"KI ist kein Selbstzweck,
sondern essenzieller Teil
des Werkzeugkastens"
Best-Practice-Unternehmen: |  |
KSB SE & Co. KGaA |
KI-Anwendung
Pumpen, Armaturen und Services – das ist das Geschäft von KSB. Ein großer Teil des unternehmerischen Erfolgs von KSB fußt auf der stetigen Weiterentwicklung durch Forschung und Entwicklung, die sich an den Bedürfnissen der Kunden und des Marktes ausrichtet. Beispiel dafür ist der Einsatz von KI-Methoden im Bereich der Maschinen-Diagnose zur Zustandsüberwachung von Pumpen mit dem KSB Guard und bei der Ressourcenoptimierung in der Produktion.
Motivation
KI ist dabei kein Selbstzweck, sondern vielmehr eines von mehreren Methodensets im Werkzeugkasten zur effizienten Lösung komplexer Probleme, das erlaubt menschliches Wissen in die Maschine zu integrieren. Am Anfang des Innovationsprozess steht also immer die konkrete Problemstellung, die es durch eine möglichst effiziente Methode zu lösen gilt.
Voraussetzungen
Bevor KI-Methoden zur Anwendung kommen, muss erst eine Datenbasis mit adäquater Datenqualität geschaffen werden. Neben der Datenverfügbarkeit ist der Aufbau von Kompetenz etwa durch strategische Kooperationen eine wesentliche Grundlage, um innovative Lösungen zu entwickeln und Anwendungspotenziale von KI-Methoden einschätzen zu können.
Erfolgsfaktoren
Der KI-Erfolg der KSB unterstreicht die Bedeutung eines problemorientierten Lösungsansatzes. Durch die konkrete Umsetzung kleinerer Pilot-Projekte, bei denen der Einsatz von KI die beste Option darstellt, können erste Erfahrungen gesammelt und Kontakte zu relevanten Forschungspartnern gebildet werden. Wesentlich ist zudem der strategische Aufbau von KI-Knowhow in Kernkompetenz-Geschäftsbereichen, das durch strategische Unternehmenspartnerschaften marktseitig ergänzt werden kann.
Ausblick
KI-Methoden sind essenzieller Bestandteil des Werkzeugkastens der KSB und werden auch zukünftig anwendungsspezifisch und problemorientiert eingesetzt. So plant die KSB mit der Kombination von Edge Computing und KI-Methoden etwa für Predictive Maintenance, die Verarbeitungsstufe von Daten möglichst nah an der Datenquelle zu steigern.
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