Wie kann KI in KMUs wirtschaftlich erfolgreich sein? - In 5 Schritten zum praxisgerechten KI-Projekt - Wölfel
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Wie kann KI in KMUs wirtschaftlich
erfolgreich sein? – In 5 Schritten zum
praxisgerechten KI-Projekt
Autor: Bernhard Huber Trotzdem stellt die konkrete Umsetzung dieser Trans
Künstliche Intelligenz und Datenanalyse bei Wölfel formation vor allem Mittelständler wie uns häufig vor
offene Fragen:
Herausforderungen erfolgreichen
KI-Einsatzes in der mittelständischen Praxis Wie lässt sich die neue Technologie in langjährig
gewachsene Unternehmensstrukturen integrieren?
Allerortens wird das enorme Potential der Künstlichen
Intelligenz (KI) für nahezu alle Wirtschaftssektoren pro Welche konkreten KI-Applikationen unterstützen
klamiert. Im Kontrast dazu stellt die Umsetzung wirt „mein“ Unternehmen, um Betriebs- und Investitions
schaftlich erfolgreicher KI vor allem kleinere und mittlere ausgaben zu optimieren und es fit für die digitale
Unternehmen (KMU) vor große Herausforderungen – Zukunft zu machen?
so auch uns bei Wölfel Engineering. Um ihrer Herr zu
werden, setzen wir den klaren Fokus auf die eigenen Welcher Partner kann unterstützen, diese Ziele zu
ingenieurstechnischen Kernkompetenzen und leiten erreichen, weil er die gewachsenen Strukturen von
daraus innovative KI-Konzepte für unsere Prozesse, KMUs kennt und viel Erfahrung mit individuellen
unsere Systeme und damit letztlich unsere Kunden ab. Kunden-Lösungen in einem branchenübergreifenden
Umfeld hat?
In dieser Case Study erläutern wir Ihnen unser Vor-
gehen anhand eines Praxisbeispiels aus der Pro-
duktentwicklung, bei dem große, bereits vorhandene Wer ist Wölfel?
Datenmengen mit KI-Unterstützung besser nutzbar
gemacht wurden. Die Wölfel-Gruppe ist seit fast 50 Jahren am
Markt und bietet mit über 100 Mitarbeitern
Sicherlich lassen sich auch in Ihrem Kontext solche vor- branchenübergreifende Ingenieur- und System-
handenen Datenbestände identifizieren und – mit wahr lösungen rund um unsere zentralen Kompetenz-
scheinlich weniger Aufwand, als Sie glauben – zur Pro felder Schwingungen, Strukturmechanik,
zessoptimierung oder Monetarisierung nutzbar machen. Akustik und Immissionsschutz.
Applikationen basierend auf KI haben sich bereits Auf Grundlage unserer eigenen Erfahrungen
bestens in den privaten Alltag eingefügt und unter- helfen wir anderen KMUs, mithilfe von
stützen uns wie selbstverständlich in Form von digitalen KI Datenschätze zur Kosten- und Produkt
Assistenten, maschinellen Sprachübersetzern oder adap optimierung zu heben.
tiver Routenführung. Doch längst wurde auch das
große Potential von KI im industriellen Umfeld erkannt. >> Mehr erfahren
1 www.woelfel.de
In fünf Schritten: praxisgerechte 1. Data Review: Der verfügbare Datenbestand wird
KI-Projekte in KMU identifizieren und hinsichtlich der avisierten KI-Methode begutachtet
umsetzen und bei Bedarf erweitert. Auch der Einsatz
zusätzlicher Sensorik wird evaluiert, etwa um durch
Für uns bei Wölfel Engineering steht bei der intelligente Bildgebung oder mittels akustischer
Identifikation eigener KI-Anwendungsfelder immer Signale die gewünschte Performance zu erreichen.
der Austausch mit den Domänen-Experten unserer
Kompetenzfelder Schwingungen, Strukturmechanik, 2. Proof of concept: In einem agilen Prozess werden
Akustik- und Immissionsschutz im Zentrum. KI-Modelle trainiert und optimiert. Dabei ist
Sie kennen die Grenzen etablierter Problemlösungen die iterative Rückkopplung mit den Fachexperten
und die „Schmerzpunkte“ aus der Kundensicht. besonders wichtig.
