Wie Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz gegensteuern können
Auch 2023 stehen die Unternehmen vor vielen Herausforderungen. Zahlreiche Krisen und Preistreiber beeinflussen die Wirtschaft derzeit negativ. Neben den anhaltenden Problemen mit der Lieferkette, die nach einer Studie des Deutschen Industrie- und Handelskammertags die Unternehmen zu 88% mit höheren Einkaufspreisen, zu 73% mit längeren Wartezeiten, zu 60% mit mehr Planungsaufwand, zu 43% mit Umsatzausfällen und zu 26% mit Produktionsstopps oder -minderungen sowie zu 17% mit dem Zwang, Aufträge abzulehnen, belasten, sind die wachsenden Kosten für Energie, Rohstoffe und Arbeit derzeit die wichtigsten Hemmnisse für den Unternehmenserfolg.
„Die steigenden Kosten für Energie und Rohstoffe zwingen die Wirtschaft dazu, die Preiserhöhungen weiterzugeben, jedoch findet das nicht aller Ortens Akzeptanz, so dass die Unternehmen auf den Kosten sitzen bleiben. Steigende Kosten und Inflation führen darüber hinaus zu Kaufzurückhaltung. Die Geschäftserwartungen der Unternehmen befinden sich seit Beginn der Energiekrise auf tiefsten Stand aller Zeiten – noch nie war der Anteil optimistischer Unternehmen so gering . Im Ergebnis führt das zu einer massiven Investitions- und Innovationszurückhaltung der Wirtschaft,“ erläutert Viacheslav Gromov, Gründer und Geschäftsführer vom KI-Anbieter AITAD.
Auch die geopolitische Lage macht den Unternehmen Sorgen. Neben den durch den Ukraine-Krieg verursachten Problemen, führt auch der Handelskrieg zwischen den USA und China zu einer Deglobalisierung oder zumindest zu einer aufwändigen Verlagerung der Produktionsstandorte und Bezugsquellen. So sehen 79% der Unternehmen den Ukraine-Krieg als großes Risiko an, in der Medizintechnik fühlen sich sogar 95% betroffen. Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft und Unternehmensberatung EY macht insgesamt 10 zu beobachtenden geopolitische Risikobereiche aus, darunter im Besonderen sich auf dem Vormarsch befindliche Verstaatlichungen, die strengere Klimapolitik, die zunehmende strategische Autonomie Europas sowie die Regulierung von Tech und Data. Laut EY ist schon seit 2020 die Bedeutung politischer Risiken auf dem höchsten Stand seit vielen Jahren.
Zudem zwingt der Klimawandel die Unternehmen zum Umdenken. Die Dekarbonisierung der Produktion und die Nachhaltigkeitsziele der EU und fordern die Wirtschaft zu tiefgreifenden Veränderungen heraus. Besonders hervorzuheben ist der „European Green Deal“, mit dem der Umbau zu einer vollständig ressourceneffizienten und wissensbasierten Wirtschaft und Gesellschaft gelingen soll, die ab 2050 keine Treibhausgasemissionen mehr freisetzt. Weitere Ziele, wie etwa Kreislaufwirtschaft und die Digitalisierungsstrategie, haben ebenfalls große Implikationen auf Wirtschaft und Gesellschaft.
„Die europäische Wirtschaft kämpft mit dem Mangel an Fachkräften. Besonders betroffen sind vor allem die wirtschaftsstarken Staaten wie Deutschland, wo sich der Fachkräftemangel auf einem nie gesehenen Rekordniveau befindet,“ so Gromov weiter.
Insgesamt stehen die Unternehmen vor sehr großen Herausforderungen. Zum politisch gewollten Wandel zur Nachhaltigkeit und Klimaneutralität gesellen sich die Folgen der Coronakrise, der Energiekrise und der geopolitischen Krisensituation. Viele Unternehmen scheinen darauf mit Vorsicht und Zurückhaltung zu reagieren. Ein Blick in die Geschichte zeigt jedoch, dass vor allem Unternehmen Krisen gut überstehen, wenn sie schon während der Krise auf Innovation setzen. So haben etwa 34% der deutschen Unternehmen ihre Innovationsaktivitäten in der Finanzkrise 2008/09 antizyklisch erhöht – und verkrafteten die Folgen der Rezession wesentlich besser. Eine Voraussetzung in der Forschung und Entwicklung dafür ist jedoch die Fähigkeit zur Kollaboration, die während der Coronakrise teilweise eingeschränkt war.
