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Die Einführung Künstlicher Intelligenz (KI) in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ist meist mit großen Erwartungen verbunden. Doch wie realistisch sind die mit KI verknüpften Visionen? Tragen KI-Anwendungen tatsächlich zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit von KMU bei? Unser Blick in die Praxis zeigt: Ja, KI kommt im Mittelstand an und ist nicht länger nur ein Werkzeug von großen Unternehmen und Konzernen. Es ist in nahezu allen Unternehmensbereichen des Mittelstands der Schlüssel, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und neue Märkte erschließen.
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für digitale Technologien, die mittels Algorithmen menschenähnliche Denkprozesse und Fähigkeiten nachahmen, um konkrete Anwendungsprobleme zu lösen und umzusetzen. Streng genommen gibt es daher auch nicht „die“ KI. Wer sich einen Eindruck von den Chancen und Vorteilen von KI verschaffen möchte, muss sich mit der Vielfalt von KI-Anwendungen beschäftigen und sie in ihrem jeweiligen Kontext betrachten. In den nachfolgenden Beispielen geben wir Ihnen dazu die Gelegenheit. Es handelt sich um ausgesuchte Projekte von kleinen und mittleren Unternehmen, die mithilfe der Unterstützung von Zentren aus dem Netzwerk Mittelstand-Digital Künstliche Intelligenz in verschiedene Betriebsabläufe integriert haben. Zur besseren Übersicht haben wir die Beispiele nach Branchen und Themen geordnet. So unterschiedlich die vorgestellten Anwendungsfelder auch sind, geben sie dennoch nur einen kleinen Teil des breiten Spektrums wieder, in dem KMU KI-Anwendungen einsetzen können. Sie dienen daher in erster Linie der Inspiration für die Entwicklung eigener KI-Systeme.
Herausforderung: In den weitläufigen Hallen der Eckerts Wacholder Brennerei stapeln sich Paletten voller Spirituosen. Die Mitarbeitenden stehen vor der Herausforderung, die Flaschen effizient zu lagern und für den Versand vorzubereiten. Das bestehende LIFO-System (Last In – First Out) führt oft zu einem erhöhten Aufwand, da Paletten umständlich umgelagert werden müssen, um an ältere Bestände zu gelangen.
Vorgehen: In Zusammenarbeit mit einem Sofortwareunternehmen wurde mit Unterstützung des Mittelstand-Digital Zentrums Saarbücken ein KI-basierter Ansatz gewählt. Zunächst erfasste die Projektgruppe detailliert die bestehenden Lagerprozesse, um ein digitales Modell des Lagers zu erstellen. Unter Einsatz von KI-Algorithmen entwickelte sie ein System, das für jede neu einzulagernde Palette den optimalen Lagerplatz berechnet. Dieses System integriert sich nahtlos in das vorhandene Lagerverwaltungssystem und aktualisiert in Echtzeit die Lagerbelegung.
KI-Lösung: Durch die Einführung des KI-gestützten Systems konnte die Brennerei die Lagerflächennutzung maximieren und den Zeitaufwand für das Umsetzen von Paletten drastisch reduzieren. Die KI berücksichtigt dabei Faktoren wie Produkttyp und Mindesthaltbarkeitsdatum, um die Effizienz und Zugänglichkeit zu optimieren.
Herausforderung: Die 3Faktur GmbH, ein Spezialist für industriellen 3D-Druck, erstellt Prototypen und Serienbauteile aus Kunststoff für über 2.000 Kunden verschiedener Branchen. Diese Drucke entstehen aus Auftragsdaten oder 3D-Modellen, welche die Kunden anliefern. Häufig enthalten neue Aufträge Teile, die so oder ähnlich bereits früher produziert wurden. Für diese Bestellungen kann daher Fertigungswissen aus früheren Produktionen genutzt werden, was Zeit und Kosten spart sowie Fehler reduziert. Ziel des Projekts war es daher, bei Auftragseingängen automatisch Ähnlichkeiten zu bereits gefertigten Teilen zu erkennen, um Fertigungswissen aus früheren Aufträgen einsetzen zu können.
Vorgehen: Mit Unterstützung des Mittelstand-Digital Zentrums Ilmenau wurden zwei prototypische Lösungsansätze entwickelt und getestet. Der erste Prototyp analysierte Ähnlichkeiten in den Druckaufträgen mit einer auf der Programmiersprache Python basierenden Software. Hier wurde also noch keine KI eingesetzt. Der zweite Prototyp nutzte Bilderkennung mittels der KI-Methode des maschinellen Lernens. Während das zuerst genannte Softwareprogramm nicht überzeugte, lieferte die Bilderkennung deutlich bessere Ergebnisse bei der Identifikation von Ähnlichkeiten.
KI-Lösung: Die KI-basierte Bilderkennungslösung erkennt schnell und zuverlässig Ähnlichkeiten zwischen früheren und neuen Druckaufträgen. Damit kann das Team von 3Faktur auf bewährtes Wissen zurückgreifen und die Druckvorbereitung vereinfachen. Dieses Verfahren beschleunigt nicht nur den Herstellungsprozess, sondern steigert auch die Produktqualität durch Fehlerreduktion.
Herausforderung: Bei Nissen Plast, einem Hersteller von Kunststoffprodukten, werden im monatlichen Turnus Dienstpläne erstellt. Die Disponenten versuchen, die Mitarbeitenden gemäß ihren Fähigkeiten und Präferenzen einzuteilen, stoßen dabei aber aufgrund der Komplexität der Variablen an ihre Grenzen. Die manuelle Planung ist zeitaufwendig und berücksichtigt nicht immer alle Mitarbeitendenpräferenzen.
