Künstliche Intelligenz – Trend, Chance und Zukunft. KI wird seit ein paar Jahren immer relevanter und immer mehr Unternehmen beschäftigen sich mit der Thematik, werben damit. Doch bleibt KI weiterhin für viele nur ein eher abstrakter Begriff – ein undurchsichtiges Thema mit wenig konkreten Vorstellungen.
In unserer KI-Reihe haben wir hierzu im vorhergehenden Beitrag bereits die Grundlagen von KI betrachtet, denn zumindest ein grobes Verständnis für die Thematik ist essenziell. Daraufhin haben wir bereits praktische Beispiele in den Bereichen Einkauf und Lager betrachtet.
In diesem Beitrag betrachten wir dabei KI in Produktion und Vertrieb – und nennen ein paar anschauliche Beispiele und vor allem auch die von SAP angebotenen, unterstützenden Möglichkeiten. Dabei können wir natürlich nicht alle Einsatzgebiete ausführlich beschreiben, haben uns aber die ein oder anderen Beispiele von KI in Produktion und Vertrieb herausgesucht und gehen auf eines speziell ein.
KI in der Produktion
Künstliche Intelligenz in der Produktion hängt meist mit den Einsatzmöglichkeiten der KI im Einkauf und Vertrieb zusammen. Das liegt an dem engen Zusammenspiel der Bereiche durch die Absatzprognosen. Denn wird ein Produkt erfolgreich und in hoher Stückzahl verkauft, werden die Produktionszahlen angehoben – und damit auch die Einkäufe. Das bereits erwähnte Lager wird dabei natürlich auch betroffen, denn bei sich verändernden Stückzahlen muss Lagerplatz geschaffen werden oder etwa die Einteilung in Langsamdreher und Schnelldreher neu definiert werden.
Klassische Beispiele finden sich selbstverständlich auch in den produzierenden Maschinen an sich. Roboter mit künstlicher Intelligenz produzieren heutzutage schon viele Teile komplett selbstständig oder unterstützen Menschen bei der Herstellung. Auch die additive Fertigung wird immer öfter erwähnt – dabei handelt es sich um ein aufstrebendes und innovatives Fertigungsverfahren mittels 3D-Druck. KI-Module können hier die Produktionsplanung automatisieren, Vorschläge zur ans Produkt angepasste Materialauswahl generieren und etwa die Druckbarkeit eines Teils im Vorfeld klären.
Auch bei der Anlieferung von Teilen für die Produktion bietet sich KI an, etwa für die Thematik „Just in Time und Just in Sequence“ die wir in der gleichnamigen Blogbeitragsserie auch näher erklären. Hier ist es essentiell herauszufinden, wann wo und wie viele Materialien benötigt werden – und künstliche Intelligenz kann unterstützen.
Generell ist zudem eine zuverlässige Anlagen- und Prozessüberwachung möglich. Über spezielle Sensoren kann auch die Qualität der produzierten Teile geprüft und fehlschlagende Prozesse in der Produktion an sich schnell erkannt werden. In diesem Feld der Anlagenüberwachung befindet sich auch unser Beispiel mit SAP als Einsatz mit KI.
Predictive Maintenance mit SAP
Hier haben wir uns in diesem Umfeld für die sogenannte „Predictive Maintenance“ als Anwendungsfall, welchen wir gerne tiefer beschreiben möchten, entschieden. Darunter versteht sich, dass über datengetriebene Instandhaltung und mit Hilfe smarter Prozesse Produktionsausfälle vermieden werden können. Da Maschinenausfälle erhebliche Kosten mit sich bringen und ein zeitlich extrem hoher Druck besteht, sorgen die meisten Unternehmen bereits mit der „Preventive Maintenance“ für Vorsorge. Hierbei werden kritische Teile mit hoher Ausfallwahrscheinlichkeit bereits vor dem tatsächlichen Versagen ausgetauscht, um einen Ausfall von vornherein zu vermeiden. Durch die Predictive Maintenance sollen Wartungskosten und Produktionsausfälle nochmal weiter verringert werden.
Essenziell sind hierfür Vorhersagen über das Lebensende relevanter Bauteile. Diese können am besten getroffen werden, wenn spezielle Sensorik an den bestimmten Stellen eingesetzt wird. Über die Sensoren werden Daten zu beispielsweise Temperatur, Druck oder Oberflächenspannung gesammelt, aber auch die Frequenz der Messungen und der Messzeitraum spielen eine Rolle. Über neuste Techniken der Bereiche der Statistik, des Data Minings und der künstlichen Intelligenz lassen sich, beruhend auf vergangene Produktionsstörungen und -ausfälle, Anomalien in den aktuellen Datenströmen aufspüren. Da künstliche Intelligenz durch Machine Learning stetig dazulernen kann, werden auch neue Muster während der Nutzung erkannt und in die Datenbank aufgenommen.
