KI kann Prozesse optimieren: Beispiele aus der Praxis

Geschäfts- und Produktionsprozesse können mit Hilfe von KI in vorher nicht dagewesenem Maße optimiert werden. Prozesse KI-basiert zu verbessern ist aber leider häufig noch mit abstrakten Vorstellungen verbunden:

In Gesprächen mit Neukunden bemerken wir häufig, dass die praktischen Einsatzoptionen, mögliche KI-Szenarien und das tatsächliche Optimierungspotenzial einer KI-basierten Lösungsfindung nicht in vollem Umfang deutlich sind.

Wir geben Ihnen hier einen Einblick in die Praxis bzw. in einige der Anwendungen, die wir bei CompanyMind konzeptionieren, entwickeln und produktiv setzen.

In Produktionsprozessen der Lebensmittelbranche ist ein fast schon klassisches Anwendungsszenario die visuelle Qualitätsprüfung- und sicherung mit Hilfe eines KI-Systems. Hierbei ergänzen kameragestützte Systeme den Menschen als Qualitätsprüfer oder übernehmen diese Aufgabe vollständig. Unseren Produkten ArtificialVet®, HookTracing® sowie MeatVision und BoxInspector® liegt diese Technologie zugrunde.

Sie alle optimieren die Prozesse dahingehend, dass Fehler reduziert werden, eine Objektivierung sowie Standardisierung der Ergebnisse erfolgt und die Geschwindigkeit des Prüfungs- und Sicherungsprozesses deutlich erhöht wird. Unser Produkt LivestockGuardian ergänzt die visuelle Inaugenscheinnahme um sensorische Prüfungskomponenten und ermöglicht somit eine optimierte Anomalieerkennung im Bereich der Stallprozesse.

Bei der Optimierung der Bedarfs-, Kapazitäts- und Produktionsplanung können KI-Anwendungen neuartige Planungsvorschläge generieren, die eine bedeutend bessere Auslastung aller Ressourcen garantieren.

Wird KI eingesetzt, um die Produktionsplanung und -steuerung zu optimieren, kann bisher personengebundenes Wissen in das KI-System fließen, sodass das Wissen breiter und schneller nutzbar ist.

Eines unserer aktuellen Forschungsprojekte zeigt, dass die Reduzierung der Lebensmittelverschwendung mit Hilfe von KI im gesamten Produktionsprozess – von Anbau/Aufzucht bis hin zu Produkten im LEH – optimiert werden kann (Forschung). Ein weiteres Projekt belegt, dass auch eine optimierte Steuerung der Prozess- und Gebäudekühlung in der deutschen Lebensmittelproduktion mit den Mitteln des Machine Learnings möglich ist:

Unsere KI-basierte Lösung wird nach ihrer Produktivierung einen Beitrag zur Klimawandelanpassung leisten, indem die Reduzierung des Energiebedarfs im Rahmen der Prozess- und Gebäudekühlung realisiert wird – sowohl durch intelligente Steuerungssysteme als auch aufgrund des höheren Anteils erneuerbarer Energien.

Die Absatzplanung ist ein beliebtes Einsatzgebiet für angewandte KI: Durch den Einsatz von Machine Learning ist eine Planung möglich, die sich automatisch und kontinuierlich an Marktveränderungen anpasst, Kannibalisierungseffekte integriert und Produktlebenszyklen erkennt. Das verspricht eine höhere Prognosegüte als klassische statistische Prognosemodelle.

Bei der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) wird die Lebensdauer einer bestimmten Produktionsmaschine dahingehend optimiert, als dass die Maschine sich dank der von der Künstlichen Intelligenz berechneten Zeitspanne maximal nutzen lässt, bevor sie zu einem vorher bekannten Termin ausfällt.

Dies führt dazu, dass mehr produziert werden kann, weil es weniger ungeplante Stillstände gibt. Auch die Produktionskosten fallen in diesem Szenario geringer aus, weil es keine fatalen Ausfälle gibt, sondern diese planbar sind. Konkret bedeutet dies, dass Ihr Unternehmen Kosten senken kann, wenn es die Wartung KI-basiert ausführt.