KI in der Industrie: Treibstoff für Innovation und Wachstum

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Fertigungsbranche und ebnet neue Wege für Innovation und Effizienz. Erfahren Sie, wie Sie durch den Einsatz von KI in der Industrie aktuelle Herausforderungen meistern und sich einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb sichern.

Das erwartet Sie:

• Die aktuelle Lage: Wirtschaftliche Herausforderungen in der Fertigungsindustrie
• Die transformative Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Industrie
• KI in der Fertigungsbranche: Herausforderungen in Chancen umwandeln
• Die Vielfalt der KI: Chancen und Nutzen für die Industrie
• Wie Sie eine robuste KI- und Datenstrategie aufbauen
• Zukunftsweichen stellen: KI als Wegbereiter für die Transformation in der Fertigungsbranche

Die aktuelle Lage: Wirtschaftliche Herausforderungen in der Fertigungsindustrie

Mit stark schwankenden Erzeugerpreisen, einem immer noch schwachen Einkaufsmanagerindex steht die Industrie vor großen ökonomischen Herausforderungen – und zugleich versucht sie im Wettbewerb zu bestehen und sich den weiter steigenden Kundenanforderungen zu stellen: Laut einer Studie von McKinsey bevorzugen bereits mehr als zwei Drittel der B2B Kund:innen Self-Service Funktionen während des gesamten Verkaufsprozesses.

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein wichtiger Baustein bei der Bewältigung dieser Herausforderungen sein: Über 60% aller Unternehmen in KI Piloten und Skalierung um diesen Herausforderungen zu begegnen. Und das aus gutem Grund: 

• Neue Services und Personalisierung können dabei helfen den Share of Wallet zu erhöhen, z. B. durch zielgenaue Kommunikation bei servicerelevanten Ereignissen  
• Automatisierung, z. B. bei der Auftragserfassung oder Beantwortung von RFPs kann dabei helfen die Cost of Good Sold oder Cost to Serve signifikant zu reduzieren 
• Personalisierte Kommunikation, auch z. B. gegenüber Distributor:innen und Partner:innen kann helfen Marktanteile zu sichern und Kundentreue auszubauen 

Insbesondere digitalen Kundenplattformen kommen dabei in diesem Kontext eine besondere Bedeutung zu. Lieferengpässe, Inflation sowie stark schwankende Energie- und Produktionskosten: Die Industrie steht im Zentrum der aktuellen angespannten wirtschaftlichen Lage. 

Die transformative Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Industrie

KI in der Industrie findet Anwendung in nahezu jedem Unternehmensbereich – von der Fertigung über den Einkauf bis hin zu Marketing, Vertrieb und Service. Allerdings ist der Mehrwert, der durch den Einsatz von KI erzielt werden kann, nicht in allen Unternehmensbereichen gleich hoch. Laut einem Report von McKinsey entfallen 75 Prozent des Mehrwerts auf die vier Schlüsselbereiche: Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung. Diese Bereiche zeichnen sich dadurch aus, dass der Einsatz von KI hier besonders zur Senkung der Betriebskosten beiträgt und zugleich die Kundenerfahrung verbessern und neue Umsatzquellen erschließen kann.

KI in der Fertigungsbranche: Herausforderungen in Chancen umwandeln

Sie möchten wissen, wie Sie KI in der Industrie einsetzen können, um die aktuellen Herausforderungen in der Fertigungsbranche zu meistern und sich vom Wettbewerb abzuheben? Im Folgenden stellen wir Ihnen konkrete Anwendungsfälle und Beispiele vor.

