Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Fabrik der Zukunft ist heute unerlässlich, um den wachsenden Anforderungen an die Geschäftsprozesse gerecht zu werden. Die geforderte Komplexität in der Fabrik steigt stetig, und Industrie 4.0 sowie die Produktions-IT müssen diese Entwicklung unterstützen. Eine digitalisierte Fabrik, die KI als zentralen Bestandteil integriert, ist daher ein entscheidender Faktor für den Erfolg.

Um jedoch den vollen Nutzen aus der KI-Technologie zu ziehen, ist es notwendig, skalierbare KI-Use-Cases zu entwickeln, die sich nahtlos in bestehende Betriebsabläufe und Systeme integrieren lassen. Eine umfassende Analyse und strategische Planung sind hierbei entscheidend. Unternehmen müssen ihre Prozesse, Systeme und Mitarbeiterkompetenzen genau unter die Lupe nehmen und an die neuen technologischen Anforderungen anpassen. Dies erfordert nicht nur eine tiefgehende technologische Expertise, sondern auch ein Verständnis für die Geschäftsprozesse und die Kompetenz, diese beiden Welten miteinander zu verbinden.

Die Unternehmen Claas und Schmitz Cargobull stehen vor der Herausforderung, ihre vorhandenen Geschäftsfähigkeiten (Capabilities) genau zu analysieren und mögliche Lücken (Gaps) zu identifizieren. Hierbei ist es wichtig, den aktuellen Zustand der IT-Landschaft und der Geschäftsprozesse zu erfassen und notwendige Veränderungen zu definieren. Eine detaillierte Fit-Gap-Analyse ist der erste Schritt auf diesem Weg. Hierbei wurden die Geschäftsfähigkeiten gemeinsam bewertet und identifiziert, wo diese noch nicht den Anforderungen entsprechen. So wird es ermöglicht, zielgerichtet in KI-Technologien zu investieren, die die wichtigsten Geschäftsfähigkeiten verbessern und sicherzustellen, dass die Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie den größten Einfluss haben.

Um die Einführung von KI-Use-Cases erfolgreich zu gestalten, ist es zudem entscheidend, den Reifegrad des Unternehmens im Kontext von Industrie 4.0 zu kennen. Diese Messung gibt Aufschluss darüber, wie weit die Integration der entsprechenden Technologien und digitalen Prozessen fortgeschritten ist und in welchen Bereichen Entwicklungspotenzial besteht. Durch eine solide Reifegradmessung können aufbauend auf der zuvor beschriebenen Fit-Gap-Analyse Prioritäten festgelegt werden, um die notwendigen Maschinen- und Betriebsdaten für KI-Use-Cases zur Verfügung zu stellen.

Für eine reibungslose Integration von KI-Use-Cases ist ein tiefes Verständnis der bestehenden Prozess- und IT-Landschaft unerlässlich. Die Tool-gestützte Modellierung dieser Landschaft ermöglicht es, die notwendigen Schnittstellen und Integrationen zu identifizieren und sicherzustellen, dass alle Systeme optimal miteinander kommunizieren können. Dies gewährleistet eine effiziente Nutzung der KI-Technologien und maximiert den Nutzen für das Unternehmen.

Neben technologischen Anpassungen erfordert die Einführung von KI-Use-Cases auch eine Entwicklung der Kompetenzen der Mitarbeiter. Es ist wichtig, gezielte Schulungen und Weiterbildungen anzubieten, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter die Fähigkeiten und das Wissen besitzen, um mit den neuen Technologien effektiv arbeiten zu können. Die Investition in die Kompetenzentwicklung der Mitarbeiter trägt maßgeblich dazu bei, den Erfolg der KI-Initiativen zu sichern und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation im Unternehmen zu fördern.

Anhand der eingesetzten Technologie, wie der Industrie 4.0 Reifegradmessung, der Modellierung der Prozess- und IT-Landschaft und dem definieren von notwendigen Mitarbeiterkompetenzen konnten bereits Verbesserungen erreicht werden. Der Einsatz von Capability-Based Planning im Fabrikumfeld optimiert die Implementierung und Skalierung von KI-Use-Cases. Der Ansatz fördert die Transparenz und Kontrolle über notwendige Geschäftsfähigkeiten und daraus abgeleitete Anpassungen in der IT-Landschaft und den Geschäftsprozessen von Claas und Schmitz Cargobull. Die so gewonnene Transparenz ist entscheidend für den Erfolg und die Skalierbarkeit von KI-Use-Cases.