Wie KI Innovation vorantreiben kann
Eine wesentliche Innovationschance liegt im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), genauer gesagt, der lokal und netzwerkunabhängigen KI. Maschine und Fahrzeuge, die mit sogenannten Embedded-KI Systemkomponenten ausgerüstet werden, können unabhängig von der Netzwerkverfügbarkeit betrieben und somit autark und dezentral eingesetzt werden.
„Im Maschinenbau und bei Automotive dürfte der Schwerpunkt auf Predictive Maintenance liegen. Dabei werden mit Sensoren große Mengen an Daten gesammelt, die von der KI direkt ausgewertet werden können und beispielsweise durch Anomalieerkennung schon frühzeitig vor dem Ausfall eines möglichen Bauteils warnen können. Dies wiederum ermöglicht eine Reduktion der Serviceintervalle, weil der Servicetechniker nur noch ausrücken muss, wenn sich tatsächlich ein Schaden anbahnt. Gleichzeitig wird der Servicezeitpunkt planbarer, da zwischen der Meldung eines voraussichtlichen Schadens und dessen Eintreten eine angemessene Zeit vergeht, in der Ersatzteile angefordert werden können. Der Kunde wiederum hat den Vorteil, dass es nicht oder kaum noch zu ungeplanten Ausfällen kommt – damit gehören ungeplante Produktionsausfälle der Vergangenheit an. So können auch neue und bisher unbekannte Zulieferteile in der Lieferkette als Ausweichmöglichkeit durch Predictive Maintenance abgesichert werden, auch der eigene Einkauf wird flexibler“, geht Gromov ins Detail.
Hardware-as-a-Service wird zum Win-Win für Anbieter und Kunde
Die Konsequenzen für den Maschinenanbieter sind beeindruckend: Sein Interesse an möglichst langlebigen Maschinen wächst, weil er auf Basis der Ausfallplanbarkeit seine Maschinen künftig vermieten statt verkaufen kann. Ein solches Hardware-as-a-Service-Modell wiederum sichert dem Hersteller langfristig planbare Umsätze, während die Investitionskosten des Kunden sich nun auf die gesamte Laufzeit der Maschine erstrecken und so auch dessen Liquidität deutlich geringer belasten.
Da eine möglichst lange Maschinenlaufzeit auch ressourcenschonend ist, ist Embedded-KI auch ein Enabler für Nachhaltigkeit und Klimaschutz. Embedded-KI-Systeme sind zudem in Bezug auf den Energiebedarf äußerst genügsam, und können als Zusatznutzen gleichzeitig auch zur Optimierung des Energieverbrauchs der Maschine verwendet werden, in die sie implementiert werden.
Mit Embedded-KI dem Fachkräftemangel entgegenwirken
In der Medizintechnik dagegen kann Embedded KI neben den Maintenance Aufgaben insbesondere User Interaction erleichtern. So lassen sich zum Beispiel Hochfrequenzskalpelle mit Sprachbefehlen steuern und mildern so das Problem des Fachkräftemangels ab, in dem sie eine Assistenzperson zur Bedienung des Skalpells einsparen können. Da Embedded-KI lokal wirkt und keine Daten an einen Server übertragen muss, ist sie nicht nur gegen Angriffe von außen besonders gut geschützt, sondern verspricht auch ein hohes Maß an Datenschutz.
Neue Zusatznutzen schaffen Wettbewerbsvorteile
Darüber hinaus lässt sich KI auch einsetzen, um die Funktionalität von Produkten zu erweitern, also Zusatznutzen zu schaffen, die wiederum einen Wettbewerbsvorteil nach sich ziehen. Man denke beispielsweise an eine Zahnbürste, die neben der Reinigung der Zähne auch deren Status erfasst, wodurch sich mancher Kontrollbesuch beim Zahnarzt vermeiden ließe, und die Zahnarztpraxen entlastet werden würden. Da es sich bei Embedded-KI-Systemen in der Regel um sehr kleine, kostengünstige Komponenten handelt, sind derartige Zusatznutzen zu geringen Aufpreisen auf dem Consumermarkt umsetzbar. Nicht nur hier kann die lokale, netzwerkunabhängige KI ihr gesamtes Potenzial ausspielen: Sie verarbeitet zwar riesige Datenmengen, gibt aber nur diejenigen Informationen an die Gerätesteuerung oder auch eine Handy-App weiter, die der Hersteller zu verwenden wünscht.
