen, Lecks frühzeitig zu erkennen. Dies verbessert die Transparenz und Sicherheit der Wasserversorgung. Mehr.

#2 KI für mehr Effizienz und Nachhaltigkeit im Flugbetrieb

Die Lufthansa Group setzt auf KI, um ihren Flugbetrieb umweltfreundlicher und effizienter zu gestalten. Mit dem KI-gestützten Tool OPSD (Operations Decision Support Suite), entwickelt in Zusammenarbeit mit Google Cloud, optimiert die Airline-Flotte die Flugzeugwahl und Flugplanung. Dies führt insgesamt zu einer Reduktion des Treibstoffverbrauchs und der CO₂-Emissionen. Weitere Maßnahmen umfassen die Verbesserung der Flottenauslastung, die Optimierung von Routen und Geschwindigkeiten sowie die Einführung neuer Flug- und Navigationstechnologien. So gelingt es der Lufthansa Group, kontinuierlich nachhaltiger und effizienter zu werden. Mehr.

#3 KI revolutioniert medizinische Forschung und ermöglicht Früherkennung von Krankheiten

KI dient bei Helmholtz Munich der Verbesserung der medizinischen Forschung und Behandlung. Durch maschinelles Lernen analysiert die KI große Mengen an medizinischen Bilddaten, unter anderem von Netzhautaufnahmen oder Blutproben, und lernt, frühe Anzeichen von Krankheiten wie Augenleiden und Blutkrankheiten wie Leukämie zu erkennen. Dies ermöglicht nicht nur eine automatisierte und präzise Diagnose, sondern kann auch helfen, die am besten geeigneten Therapien identifizieren. So ermöglicht der Einsatz von KI eine effizientere und effektivere medizinische Versorgung. Mehr.

#4 Einsatz von KI für die Entwicklung smarter Industrieprodukte

Bosch Rexroth setzt bei seinem Hydraulikaggregatauf KI, um die Leistung und den Lebenszyklus eines Produkts zu optimieren. Die KI überwacht mittels Sensoren Daten wie Druck und Temperatur und ermöglicht so präzise und vorausschauende Wartung. Über die eigene IoT-Plattform und maschinelles Lernen werden außerdem Anomalien erkannt, wodurch Produkte an neue Anforderungen angepasst und die Effizienz gesteigert werden kann. Darüber hinaus unterstützen AR-Technologien den Service direkt vor Ort durch interaktive Anleitungen. Dieses Beispiel zeigt eine innovative Kombination, die den gesamten Produktlebenszyklus von Entwicklung bis Wartung smarter und effizienter macht. Mehr.

#5 Generative KI zur Steigerung der Produktivität und Unterstützung in Unternehmen

Immer mehr Unternehmen setzen generative KI ein, um Arbeitsprozesse zu optimieren, die Zusammenarbeit zu erleichtern und repetitive Aufgaben zu automatisieren. Merck zum Beispiel nutzt mit MyGPT Suite eine firmeneigene KI, die die Produktivität erhöht, indem sie Texte erstellt, Informationen zusammenfasst und die Zielgruppenansprache im Marketing beschleunigt. Auch Siemens führt durch die Zusammenarbeit mit Microsoft am Siemens Industrial Copilot, generative KI in unterschiedlichen Bereichen ein. Darunter in der Fertigung, im Transport und im Gesundheitswesen. Auch bei OTTO unterstützt die eigene Generative KI ogGPT bei der Text- und Bildgenerierung sowie bei der Contenterstellung. Aber auch im Kundensupport, beantwortet der eigene Chatbot Clara einfache Anfragen ganz automatisch.

Diese Beispiele zeigen auf, wie Unternehmen durch den Einsatz von Generativer KI ihre Effizienz steigern und die Nutzerfreundlichkeit in verschiedensten Arbeitsbereichen verbessern können.

#6 KI als Buchhaltungshilfe bei B. Braun

Um den manuellen Aufwand bei über 1,1 Millionen Eingangsrechnungen jährlich zu verringern, setzt B. Braun auf ein KI-basiertes System, welches Rechnungen automatisiert prüft und zuordnet. Dabei zeigt ein Konfidenzwert an, ob menschliches Eingreifen nötig ist. Die Algorithmen werden kontinuierlich durch Feedback der Finanzexperten optimiert. Durch die nahtlose Integration in die Systemlandschaft und die Skalierung von Proof-of-Concept bis zum Produktiveinsatz erzielte das Projekt im ersten Jahr einen ROI von über 300 %, bei gestiegener Produktivität und Qualität. Mehr.

#7 Predictive Maintenance: Aufbau einer vorausschauenden Instandhaltung bei TRUMPF

Um durch vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) die Maschinenverfügbarkeit zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren, setzte TRUMPF auf ein ganzheitliches Vorgehen vom Aufbau eines eigenen Data-Science-Teams über die Realisierung von Data-Science-Use-Cases bis zur Entwicklung einer Softwareplattform. Das Herzstück um Data Science in die bestehenden Geschäftsprozesse zu integrieren, ist bei TRUMPF das eigene Condition Monitoring Portal. Dieses ermöglicht es, den Zustand der Maschinen zu kontrollieren und im Kontext von Predictive Maintenance den Aufwand und die Kosten der Instandhaltung zu optimieren, während TRUMPF die vollständige Kontrolle über die Daten und Algorithmen behält. So ist es TRUMPF möglich, Maschinenstörungen im Voraus zu erkennen und somit die Verfügbarkeit seiner Maschinen weiter zu erhöhen. Mehr.

#8 Mit virtueller Sensorik und KI zur automatisierten Maschinensteuerung

Die Erlenbach GmbH, führend im Bereich der Partikelschaumverarbeitung, stand vor den Herausforderungen des Fachkräftemangels, der Qualitätssicherung und der steigenden Energiekosten in der Herstellung von Formteilen. Der Schaumdruck ist eine zentrale Variable im Prozess, aber dessen Erfassung ist teuer und nicht bei jedem Produkt möglich. Daher wurde ein KI-gestütztes Assistenzsystem zur automatisierten Maschinensteuerung basierend auf einem virtuellen Schaumdrucksensor entwickelt. Dieser virtuelle Sensor verwendet Daten wie Kammerdruck und -temperatur, um präzise Vorhersagen zum Schaumdruck zu treffen und so eine hohe Produktqualität ohne kostspielige Sensoren zu gewährleisten.

Die Lösung schafft somit für Erlenbach einen innovativen digitalen Service für seine Kundinnen und Kunden, der es ihnen ermöglicht, Energie- & Personalkosten einzusparen, den Ressourceneinsatz zu optimieren und gleichzeitig die Produktionsmenge und -qualität hochzuhalten. Mehr.

Die vorgestellten Praxisbeispiele verdeutlichen das enorme Potenzial von Künstlicher Intelligenz, unsere täglichen Arbeitsprozesse und Geschäftsmodelle effizienter und nachhaltiger zu gestalten. KI treibt Innovation voran und bietet Lösungen für zentrale Herausforderungen. Vom Gesundheitswesen bis hin zur industriellen Produktion – KI entwickelt sich zunehmend zu einem wertvollen Bestandteil verschiedenster Unternehmensprozesse.

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