Durch KI in der Industrie neue Umsatzströme generieren und Servicekosten reduzieren

KI in der Fertigungsbranche bietet Ihnen die Möglichkeit, neue digitale datenbasierte Geschäftsmodelle zu etablieren und sich damit nicht nur von der Konkurrenz abzuheben, sondern auch Ihren Umsatz zu steigern. Indem Sie neue Serviceangebote schaffen, können Sie langfristige und profitable Beziehungen zu Ihren Kund:innen aufbauen und so den Customer Lifetime Value erhöhen. KI kann Sie bei diesem Prozess unterstützen, indem sie Daten analysiert und auf diese Weise die Bedürfnisse der Kund:innen und Marktentwicklungen frühzeitig erkennt beziehungsweise sogar vorhersagt. 

Auf Basis dieser KI-gestützten Datenanalyse können Sie Ihren Kund:innen zum Beispiel personalisierte Empfehlungen für weitere passende Produkte oder Dienstleistungen aussprechen und so Ihr Cross- bzw. Upselling effektiv fördern.      

Als Hersteller für Industriemaschinen könnten Sie KI also beispielsweise nutzen, um Ihren Kund:innen automatisierte, aber personalisierte Wartungstipps und Produktempfehlungen zu senden. Diese maßgeschneiderten Empfehlungen basieren auf der Analyse früherer Bestellungen und Interaktionen. So können Sie die Kundenbindung stärken, Ihren Kund:innen die Entscheidungsfindung vereinfachen und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses steigern.

Jede weitere verbundene Datenquelle (z. B. ERP, IoT, MES) wird diese Empfehlung verbessern. Eine vereinheitlichte Datenquelle ist dabei essenziell und bildet zudem die Grundlage für die präzise und konsistente Beantwortung von Kundenanfragen. Darüber hinaus trägt die Nutzung dieser zentralen Datenquelle zur Senkung der Servicekosten bei, indem sichergestellt wird, dass der Kundendienst schnellen Zugriff auf alle relevanten Informationen hat. Dadurch wird nicht nur die Bearbeitungszeit verkürzt, sondern auch die Zahl der Rückfragen und somit die Notwendigkeit von Nacharbeiten minimiert.     

Mit generativer KI eröffnet sich hier ein völlig neues Kapitel: Ein zentraler Use Case von KI im Kundenservice, den viele unserer Kund:innen aktuell verfolgen ist das Erzeugen von Serviceantworten basierend auf Kunden- und Produktdaten. Gestützt auf z. B. Handbücher, vorangegangene Interaktionen und ERP-Daten können so präzise Antworten im Service erzeugt werden. Ein weiterer Weg zu höherer Effizienz und niedrigeren Servicekosten ist der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG kombiniert dabei die Stärken von KI-basierten Abfragesystemen und generativen Modellen, um relevante Daten zu identifizieren und in verständliche, kontextbezogene Antworten umzuwandeln. Dadurch können Ihre Mitarbeitenden im Büro und vor Ort effektiver arbeiten, technische Probleme schneller lösen und die Servicequalität verbessern.

Künstliche Intelligenz entlastet das Kundenserviceteam, sodass dieses mehr Zeit für die persönliche Betreuung besonders wichtiger Kund:innen und für die Bearbeitung von Anfragen hat, die von der KI noch nicht zufriedenstellend beantwortet werden können. Und auch bei individuellen Beratungsgesprächen steht KI den Mitarbeitenden als leistungsfähiges Werkzeug zur Seite, indem sie in Echtzeit Vorschläge für die nächsten Schritte macht oder auf Basis gesammelter Kundendaten automatisch personalisierte Produktempfehlungen und passende Angebote identifiziert.