Werden entsprechende Abweichungen erkannt, schlägt das System Alarm. Sinkt etwa der Druck einer Pumpe oder wird durch Mikrofone eine unregelmäßige Tonaufnahme einer Maschine aufgenommen, etwa ein Klappern, wird dies schnell und zuverlässig erkannt. Darüber, ob die Abweichungen stark sind oder sehr häufig auftreten, kann auch eine Ausfallwahrscheinlichkeit für das jeweilige Teil ermittelt werden. Dementsprechend wird geregelt, wie schnell das Ersatzteil bestellt und eingebaut werden muss. Eine Folge dieser intelligenten Steuerung ist nicht zuletzt auch eine verbesserte Lagerhaltung der Ersatzteile. Über entsprechende Prognosen können Wartungsarbeiten auch gesammelt durchgeführt werden und auch mit der Produktionsplanung abgestimmt werden. So sinken auch die Kosten der Wartung und der Inspektionstermine.
Die Umsetzung für beschriebene Prozesse und Vorgehensweisen hat die SAP „Predictive Asset Insights“ getauft. Diese Softwarelösung kann nahtlos in das SAP System integriert werden, sei es SAP S/4HANA Asset Management oder SAP Plant Management. Eine Integration ist dabei auch sowohl mit SAP S/4HANA als auch mit älteren ERP-Lösungen möglich. Mehr zur Predictive Maintenance finden Sie auf der offiziellen SAP-Seite zum Thema.
KI im Vertrieb
Wie oben bereits beschrieben, hängen Einkauf, Produktion und Vertrieb über Nachfrage und Angebot des Markts sehr eng zusammen. So ist eines der Anwendungsfelder von KI im Vertrieb auch die Analyse von Daten über Kunden, Kundenbewegungen und dem Abverkauf von Produkten. Dies ermöglicht jedoch nicht nur Rückschlüsse auf die benötigten Einkaufs- und Produktionsmengen, sondern auch auf die Sortimentsgestaltung, Produktplatzierung und saisonalen Verkaufsaktionen. In unserem SAP CAR Blog haben wir bereits die Möglichkeiten mit SAP in diesem Bereich aufgezeigt. Genaueres finden Sie hier im Beitrag „Kampagne, Event, Angebote – Die drei zentralen Planungsobjekte in SAP PMR“.
Im selben Bereich findet sich etwa auch die sogenannte dynamische Preisgestaltung. Auf Grundlage umfassender Datenmengen kann diese individuell gestaltet werden. Für eine optimale Preisgestaltung werden Such- und Analysemethoden verwendet.
Aber auch bei der Auftragserfassung und Auftragsklärung kann künstliche Intelligenz behilflich sein. Anhand der formulierten Auftragsanfragen können passende Angebote erstellt oder verschiedene Produktvarianten und die dazugehörigen Kostenschätzungen vorgeschlagen werden. Das Fachpersonal kann diese Informationen dann als Basis verwendet und kann sich auf die weitere Detailklärung konzentrieren.
SAP Sales Cloud
Nun möchten wir auch nochmal ein konkretes Beispiel für eine SAP Lösung mit KI im Vertrieb nennen. Hier haben wir die SAP Sales Cloud ausgewählt. Über diese Lösung soll ein Rundumblick auf jeden Kunden und jede Interaktion ermöglicht werden sowie darauf basierend kundenorientierte Vertriebsbeziehungen aufbauen. Das führt zu höheren Umsätzen und langfristiger Kundentreue. Die Sales Cloud automatisiert dafür wichtige Vertriebsprozesse und gibt laut SAP den Verkäufern intelligente Empfehlungen – womit wir beim Thema KI in diesem Bereich angekommen sind und diesen Teil nun genauer betrachten.
Die integrierte künstlicher Intelligenz kann innerhalb der Sales Cloud die Prognosegenauigkeit verbessern, risikobehaftete Opportunitys identifizieren und die Erfolgsquoten erhöhen. Um Zusammenhänge zwischen Verkäuferverhalten, Opportunity-Erfolgsquote und anderen komplexen Variablen zu erkennen, führt die KI stetige Korrelationsanalysen durch. Zudem gibt sie Empfehlungen, welche Aufgaben oder Interaktionen ausgeführt werden sollten, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen. Diese Prognosegenauigkeit kann schließlich von den Vertriebsleitenden bewertet werden und verschiedene potenzielle Ergebnisse mit datenbasierten Analysen der Abschlusswahrscheinlichkeit modellieren.
Fazit
Künstliche Intelligenz kann nahezu überall eingesetzt werden. Es sollte sich jedoch immer die Frage gestellt werden, wie sinnvoll die jeweilige Anwendung auch tatsächlich ist. Im Bereich Produktion und Vertrieb birgt die Technologie auf jeden Fall viele Chancen. Denn wo viele Daten und Zahlen vorliegen und diese tiefgreifend analysiert werden können oder sogar am besten sollten, liegt eine der größten Stärken der KI.
Die Möglichkeiten im Bereich „KI in Produktion und Vertrieb“ sind aber auch nahezu endlos. Fall Sie nun also noch Fragen zum Thema haben oder analysieren möchten, wo Sie am besten künstliche Intelligenz in ihre Prozesse integrieren können, kontaktieren Sie uns – unsere Berater helfen Ihnen gerne!