Wie bereits angedeutet, sind Embedded-KI Systeme äußerst genügsam. Das betrifft nicht nur den Energiebedarf, sondern auch Rechenleistung, Herstellungskosten und Speicherkapazität. Zudem ist sie auf vielen „Chips von der Stange“ lauffähig und damit in geringerem Maße von den Lieferketten abhängig als große, rechenintensive Systeme, die aufgrund ihrer Cloudanbindung zudem weitere laufende Kosten nach sich ziehen. Damit wird Embedded-KI auch unabhängiger von der geopolitischen Großwetterlage, da die notwendigen Bausteine leicht alternativ beschafft werden können.
Ein einfaches „Weiter so“ ist nicht genug
„Die Vergangenheit zeigt, dass diejenigen Unternehmen, die Krisen für Innovationen nutzen, resilienter sind als solche, die in Schockstarre fallen. Ein einfaches „Weiter so“ führt denn auch eher in den Abgrund, als zu neuen Umsätzen. Embedded-KI ist ein wichtiger Enabler für Innovation, da sie aufgrund ihres geringen Ressourcenbedarfs, der günstigen Komponenten nahezu in jeder Krisensituation ihre Vorteile ausspielen kann. Dabei liegt eine der zentralen Chancen gerade in der Autarkie und Netzwerkunabhängigkeit, weil dies den dezentralen Einsatz ohne Einschränkungen ermöglicht,“ so Gromov abschließend.
Quellennachweis:
1. https://www.dihk.de/de/themen-und-positionen/wirtschaftspolitik/konjunktur-und-wachstum/blitzumfrage-lieferengpaesse
2. https://www.dihk.de/resource/blob/85032/cab37a15279c05e475e4677a2b6a0bc8/dihk-konjunkturumfrage-herbst-2022-data.pdf
3. https://www.dihk.de/resource/blob/68362/5aa7047c0dbeb10f0a5f35a6e07cbb7d/gesundheitsreport-jahresbeginn-2022-data.pdf
4. https://www.ey.com/de_de/government-public-sector/drei-wichtige-risiken-der-geopolitik
5. https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/international-strategies/sustainable-development-goals/eu-holistic-approach-sustainable-development_de
6. https://www.bmuv.de/themen/nachhaltigkeit-digitalisierung/nachhaltigkeit/17-nachhaltigkeitsziele-sdgs
7. https://www.ifo.de/DocDL/sd-2022-10-peichl-sauer-wohlrabe-fachkraeftemangel-europa.pdf
8. https://www.zew.de/presse/pressearchiv/innovative-unternehmen-kommen-besser-durch-krisenzeiten
Über AITAD
AITAD ist ein deutscher Embedded-KI-Anbieter. Das Unternehmen befasst sich mit der Entwicklung und Testung von KI-Elektroniksystemen, insbesondere in Verbindung mit maschinellem Lernen im Industriekontext (v.a. Systemkomponenten). Als Entwicklungspartner übernimmt AITAD den kompletten Prozess vom Datensammeln über die Entwicklung bis hin zur Lieferung der Systemkomponenten. Dadurch werden innovative Anpassungen des Produkts vorgenommen, ohne dass Kompetenzen und nur wenige Ressourcen auf der Kundenseite notwendig sind. Der Fokus liegt auf zukunftsbringenden, disruptiven, innovativen Anpassungen mit größtmöglichem Impact auf Strukturen und Produktstrategien.
Die Spezialgebiete von AITAD sind Preventive/Predictive Maintenance, User Interaction und funktionale Innovationen. Dabei geht AITAD einen anderen Weg als viele Hersteller: Anstatt einer fertigen KI-Lösung wird für jeden Kunden ein individuelles System entwickelt. Hierfür prüft das Unternehmen im ersten Schritt wie Kundenprodukte vom KI-Einsatz profitieren, stellt die Vorteile und Möglichkeiten vor, entwickelt das System auf allen Ebenen, baut dank einer Prototyping-EMS-Strecke in-house einen Prototyp des neuen Systems auf Basis gesammelter Daten und steht bei der Serienanfertigung und Systempflege stets zur Seite.
Dabei agiert AITAD als interdisziplinärer Full-Stack-Anbieter mit Bereichen Data Science, Maschinenbau sowie Embedded-Hard- und Software. Zudem forscht AITAD in- und extern an zahlreichen algorithmischen und halbleitertechnischen Grundlagen der KI-Technologie. Weitere Informationen: https://aitad.de
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