Stabilität durch Automatisierung: Volatilität managen und Rentabilität sichern

Die Integration von KI in der Industrie ermöglicht es Unternehmen, auf Volatilität zu reagieren und gleichzeitig ihre Rentabilität durch die Automatisierung manueller Prozesse zu sichern. Insbesondere im Bereich des Angebotswesen und im Vertrieb, also zum Beispiel bei der Priorisierung von Leads oder der Angebotserstellung, kann KI viel Zeit und damit Geld sparen. Mit Hilfe von Sales Automation und KI kann der Vertriebszyklus deutlich verkürzt und die Effizienz gesteigert werden. Gleichzeitig haben die Mitarbeitenden im Vertrieb mehr Zeit für den wichtigsten Teil ihrer Arbeit: Verkaufsgespräche.Verbessern Sie Ihr Sales and Operations Planning, indem Sie Nachfrage- und Angebotssignale über alle Kanäle hinweg vernetzen. KI hilft Ihnen dabei, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen analysiert und zusammenführt, um ein genaues Bild der Marktbedingungen zu erstellen um schneller Entscheidungen zu treffen. Durch die Vorhersage von Nachfrageänderungen ermöglicht KI eine schnellere und präzisere Reaktion auf Marktveränderungen. Dies führt zu einer besseren Abstimmung zwischen Vertrieb und Betrieb und optimiert die gesamte Lieferkette.

Die Vielfalt der KI: Chancen und Nutzen für die Industrie

KI ist nicht gleich KI: Wie verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz in der Industrie eingesetzt werden und wie Sie davon profitieren können, erfahren Sie im folgenden Abschnitt.

Prädiktive Künstliche Intelligenz in der Fertigungsbranche

Mit Hilfe von prädiktiver KI in der Industrie können Sie Prozesse optimieren, Ausfallzeiten reduzieren und die Effizienz Ihrer Betriebsabläufe steigern. Vor allem im Opportunity- und Lead Management bietet die prädiktive KI die wertvolle Möglichkeit, auf Basis gesammelter Kundendaten Prognosen zu erstellen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. So können Sie beispielsweise berechnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit Leads zu Kund:innen werden und dadurch vielversprechende Leads priorisieren, die für mehr Umsatz sorgen. 

Intelligente Vorhersagen sind außerdem nützlich, um lückenhafte oder risikobehaftete Pipelines zu identifizieren und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um Probleme zu beheben, bevor sie den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen.

In der Fertigungsindustrie können Hersteller prädiktive KI außerdem nutzen, um

• Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung zu reduzieren.
• potenzielle Maschinenprobleme frühzeitig zu erkennen, sodass Wartungsarbeiten geplant und zu günstigen Zeitpunkten durchgeführt werden können.
• Lieferketten durch präzise Liefer- und Nachfrageprognosen zu optimieren.
• Produktionspläne und Lagerbestände flexibel an Marktveränderungen anzupassen.

Der Einfluss von generativer KI in der Industrie

In der Industrie spielt auch die generative KI eine transformative Rolle: Sie steigert die Effizienz von Produktionsprozessen, indem Sie komplexe Daten analysiert und zeitaufwendige manuelle Aufgaben automatisch erledigt.

Wie bereits beschrieben, trägt (generative) KI außerdem dazu bei, die Interaktion von Herstellern und Kund:innen zu revolutionieren. Neben der Beantwortung wiederkehrender Fragen und der Bereitstellung maßgeschneiderter Empfehlungen, kann generative KI in der Industrie auch komplexe Problemlösungen generieren. Diese Fähigkeit eröffnet neue Dimensionen im Kundenservice und in der Produktentwicklung: Innovative Lösungen für spezifische Herausforderungen können in kürzester Zeit entwickelt werden. Beispielsweise kann generative KI durch die Analyse von Kundendaten und technischen Spezifikationen individuell angepasste Produkte oder Komponenten entwerfen, die genau auf die Anforderungen und Wünsche der Kund:innen zugeschnitten sind.

Wie Sie eine robuste KI- und Datenstrategie aufbauen

Qualitativ hochwertige Daten stellen das Fundament für KI in der Fertigungsindustrie dar. Eine robuste KI- und Datenstrategie zu entwickeln, ist für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie deshalb unerlässlich. Folgende Punkte sollten Sie dabei beachten:

• Datensammlung und -management: Konzentrieren Sie sich zunächst darauf, ein System zu implementieren, das kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und integriert – von Sensordaten aus der Produktion bis hin zu Kundenfeedback. Nutzen Sie moderne Datenmanagement-Plattformen, die eine schnelle Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen ermöglichen. Dies bildet die Grundlage für jegliche KI-Anwendung.

