Industriesektor steht vor Herausforderungen bei der KI-Integration, so ein Bericht von Aras

Die Ausstellung „2024 Spotlight on the Future“ des führenden Anbieters von PLM- (Product Lifecycle Management) und Digital-Thread-Lösungen zeigt eine massive Diskrepanz zwischen der Bereitschaft zur KI-Einführung im Industriesektor und den Unternehmen auf. Laut Bericht sind rund 80 % der Unternehmen, die in der Herstellung und Verarbeitung von Industriegütern tätig sind, nicht in der Lage, das Konzept der KI oder die für deren effektiven Einsatz erforderliche strategische Kompetenz zu verstehen. Dennoch herrscht globaler Optimismus vor: 84 % der Unternehmen erwarten, dass KI neue oder verbesserte Dienstleistungen ermöglicht, und 82 % prognostizieren eine deutliche Verbesserung der Qualitätsstandards.

Erkenntnisse aus einer Umfrage zum Verhältnis von Vorbereitung und Erwartung

Die umfassende Studie, an der 835 angesehene Führungskräfte aus ausländischen und lokalen Unternehmen in den USA, Europa und Japan teilnahmen, berücksichtigte ein heterogenes Branchenumfeld. Sie verdeutlicht ein dringendes Problem: Die Tatsache, dass ein bedeutender Teil der Unternehmen mit Kapazitätsengpässen (79 %), fehlendem Fachwissen (77 %), isolierten IT-Lösungen (75 %) und Bedenken hinsichtlich der Datenqualität (70 %) zu kämpfen hat, stellt ein gravierendes Problem für die Branche dar. 

Diese Hindernisse umfassen wesentliche Elemente, die die harmonische Nutzung und das ordnungsgemäße Funktionieren von KI-Technologien im Industriesektor beeinträchtigen. Positiv hervorzuheben ist jedoch der Konsens über die möglichen Vorteile der KI-Einführung in PLM-Prozesse. 75 % derdentgaben trac, KI als positiven Faktor für ihre Geschäftsstrategien zu sehen. Interessanterweise ist ein Drittel der Befragten der Ansicht, dass ihre bestehenden PLM- und Dateninfrastrukturen sehr gut für KI-Technologien geeignet sind, während zwei Drittel das Gegenteil glauben. Dies deutet auf eine unterschiedliche Meinung innerhalb einer gleich großen Gruppe vondent.

Die entscheidende Rolle der Datenqualität

Der Bericht von Ara stellt qualitativ hochwertige Daten in den Mittelpunkt seiner KI-Initiativen und erläutert deren Umsetzung. Die Umfrage unter den Teilnehmern unterstreicht die Bedeutung von Produktinformationsdaten, Qualitätskontrolldaten, Produktionsdaten und Kundendaten. Aufgrund der Qualität der aktuellen Daten werden die Geschäftsziele jedoch oft noch nicht vollständig erreicht. Um diesem Problem entgegenzuwirken, beschleunigen 51 % der Befragten ihre Aktivitäten zur Steigerung der Produktivität, 46 % konzentrieren sich auf Servicedaten und 45 % auf Forschungs- und Entwicklungsdaten. 

Die unterschiedlichen Arbeitsablaufdiagramme verdeutlichen den Wandel, der in der Branche hinsichtlich des KI-Einsatzes zu erwarten ist. Dieser Wandel ist darauf zurückzuführen, dass die Branche die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten neu bewertet. Roque Martin, CEO von Aras, betont die notwendige proaktive Herangehensweise des Unternehmens an innovative KI-Technologien – von der Produktentwicklung über die Produktion bis hin zum Vertrieb. Er wünscht sich, dass Unternehmen mit dynamischen und veralteten PLM-Systemen jenen deutlich überlegen sind, die sich erfolgreich in der Welt neuer und datenreicher Technologien positionieren. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen wesentlich stärker von technologischen Fortschritten und den damit verbundenen Chancen profitieren.

Optimismus im Umgang mit KI trotz industrieller Herausforderungen

Der Rest der Befragten äußert sich optimistisch: 84 % erwarten, dass KI andere oder verbesserte Dienstleistungen anbietet, und 82 % sehen die Qualität und Zuverlässigkeit dieser Dienstleistungen als Verbesserung. Diese positive Einstellung eröffnet die Chance, dass KI Unternehmen und deren Kunden besser macht, und die aktuellen Einschränkungen sollten kein Grund zur Angst sein. 

Die Bereitschaft des Industriesektors für den Einsatz von KI lässt sich im Bericht „Der Industriesektor heute“ von Aras beobachten. Die Ergebnisse zeigen vordergründig eine unmissverständliche kritische Analyse der defiin Wissen, Kapazität und Datenqualität. Dennoch herrscht eintronOptimismus hinsichtlich des transformativen Potenzials von KI. ALM versucht, diese Herausforderungen zu bewältigen und konzentriert sich dabei auf die Verbesserung der Qualität und Modernisierung von PLM-Systemen. Neben dem kurzfristigen Erfolg geht es um langfristige Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit in einer Ära, in der KI eine entscheidende Rolle spielt.

Die Forschungsergebnisse wirken wie ein Weckruf für Unternehmen, die Notwendigkeit eines neuen, integrierten Modells für die KI-Einführung zu erkennen. Dieses Erwachen läutet eine neue Ära ein, in der Technologie und menschliches Fachwissen ihre Stärken vereinen, um ein bisher unerreichtes Maß an Effizienz und Innovation zu erreichen.