KI als integraler Bestandteil der Digitalisierungsstrategie

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht nur eine weitere Technologie in der IT-Landschaft. Sie ist ein wichtiger Treiber für Innovation und Effizienz, optimiert Arbeitsabläufe und eröffnet neue Chancen für mehr Profitabilität. Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, verfolgt R. STAHL im Rahmen seiner Digitalisierungsstrategie einen bereichsübergreifenden Ansatz.

Die Digitalisierungsstrategie von R. STAHL zeichnet sich unter anderem dadurch aus, grundlegende Fähigkeiten im Unternehmen aufzubauen, um sowohl von kurzfristigen Effizienzgewinnen als auch von langfristigen strategischen Vorteilen zu profitieren. Für allgemeine Aufgaben gibt es hier schon gute Lösungen am Markt. Wenn es aber beispielsweise darum geht, produktspezifische Mehrwerte für unsere Kunden zu generieren, wie es im Rahmen unserer DigitalTwin Plattform passiert, gibt es dafür kein KI-System von der Stange. Deshalb steigt R. STAHL bei individuellen Aufgabenstellungen selbst in die Entwicklung ein und investiert in die drei Komponenten leistungsfähiger KI-Systeme. Erstens: Trainierte KI-Modelle bzw. Algorithmen, die bestimmte Aufgaben lösen können. Zweitens: Geschlossene sichere Datenräume für das Training. Drittens: Infrastruktur in Form leistungsstarker Rechenressourcen.

DIE KOMPONENTEN LEISTUNGSFÄHIGER KI-SYSTEME

1. Trainierte KI-Modelle, bzw. Algorithmen, die bestimmte Aufgaben lösen können.

2. Geschlossener sicherer Datenbereich für das Training

3. Infrastruktur in Form leistungsstarker Rechenressourcen

Plattformunabhängige Geschäftsmodelle

Anwendungsfälle für KI bei R. STAHL sind u.a. die Verkaufsunterstützung und Optimierung von Kundeninteraktionen sowie die Automatisierung von Bestell- und Lieferprozessen des Auftragsmanagements in Anbindung an SAP. Auf Basis unseres gesammelten Datenmaterials läuft das in einer Testversion schon zu 80 Prozent automatisiert, Tendenz steigend, da die KI fortlaufend trainiert wird und so immer bessere Ergebnisse liefern kann. Daneben planen wir, diese Technologie auch in weiteren Bereichen einzusetzen. Insgesamt macht sich das nicht nur mit einem Zuwachs an Effizienz, sondern auch mit weniger Fehleranfälligkeit positiv bemerkbar. „Für diese unterschiedlichen Anforderungen gibt es natürlich auch teure Enterprise-Lösungen“, sagt Sezai Colak, Vice President Digitalization bei R. STAHL. „Für Mittelständler, die nur einen kleinen Teil davon nutzen, ist aber unser Baukastensystem, das mit einem App-Store vergleichbar, und für das kein teures KI-Consulting notwendig ist, deutlich interessanter.“ Deshalb setzt R. STAHL für diese Anwendungen auf eine infrastrukturunabhängige Plattform und plant entsprechende Geschäftsmodelle zu entwickeln. „Unabhängige Analysen haben für diesen Bereich ein enormes Marktvolumen identifiziert, in dem wir uns als Technologieführer und Early Adopter relevante Chancen ausrechnen“, stellt Sezai Colak fest. In diesem Zusammenhang strebt R. STAHL auch eine Zertifizierung nach ISO 42001 an.

Strukturierter schrittweiser Ansatz

Grundsätzlich ist die Digitalisierungsstrategie von R. STAHL darauf ausgelegt, KI gezielt in das Unternehmen zu integrieren, um Prozesse zu beschleunigen, Effizienz zu erhöhen, Wachstum zu generieren und wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen. Dabei wird ein strukturiertes Phasenmodell verfolgt, um aus ersten Anwendungen im besten Fall Geschäftsmodelle
zu entwickeln und sie zu monetarisieren: Im ersten Schritt geht es dabei um die Identifikation und Erprobung von Pilotprojekten, anschließend werden standardisierte Prozesse und Governance-Strukturen etabliert, um dann KI-Anwendungen in einem globalen Maßstab zu skalieren. Die strukturierte Verwaltung von KI-Anwendungsfällen stellt sicher, dass KI-Projekte gezielt priorisiert, umgesetzt und überprüft werden. Dabei betrachten wir KI nie isoliert, sondern integrieren sie in unsere Unternehmensstrategie und verknüpfen sie eng mit unseren Unternehmenszielen.

KI-ANWENDUNGEN

• Wettbewerbsvorteile: Produktivitätssteigerung, Kostenreduktion und Prozessoptimierung
• Nachhaltigkeit: Aufbau robuster technischer und organisatorischer Grundlagen
• Wissensmanagement: Personenunabhängiger Aufbau von Expertise im Sinne eines lernenden Unternehmens
• Geschäftsmodelle: Identifikation und Realisation von Umsatzpotenzialen
• Sicherheit und Compliance: Einhaltung regulatorischer Vorgaben und Minimierung von Risiken

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