Vorgehen: In Zusammenarbeit mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Schleswig-Holstein entwickelte das Unternehmen ein KI-basiertes Optimierungssystem. Durch die Analyse der Fähigkeiten, Bedürfnissen und Vorlieben der Mitarbeitenden erstellt die KI individuell angepasste Dienstpläne, die auch die betrieblichen Anforderungen und gesetzlichen Vorgaben berücksichtigen. Das System identifiziert darüber hinaus Unausgewogenheiten in den Kapazitäten und bietet Lösungsvorschläge an.
KI-Lösung: Die KI-gestützte Personaleinsatzplanung verbessert die Zufriedenheit der Belegschaft, zugleich steigt die Effizienz der Planung. Über- und Unterkapazitäten werden reduziert und die Personalressourcen optimal genutzt.
Herausforderung: Der auf Anforderungsmanagementprogramme spezialisierten OSSENO Software GmbH ist es ein Anliegen, die Nutzererfahrung ihrer Software zu verbessern und den Kunden gleichzeitig umfassendes Wissen über ihre Produkte zugänglich zu machen. Bisherige Lösungen wie statische Handbücher sind nicht mehr zeitgemäß und genügen den Ansprüchen der Nutzenden nicht mehr. Damit steht die Frage im Raum: Wie kann man die Kundschaft effizient und effektiv unterstützen, ohne Mitarbeitende für die zeitaufwendige Beantwortung der wiederkehrenden Fragen einbinden und ihnen zusätzliche Aufgaben aufbürden zu müssen?
Vorgehen: In Kooperation mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Kaiserslautern entschied sich das Unternehmen für die Entwicklung eines Chatbots. Im ersten Schritt wurde dafür der Ist-Zustand der Kundensupport-Prozesse analysiert, um den Bedarf genau zu identifizieren. Anschließend erfolgte das Erstellen eines Projektplans mit klaren Meilensteinen. Die Technologierecherche führte zur Auswahl eines geeigneten Chatbot-Frameworks, auf dessen Basis der erste Prototyp entstand. Dieser integriert umfangreiches Produktwissen und ist in der Lage, Fragen, die sich auf das Handbuch beziehen, zu erkennen und auf die entsprechenden Stellen zu verweisen. Durch iterative Entwicklungs- und Feedback-Schleifen wird der Chatbot kontinuierlich verbessert.
KI-Lösung: Der Chatbot kann Fragen der Nutzer und Nutzerinnen in Echtzeit verstehen und beantworten, indem er selbstständig auf die Wissensdatenbank zugreift und relevante Informationen bereitstellt. Kundinnen und Kunden erhalten so sofortige Unterstützung, was die User Experience deutlich verbessert und den Support entlastet.
Herausforderung: Die In-QM-Team Software GmbH ist auf Lösungen für das produzierende Gewerbe spezialisiert. Besonders in der Lebensmittelindustrie, einem Hauptanwendungsfeld der Firma, sind präzise und schnelle Qualitätskontrollen essenziell. Der Fachkräftemangel verschärft die Herausforderung, da immer weniger Zeit für die individuelle Datenanalyse bleibt. Das Unternehmen stand daher vor der Frage, wie man die wachsende Menge an Qualitätskontrolldaten effizient managen und den Mitarbeitenden zugänglich machen kann, ohne dass diese sich in komplexen Datenbanken verlieren. Gesucht wurde eine Lösung, die ermöglicht, mit den vorhandenen Daten auf natürliche und intuitive Weise zu interagieren.
Vorgehen: In Zusammenarbeit mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Schleswig-Holstein entwickelte das Unternehmen das Konzept „Chat with your data“. Mithilfe eines Large Language Models, wie es auch ChatGPT zugrunde liegt, wurde eine Schnittstelle geschaffen, über die Mitarbeitende durch einfache Anfragen Zugriff auf relevante Daten erhalten, ohne sich mit der Komplexität der zugrunde liegenden Technologien auseinandersetzen zu müssen. Ein wesentlicher Teil des Projekts beschäftigte sich dabei mit der Klärung der technischen und datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen. Um eine sichere und effektive Nutzung des Large Language Models zu ermöglichen, entwickelte das Projekt folgende Lösung: Die Anfragen der Mitarbeitenden werden lokal im Unternehmen bearbeitet. Zudem werden sie in eine Form gebracht, die es ermöglicht, relevante Antworten ohne Weitergabe sensibler Daten zu generieren.
KI-Lösung: Die Mitarbeitenden können über ein einfaches Chat-Interface Fragen zu den Daten stellen, beispielsweise zur Anzahl der am Vortag durchgeführten Qualitätskontrollen oder zu aktuellen Auffälligkeiten in der Produktion. Die KI analysiert die Anfrage, sucht in der internen Datenbank nach relevanten Informationen und präsentiert die Ergebnisse in verständlicher Form. Die Mitarbeitenden können somit schnelle und informierte Entscheidungen treffen, ohne tief in die Materie eintauchen zu müssen.
Sie suchen weitere Anregungen für KI-Anwendungen? Auf der dp.Plattform von Mittelstand-Digital finden Sie zahlreiche weitere Projekte, die Sie als Vorlage für eigene Vorhaben nutzen können.