• Fokus auf die Transformation von Unternehmen und Menschen: Verstehen Sie KI nicht nur als technologisches Tool, sondern als Treiber für Geschäftsmodelle und Arbeitsweisen. Schulen Sie Führungskräfte und Mitarbeitende darin, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und KI als Werkzeug zur Erreichung geschäftlicher Ziele zu sehen. Entwickeln Sie eine Kultur, die Offenheit für Veränderung fördert und Mitarbeitende in den Transformationsprozess einbezieht.

• Entwicklung von spezifischen Anwendungsfällen: Identifizieren Sie konkrete Anwendungsfälle, bei denen KI den größten Einfluss haben kann, beispielsweise in der vorausschauenden Wartung, in der Qualitätskontrolle oder im Kundenservice. Entwickeln Sie Pilotprojekte, die schnell umsetzbare Ergebnisse liefern und den Wert von KI demonstrieren. Dies hilft, Unterstützung und Investitionen für weitere KI-Initiativen zu sichern.

• KI in kundenorientierten Prozessen: Nutzen Sie KI, um ein tiefes Verständnis für Ihre Kund:innen zu entwickeln. Analysieren Sie Kundeninteraktionen, um personalisierte Angebote und Services zu erstellen. KI-gestützte CRM-Systeme können dabei helfen, Kundenbedürfnisse vorherzusagen und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.

• Technologiepartnerschaften und Talentakquisition: Bauen Sie Partnerschaften mit Technologieanbietern auf, um Zugang zu fortschrittlichen KI-Tools und Fachwissen zu erhalten. Gleichzeitig ist die Akquisition oder interne Weiterbildung von Talenten mit Fähigkeiten in Datenwissenschaft und KI für die Entwicklung und Umsetzung von KI-Projekten entscheidend.

Um den Erfolg Ihrer KI- und Datenstrategie sicherzustellen, ist es außerdem entscheidend, klar zu definieren, wer innerhalb Ihres Unternehmens für die Überwachung, Umsetzung und Anpassung dieser Strategie zuständig ist. So stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Initiativen stets an den Unternehmenszielen ausgerichtet sind und sich dynamisch an Veränderungen in der Technologielandschaft und am Markt anpassen können.

Zukunftsweichen stellen: KI als Wegbereiter für die Transformation in der Fertigungsbranche

Angesichts zahlreicher wirtschaftlicher Herausforderungen steht die Fertigungsindustrie an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz in der Industrie erweist sich dabei als Schlüsseltechnologie, um diese Herausforderungen nicht nur zu bewältigen, sondern sie in Chancen für Wachstum und Innovation umzuwandeln. Durch die Einführung von KI können Fertigungsunternehmen ihre Produktionsprozesse optimieren, die Personalisierung vorantreiben und die Effizienz quer durch das Unternehmen steigern.

Der Kern einer erfolgreichen Transformation liegt in der Kombination aus vertrauenswürdigen Daten, KI und leistungsstarken CRM-Systemen. Diese Kombination ermöglicht es Ihnen, in Vertrieb, Service und Marketing außergewöhnliche Leistungen zu erbringen und sich so von der Konkurrenz abzuheben.

Halten wir fest: KI in der Industrie ist kein vorübergehender Trend, sondern ein wesentlicher Faktor, der die Fertigungsbranche nachhaltig prägen und zukunftsfähig machen wird. Um in dieser sich schnell entwickelnden Landschaft erfolgreich zu sein, ist es entscheidend, sich kontinuierlich weiterzubilden und ein solides Verständnis der grundlegenden KI-Konzepte und -Terminologien zu besitzen.