KI Use-Case

Ein IT-Serviceunternehmen vereint Fachkenntnisse mit maschinellem Lernen, um eine KI-basierte Lösung für die effizientere Analyse technischer Zeichnungen zu schaffen.

Das Hauptziel ist die Unterstützung von Firmen bei der Bewertung und Erstellung von Angeboten.

Die Einbindung von Teams verschiedener Disziplinen verbessert die Benutzerfreundlichkeit der KI-Anwendung und fördert somit ihre Akzeptanz im betrieblichen Einsatz.

Das IT-Dienstleistungsunternehmen entwickelt Lösungen für verschiedene Anwendungen, darunter Industrie 4.0 und autonomes Fahren.

Im vorliegenden Use Case wird eine KI-Lösung zur automatisierten Erkennung von fertigungsrelevanten Informationen in technischen Zeichnungen beschrieben.

Dies ermöglicht eine schnellere und präzisere Angebotsbewertung.

Das Vorgehen umfasst mehrere Schritte, beginnend mit der Ideengenerierung und Workshops zur Erstellung eines Business Cases.

Wichtig ist die Einbindung der Geschäftsführung und aller relevanten Abteilungen.

Data Scientists und Software-Entwickler arbeiten eng zusammen, um die technische Lösung zu entwickeln und in bestehende Arbeitsroutinen zu integrieren.

Die KI-Lösung unterstützt Mitarbeitende bei der schnellen Analyse technischer Zeichnungen und ermöglicht ein schnelles Feedback an Kunden.

Neue Mitarbeitende profitieren vom Wissen erfahrener Kollegen, was die Einarbeitung erleichtert.

Die Nutzung der KI wird allgemein akzeptiert, da sie als Unterstützung und nicht als Ersatz gesehen wird.

Ein zentraler Aspekt ist das semantische Vernetzen und Visualisieren von Daten.

Die Applikation kann individuell angepasst oder in bestehende Systeme integriert werden.

Für kleinere Unternehmen wird zunächst von Digitalisierung gesprochen, um mögliche Ängste vor KI zu mindern.

Erfolgsfaktoren sind die Akzeptanz der Anwendung, leichte Zugänglichkeit und Usability.

Wichtig ist die Einbeziehung aller relevanten Unternehmensbereiche.

Herausforderungen bestehen in der Datenverfügbarkeit und -qualität sowie in der Überwindung von Kommunikationsbarrieren zwischen verschiedenen Abteilungen.

Das Praxisbeispiel wurde vollständig mit dem Anbieter der KI-Anwendung erhoben.

Ziel ist es, das Interesse weiterer potenzieller Anwender zu wecken.

Zukünftige Erweiterungen könnten automatisierte Hinweise bei unvollständigen technischen Zeichnungen umfassen.

Dies könnte den Prozess weiter beschleunigen und Iterationsschleifen reduzieren.