Zielsetzung
Das Ziel des Treffens bestand darin, den Teilnehmenden zunächst die breiten Anwendungsmöglichkeiten von datengetriebenen Modellen und künstlicher Intelligenz (KI) aufzuzeigen, um darauf aufbauend die konkrete KI-Anwendung im eigenen Unternehmen zu planen. Um eine große themenbezogene Expertise bereitstellen zu können, nahmen Vertreter des Instituts für Data Science, Engineering, and Analytics (kurz: IDE+A) der Technischen Hochschule Köln an der Veranstaltung teil.
Wesentliche Bestandteile der Veranstaltung waren der Impulsvortrag zum Thema „KI-basierte Prozessoptimierung“ von Prof. Thomas Bartz-Beielstein, sowie ein Good-Practice-Vortrag von Lukas Hans. Durch zahlreiche Praxisbeispiele laufender und abgeschlossener KI-Projekte erhielten die Teilnehmer:innen dabei anschauliche Einblicke in die vielfältigen Einsatzgebiete von KI, während ein gemeinsamer Workshop zur Identifizierung weiterer Anwendungsmöglichkeiten einlud. Inspiriert von den zahlreichen Impulsen konnten die Teilnehmenden am Ende des Treffens einen für den KI-Einsatz geeigneten Anwendungsfall in der eigenen Unternehmung identifizieren und die konkrete Umsetzung einer KI-basierten bzw. datengetriebenen Prozessoptimierung planen.
Impulsvorträge
KI-basierte Prozessoptimierung
Prof. Thomas Bartz-Beielstein eröffnete den Impulsvortrag zum Thema “KI-basierte Prozessoptimierung” mit interessanten Erkenntnissen aus den KI-Projekten des IDE+A. Auch wenn die positiven Ergebnisse dieser Projekte als „Erfolgsgeschichte der KI“ bezeichnet werden können, wurden auch die Limitationen eines KI-Einsatzes betont. Prof. Bartz-Beielstein schloss seinen Vortrag mit wertvollen Empfehlungen, um geplante KI-Projekte möglichst gewinnbringend durchzuführen.
Der Impulsvortrag von Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein ist derzeit aus Datenschutzgründen gegenüber den Partner-Unternehmen nicht verfügbar. Wir arbeiten an einer zensierten Version.
KI-Anwendungen in der industriellen Praxis
Lukas Hans, Data Scientist am IDE+A
Im Good-Practice-Vortrag „KI-Anwendungen in der industriellen Praxis“ verschaffte Lukas Hans den Teilnehmer:innen zu Beginn einen Überblick über die Geschichte und die unterschiedlichen Ansätze des maschinellen Lernens. Anschließend unterstrich er die hohe Bedeutung einer guten Datengrundlage. Der Vortrag endete mit vier konkreten Praxisbeispielen, die verdeutlichten, dass der Einsatz maschineller Lernansätze von erheblichem Vorteil für die beteiligten Unternehmen sein kann.
Workshop-Aktivitäten
Workshop: Identifikation von sinnvollen KI-Anwendungen und datenbasierten Prozessen
Im ersten Teil des Workshops hatten die Teilnehmer:innen die Gelegenheit, sich in Gruppen zusammenzufinden, um erste sinnvolle Anwendungen von KI und datengetriebenen Modellen zu identifizieren. Hierfür wurde eine 4-Felder-Matrix verwendet, die wichtige Aspekte abdeckt. Zunächst galt es, sowohl interne als auch externe Faktoren zu definieren, die den Bedarf für den Einsatz von KI oder datengetriebenen Modellen auslösen könnten. Anschließend nannten die Teilnehmer:innen konkrete Unternehmensbereiche, in denen KI entweder bereits im Einsatz ist oder potenziell genutzt werden könnte. Ausgehend von diesen Bereichen wurde der Fokus auf den konkreten Anwendungszweck und den Nutzen solcher Anwendungen gelegt. Abschließend wurde diskutiert, wie die Realisierung dieses Nutzens begünstigt werden kann, indem konkrete Voraussetzungen und Rahmenbedingungen in den Blick genommen wurden. Der Workshop-Teil endete mit einer Präsentation der Ergebnisse aus den einzelnen Gruppen. Diese Workshop-Session hat eine vielfältige Palette von Anwendungsfällen hervorgebracht, die verschiedene Unternehmensbereiche abdecken.
Workshop: Identifikation und Optimierung eines geeigneten Geschäftsprozesses
Im zweiten Teil des Workshops bekamen alle Teilnehmer:innen die Möglichkeit, einen für sie passenden KI-Anwendungsfall in ihrem eigenen Unternehmen zu beschreiben und zu planen. Die praxisorientierten Impulsvorträge sowie die Erkenntnisse aus dem ersten Workshop-Teil dienten hierbei als Impulsgeber für mögliche KI-Anwendungen. Zunächst wurde das Framework der “KI-Projektlandkarte” vorgestellt, das sowohl ein nutzungsorientiertes als auch ein systemorientiertes Verständnis der KI-Lösung für alle Beteiligten im Projekt ermöglicht (Haag, C. (2022): Value Proposition of AI-based Innovation – A Utility- centred Framework, Copenhagen). In einem ersten Schritt haben die Teilnehmer:innen den aktuellen Prozesszustand identifiziert, der den Geschäftsbereich, die involvierten Personen, benötigte Ressourcen, die Einordnung des Prozesses im Unternehmenskontext sowie eine detaillierte Prozessbeschreibung umfasst. Anschließend spezifizierten sie den angestrebten Nutzen der KI-Lösung, durch Beschreibung des gewünschten Soll-Zustands. Dies beinhaltete den gewünschten Wissensaufbau sowie die Beschreibung des konkreten Prozesses und der angestrebten Entscheidungsunterstützung (inklusive der Schnittstellen zwischen System und Nutzer:in). Des Weiteren haben die Teilnehmer:innen notwendige Daten und absehbare Herausforderungen für die Implementierung herausgearbeitet.
Ergebnisse und Ausblick
Die Ergebnisse aus dem letzten Workshop haben uns erste vielversprechende KI-Einsatzmöglichkeiten für die Teilnehmer:innen vor Ort geliefert. Diese Ideen können mithilfe unserer verschiedenen Transferformate, wie beispielsweise studentischen Kooperationsprojekten oder Abschlussarbeiten, weiter vertieft und verfolgt werden. Auch wenn Sie nicht am Workshop teilgenommen haben, aber dennoch erste Ideen haben, können Sie gerne mit uns in Kontakt treten. Zudem möchten wir Sie herzlich zu unserem nächsten Workshop im Dezember einladen. Nutzen Sie die Gelegenheit, sich von Best Practices inspirieren zu lassen und Ihre Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln! Ort und Datum werden rechtzeitig bekannt gegeben.
Werfen Sie auch einen Blick auf unsere weiteren Ergebnisse
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Die Zielsetzung für den Workshop „Business Model Innovation (Teil 1):
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Kommende Veranstaltungen
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