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Künstliche Intelligenz im Metallhandwerk
Projektziele & Projektergebnis
Erstellung projekt in den Bereichen „Prozesse“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Strategieentwicklung, des Innovationsgrades, des wirtschaftlichen Erfolges (Umsatz, Gewinn und Marktanteile).
Das Projekt entwickelt einen praxisnahen Leitfaden zur KI-Integration in der Feinmechanik, identifiziert branchenspezifische Herausforderungen und erarbeitet KI-gestützte Lösungen, die in einem Referenzunternehmen getestet und durch Best Practices unterstützt werden.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie können KI-Technologien gezielt in der Feinmechanik eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und betriebliche Abläufe effizienter zu gestalten?
- Welche branchenspezifischen Herausforderungen erschweren die Einführung von KI und welche Lösungsansätze ermöglichen eine praxisnahe Integration in bestehende Strukturen?
- Wie lassen sich gewonnene Erkenntnisse und Best Practices in einem strukturierten Leitfaden zusammenfassen, um Unternehmen eine einfache Umsetzung zu ermöglichen?
Projektdetails
Herausforderung
Produktionsabläufe in der Feinmechanik sind in vielen Fällen durch manuelle Tätigkeiten geprägt. Dabei kommen in der Fertigung zwar zunehmend digitale Prozesse zum Einsatz, doch die gezielte Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) ist noch wenig erprobt, wodurch Potenziale zur Effizienzsteigerung ungenutzt bleiben. Ein Hauptgrund ist die fehlende Kenntnis über branchenspezifische Möglichkeiten für den Einsatz von KI, die einen einfachen Einstieg in die Nutzung dieser Technologie ermöglichen.
Zielsetzung
Das Ziel des Projekts ist daher die Identifikation von Handlungsfeldern und Lösungsansätzen für KI-Anwendungen, die für die Feinmechanik von unmittelbarer Bedeutung sind.
Projektbeschreibung
Im ersten Teil des Projekts sollen konkrete Handlungsfelder für den Einsatz von KI in der Feinmechanik anhand der Uhe Feinmechanik GmbH als Beispielunternehmen aufgezeigt werden. Hierfür werden Interviews mit Mitarbeitenden und explorative Beobachtungen durchgeführt und bestehende Herausforderungen und Potenziale identifiziert. Diese werden anschließend nach ihren charakteristischen Merkmalen geclustert, um Handlungsfelder ableiten zu können. Zum Schluss werden passende KI-Anwendungen durch den Einsatz von Kreativitätstechniken und Recherchen ermittelt. Im zweiten Teil des Projekts erfolgt die Übertragung der Handlungsfelder von der Unternehmensebene auf die Branchenebene der Feinmechanik. Dafür werden Handlungsfelder durch eine Umfrage, Interviews und Fall-Kontroll-Studien in ihrer Relevanz für andere Betriebe der Feinmechanik bewertet. Damit sollen die relevantesten Handlungsfelder für den Einsatz von KI in der Feinmechanik gefunden werden.
Die gewonnen Erkenntnisse werden in einem Leitfaden für die Feinmechanik aufbereitet. Darin beschrieben sind die zehn relevantesten Handlungsfelder mit jeweils zwei Best-Practice sowie Rahmenbedingungen und Empfehlungen zur Implementierung. Damit werden Betriebe aus der Feinmechanik in der Umsetzung eigener Digitalisierungsprojekte unterstützt.
