Industrial AI Assessment als Wegbereiter für KI-Anwendungen

Zunächst nehmen wir unter die Lupe, wie weit Ihr Unternehmen bereits auf dem Weg der digitalen Transformation fortgeschritten ist. Dazu bewerten wir den aktuellen Digitalisierungs- und Automatisierungsgrad und identifizieren bisher genutzte Daten- und KI-Anwendungen. Außerdem analysieren wir vorhandene Datenquellen, die Toollandschaft sowie die generelle IT- und OT-Infrastruktur Ihres Unternehmens. Anhand dieser detaillierten Bestandsaufnahme können wir Stärken und Optimierungspotenziale in Ihren aktuellen Abläufen feststellen und schaffen ein gemeinsames Verständnis über die Ist-Situation.

Auf Basis der in Schritt 1 erhobenen Informationen ermitteln wir nun gemeinsam konkrete Anwendungsfälle, in denen automatisierte Systeme Ihre Abläufe oder Produkte vereinfachen und verbessern können. Daran schließt eine Priorisierung an: Wir bewerten die identifizierten Use Cases hinsichtlich Machbarkeit, Aufwand und Nutzen. Große Transformationsprojekte scheitern oft an ihrer Komplexität. Diese ergibt sich aus der Klarheit der Anforderungen sowie der Klarheit des Umsetzungswegs. Wo Anforderungen noch unklar sind und der Weg dahin (beispielsweise durch passende Technologien) unbekannt ist, sprechen wir von sehr hoher Komplexität. Deshalb zerlegen wir aufwendigere Use Cases in kleinere, überschaubare Teilprojekte. Diese Herangehensweise beschleunigt erste Erfolge, reduziert Risiken und ermöglicht kontinuierliche Anpassungen während der Implementierung.

Sind die vielversprechendsten Use Cases klar, analysieren wir gemeinsam die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung. Dazu analysieren wir die für den jeweiligen Use Case relevanten Daten und prüfen, ob diese zur Umsetzung dienlich sind. Die Menge ist dabei nicht immer entscheidend – oft reichen bereits kleinere, qualitativ hochwertige Datensätze aus. Im Rahmen der Analyse führen wir je nach Use Case auch erste Tests (Proof of Concept) durch, um fundiert abwägen zu können, ob sich der Use Case umsetzen lässt. Bei Bedarf entwickeln wir Strategien zur Verbesserung der Datenqualität und Erschließung zusätzlicher Datenquellen. Zudem prüfen wir, ob die IT- und Cloud-Architektur bereits auf die Implementierung intelligenter Systeme ausgelegt ist, und zeigen gegebenenfalls Optimierungspotenziale auf.

Neben den technischen Grundlagen gibt es auch auf organisationaler Ebene notwendige Voraussetzungen für die Umsetzung Ihrer Use Cases. Dazu zählt zum einen das Know-how im Team. Wir schauen uns an, wie es um die Kompetenzen in Bereichen wie Data Science, Machine Learning Engineering und KI-Projektmanagement steht. So lassen sich Lücken erkennen und schließen. Ebenfalls wichtig ist die Akzeptanz neuer Technologien im Team. Die Komplexität intelligenter Systeme wirkt häufig auf den ersten Blick überfordernd. Wir beugen vor und helfen, Schnittstellen zum Change- und Digitalisierungsmanagement zu schaffen.

Die Basis ist geschaffen – in Schritt 4 erstellen wir für die ausgewählten Use Cases eine abgestimmte Roadmap, in der erste Schritte und Pilotprojekte klar definiert werden. Wir empfehlen Ihnen sowohl Quick Wins, die sich schnell umsetzen lassen, als auch längerfristige Initiativen. Zudem schlagen wir passende Technologien vor, z. B. Tools, Plattformen oder auch externe Partner. Die nahtlose Integration in bestehende Systeme und Prozesse ist uns dabei ebenso wichtig, wie Innovationspotenziale auszuschöpfen.

Um eventuelle Risiken zu minimieren und frühzeitig Erkenntnisse zu gewinnen, bereiten wir schon zum Ende des Industrial AI Assessments hin erste Proofs of Concept und Proofs of Principles vor. Diese individuelle Roadmap ist das Herzstück unserer Pfadfinder-Expertise: Sie zeigt Ihnen kurz-, mittel- und langfristige Wege auf für Ihre AI-Implementierung auf – von ersten Pilotprojekten bis zur vollständigen Transformation. Auch im weiteren Transformationsprozess unterstützt Sie NEUROLOGIQ natürlich gern durch Industrial AI Engineering.