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Bildquelle: Photo by Fabian Blank on Unsplash

Mittelstand: KI soll vor allem Kosten senken

Ein Großteil der Unternehmen nutzt Künstliche Intelligenz (KI) in erster Linie, um damit Kosten zu senken. So nennen einer aktuellen Umfrage zufolge 33 Prozent der Firmen Einsparungen und 29 Prozent die Steigerung der Asset-Effizienz als wesentliche Motive ihrer KI-Nutzung. Deutlich seltener werde KI als Hebel zur Umsatzsteigerung (18 Prozent) oder als Möglichkeit gesehen, neue Geschäftsfelder zu erschließen oder neue Produkte zu entwickeln (13 Prozent). Das geht aus einer Studie der Universität des Saarlands hervor. Befragt wurden 200 mittelständische Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes in acht europäischen Ländern sowie 20 KI-Experten aus Wissenschaft und Praxis.

Die Unternehmen wurden auch nach Anwendungsbeispielen von KI und dem Potenzial der Technologie befragt. In der Logistik fallen der Studie zufolge die meisten KI-Anwendungsmöglichkeiten in die Bereiche (Prozess-)Automatisierung und verbesserte Planung. Zu den wichtigsten zählen den Experten zufolge automatisierte Lagerhaltung, Ablaufplanung mit Anpassungen in Echtzeit und bessere Bedarfs- und Verfügbarkeitsprognosen. Die größten Potenziale eröffne hier die Automatisierung. Sie ermögliche beispielsweise neue Lagerhaltungssysteme, weil große Flächen frei würden, die bisher für Wege oder als Sicherheitsabstände für die Beschäftigten benötigt würden. KI erlaube aber auch große Fortschritte in der Echtzeit-Planung, hieß es. Dadurch würden Logistiknetzwerke weniger störanfällig.

Anwendungen zur Flexibilisierung von Produktionsstraßen

In der Produktion biete KI Anwendungen zur Qualitätssicherung und Individualisierung sowie zur Optimierung und Flexibilisierung von Produktionsstraßen. Die wichtigsten sind nach Ansicht der Experten vollautonome Produktionsstraßen, Ablaufplanung in Echtzeit und Fertigung in Human-Robot-Kooperation. Alle Anwendungen hätten großes Effizienzsteigerungspotenzial. So könnten flexible Produktionsstraßen Engpässe beseitigen und den Output maximieren, etwa indem Arbeitskräfte bedarfsgerecht zugeteilt würden. Sensorgestützte Verfahren im Rahmen von Predictive und Prescriptive Maintenance minimieren demnach Wartungskosten und Ausfallzeiten. Bilderkennungsverfahren, die zur Früherkennung von Fehlerquellen, insbesondere während der Fertigungsphase, genutzt würden, reduzierten den Ausschuss, so die Studie.

Die Studie kommt zusammenfassend zu dem Schluss, dass die meisten KI-Anwendungen zu Disruptionen in Form von Automatisierung führen würden. Dabei könnten vor allem Routineaufgaben bis 2030 voraussichtlich stark von KI übernommen werden. Die Entscheidungsgewalt bleibe jedoch überwiegend in menschlicher Hand. Was die einzelnen Wertschöpfungsstufen angehe, seien die größten Disruptionen in den Bereichen Eingangs- & Ausgangslogistik, Service & Kundendienst sowie in der Unternehmensinfrastruktur zu erwarten. Das sei unter anderem darauf zurückzuführen, dass sich in diesen Bereichen viele Routineaufgaben vollständig durch KI erledigen ließen, etwa in der Lagerhaltung, beim Controlling oder in der Kundeninteraktion. Die Folge: Ganze Geschäftsbereiche könnten mit weniger Mitarbeitern auskommen. (ud)

Lesen Sie hier die vollständige Studie „Künstliche Intelligenz im europäischen Mittelstand: Status quo, Perspektiven und was jetzt zu tun ist“.

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