Aus dieser Bedarfssituation heraus leiten wir Use
Cases für unsere Geschäftsfelder mit klar definierten 3. System Integration: In KMUs liegen oftmals lang-
Erfolgszielen ab. jährig gewachsene und etablierte System
architekturen vor. Ein neues KI-Modul wird so
Die Umsetzung einer KI-Applikation erfolgt in ausgestaltet, dass es sich möglichst nahtlos
fünf Schritten: einfügt, wie ein zusätzlicher Baustein mit erweiterter
Funktionalität.
1. Data Review
4. System or Process Optimization: Im täglichen
Einsatz unter realen Bedingungen entfaltet sich das
volle Potential eines datengetriebenen Ansatzes:
5. Monetarization
Die KI-Modelle können durch neue Daten im
laufenden Betrieb „dazulernen“ und sich so stetig
verbessern oder sich veränderten Bedingungen
2. Proof of concept anpassen.
5. Monetarization: Durch KI optimierte Daten und
4. System or Process Prozesse ermöglichen Unternehmen Einsparungen
Optimization bei Produktentwicklung und Fertigung oder ver
schaffen Produkten durch neue Leistungsmerkmale
einen Wettbewerbsvorteil. Natürlich können an
3. System Integration dieser Stelle auch abseits der Monetarisierung
definierte Erfolgsziele evaluiert werden.
Kernziel ist also die Erweiterung und die Optimierung
bestehender und bewährter Systeme mit innovativen
Funktionalitäten. Der Einsatz von KI erfolgt bei Wölfel
niemals zum Selbstzweck oder aus Marketing-Gründen,
sondern zur optimalen Umsetzung kundenorientierter
Produktenwicklungen mit viel Ingenieurverstand.
2 www.woelfel.de
Case Study aus der Produktentwicklung: So läuft die mehrstufige, KI-gestützte Datenanalyse
Structural Health Monitoring (SHM) von bei SHM.Foundation ab
Windenergieanlagen mit KI optimieren
Im ersten Schritt werden Rohdaten mit etablierten
Mit dieser Vorgehensweise in vier Schritten haben analytischen Algorithmen klassischer Programmierung
wir eines unserer am Markt bewährten Produkte (KP) auf der Basis unseres Expertenwissens gefiltert
um KI-Funktionen erweitert: SHM.Foundation®. und zu Merkmalen („Features“) zusammengefasst,
Das System hilft Betreibern von Windenergieanlagen, die wiederum Key Performance Indikatoren
entstehende Schäden am Fundament mittels Sensorik (KPIs) bilden. Auf Basis letzterer informiert eine
frühzeitig zu erkennen und somit aufwändige Alarmierungslogik den Betreiber, wenn sich Schäden
Instandsetzungen und lange Ausfallzeiten zu abzeichnen. So weit, so bekannt von etablierten
verhindern. Strukturüberwachungssystemen.
SHM.Foundation erfasst das Strukturverhalten Die Werte der Features werden jedoch stark von
von Windenergieanlagen hochfrequent mit vielen den lokalen Umwelt- und Betriebsbedingungen jeder
Rohdatenpunkten pro Sekunde. Aus dieser Daten Anlage beeinflusst, etwa durch Windgeschwindigkeit,
flut leitet das System am Ende jeweils einen einzigen –richtung und Umgebungstemperatur. Das stellt eine
Systemzustand (In Ordnung ja/nein?) oder klassische Programmierung vor Probleme, da es
eine einzige, verlässliche Handlungsempfehlung ab. schwierig ist, alle möglichen Umwelt-Korrelationen zu
modellieren und programmatisch abzubilden.
