Potenziale der schwachen Künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz

Inwieweit eignen sich Methoden der Künstlichen Intelligenz, die natürlichen Ressourcen Wasser, Energie, Material im verarbeitenden Gewerbe effizient einzusetzen und damit Treibhausgase zu vermeiden?

Dies untersucht die Studie vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und der Unternehmensberatung Deloitte Artificial Intelligence & Data. Ihr Fokus liegt dabei auf KMU. Denn insbesondere für KMU ist es schwierig, die richtigen Ansatzpunkte für den Einsatz von KI zu identifizieren. Häufig fehlen Zeit und Personal, um sich einen Überblick über die Möglichkeiten von KI und den damit verbundenen Methoden und Technologien zu verschaffen.

Auch das nötige Fachwissen zur Auswahl und Umsetzung von KI-Projekten im eigenen Betrieb ist häufig nicht vorhanden. So stellt die Implementierung und Umsetzung von KI oftmals eine große Herausforderung dar. Die Studie zeigt deshalb nicht nur KI-Beispiele für die betriebliche Ressourceneffizienz auf, sondern bietet auch praktische Hilfestellungen bei der Umsetzung im eigenen Betrieb.

Die Studie orientiert sich an folgenden Fragestellungen:

• Welche Technologien und Methoden der schwachen KI können KMU des verarbeitenden Gewerbes verwenden, um ihre betriebliche Ressourceneffizienz zu steigern?
• Welche Potenziale hinsichtlich betrieblicher Ressourceneffizienz ermöglicht schwache KI bei KMU des verarbeitenden Gewerbes?
• Welche Anwendungsszenarien von schwacher KI sind am vielversprechendsten, um die betriebliche Ressourceneffizienz in KMU zu steigern?
• Welche Erfolgsfaktoren und Hemmnisse existieren für die systematische Anwendung von schwacher KI zur Steigerung der betrieblichen Ressourceneffizienz in KMU?
• Welche Umsetzungsbeispiele existieren für eine erfolgreiche Steigerung der betrieblichen

Betreut und in Auftrag gegeben wurde die Studie von der VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. Das Kompetenzzentrum arbeitet im Auftrag des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU). Durchgeführt wurde die Studie von der Deloitte Consulting GmbH - Analytics & Cognitive sowie dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.

Autoren:

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA:
Lara Waltersmann, Steffen Kiemel, Dr.-Ing. Robert Miehe, Prof. Dr.-Ing. Alexander Sauer

Deloitte Consulting GmbH - Analytics & Cognitiv:
Dr.-Ing. Robert Friedrich, Florian Ploner, Christian Thomas Schäfer, Tim Disselhoff, Andreas Petkau, Constantin Hennemann, Jakob Moecke, Tobias Wätzig, Oliver Zimmert

Jahr:

2021

Download:

Die Studie ist hier kostenlos erhältlich.