Die Software wird deshalb um KI-Fähigkeiten er-
weitert, die sich selbsttätig auf die jeweiligen
Randbedingungen einstellen. Die KI „trainiert“ die
komplexen Korrelationen zwischen Einflussgrößen
und Features und kann diese Einflüsse hoch-
spezifisch kompensieren.
3 www.woelfel.de
Rohdaten
Das Ergebnis der KI-Analyse: Die KPIs der Struktur
überwachung bieten eine wesentlich höhere
Genauigkeit bei der Schadensindikation, wodurch
die Alarmierungslogik präziser arbeitet und Betreiber
bei der Überwachung noch stärker entlastet.
Durch den Einsatz von KI konnten wir unser
Produkt SHM.Foundation mit einer innovativen
Funktionsoptimierung ausstatten und Vorteile
gegenüber dem Wettbewerb gewinnen.
Dafür haben wir die vorhandene Sensorik und
den vorhandenen Datenbestand genutzt, wodurch
keine größeren Investitionen oder grundlegenden
Neu-Entwicklungen nötig waren. Elementar Betriebsdaten
dabei: Der Austausch zwischen den Ingenieuren
im Produktbereich und den Spezialisten der
KI-Abteilung. Ergebnis KI-Analyse
Verringerung der Schwankungsbreite der Daten durch die
Nutzung von KI, die selbsttätig bestimmte Einflussfaktoren
kompensiert. Dies führt zu einer präziseren Alarmierungslogik
bei der Strukturüberwachung.
4 www.woelfel.deEnorme Optimierungsmöglichkeiten auch Dabei kann die Monetarisierung vorhandener, aber
in KMUs vielfach nur rudimentär genutzter Datenschätze
einen wichtigen Beitrag leisten. Dabei ist in erster
Der im beschriebenen Case genutzte Ansatz der KI- Linie der Ingenieurverstand gefragt und weniger eine
Erweiterung eines bestehenden Systems lässt sich große Investition, die das halbe Unternehmen von
direkt auf alle möglichen Aufgaben der Prozess- und rechts auf links dreht.
Maschinenüberwachung übertragen. Beispiele wären
im Bereich Predictive Maintenance die Analyse Industrielle KI braucht aber viel mehr als ein buntes
von Schwingungen oder eine intelligente Bilddaten Dashboard, das das Ergebnis einer modellhaften
analyse zur Optimierung des Qualitätsmanagements Demonstration zeigt. Echter wirtschaftlicher Erfolg
in der Fertigung. Viele Szenarien sind denkbar. beim Einsatz von KI manifestiert sich nur, wenn KI-/
Daten-Experten Lösungen im engen Austausch mit
Durch Ansätze der Künstlichen Intelligenz ergeben den langjährigen Fachexperten der jeweiligen
sich gerade für den Mittelstand enorme Möglich technischen Domäne entwickeln. Das gilt für die
keiten, um Prozesse zu optimieren, Produkten einen interne Produktentwicklung genauso wie in der
Wettbewerbsvorteil zu verschaffen oder komplett Kooperation mit einem Kunden.
neue Geschäftsmodelle zu etablieren – dies auch vor
dem Hintergrund, dass deutsche Unternehmen bei
digitalen Technologien international ins Hintertreffen
zu geraten drohen.
Sie haben Fragen zur Case Study oder zu Kontaktieren Sie mich gerne direkt
KI in KMUs allgemein?
Als KMU mit langjähriger Erfahrung wissen wir, wie
sich innovative Ansätze verlässlich und qualifiziert in
etablierte Systeme integrieren lassen.
Gerne führen wir mit Ihnen ein unverbindliches Erst-
gespräch und erörtern, ob sich auch bei Ihnen
mithilfe der geschilderten vier Schritte ungeahnte
Datenschätze smart nutzen und monetarisieren lassen.
Dr.-Ing. Manuel Eckstein
Engineering Director
+49 931 49708-290
eckstein@woelfel.de
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