Künstliche Intelligenz in Instandhaltung und Asset Management gezielt einsetzen
Künstliche Intelligenz in der Praxis: Nutzen, Use Cases und Vorgehen
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend zu einem relevanten Werkzeug in der Instandhaltung und im Asset Management. Ihr Nutzen entsteht jedoch nicht durch Technologie allein, sondern durch den gezielten Einsatz in klar definierten Anwendungsfällen.
Spannende Use Cases wie Ersatzteilerkennung und Ersatzteilklassifikation, Stammdatenpflege, Wissensmanagement, Schulungs-Videos, Predictive Maintenance, Anomalie-Analyse oder Lebensdauerprognosen zeigen, welches Potenzial in Künstlicher Intelligenz steckt.
Wir empfehlen ein strukturiertes Vorgehen bei Auswahl und Einführung von KI-Anwendungen. Das verfolgte Ziel und die Wirtschaftlichkeit müssen im Fokus stehen.
Welche Ziele können mit künstlicher Intelligenz verfolgt werden?
Im Rahmen einer laufenden Marktbeobachtung sondieren wir praxistaugliche KI-Anwendungen für den Technik-Bereich. Neben der Praxistauglichkeit wird auch die Wirtschaftlichkeit der Lösungen auf den Prüfstand gestellt. Grundsätzlich sollen KI-/AI-Anwendungen u.a. folgende Auswahlkriterien erfüllen:
- Praxistaugliche Anwendung mit nachgewiesenen Einsatzbeispielen, die die Entwicklungs- & Pilotphase bereits abgeschlossen haben (Referenzen von Einsatzbeispielen mit nachgewiesenem Rollout in Instandhaltung & Asset Management & ggf. Engineering)
- Nachvollziehbare / darstellbare Wirtschaftlichkeit (in Euro)
- Offensichtlich erkennbare / vermittelbare Verbesserung des Arbeitsumfeldes
- Verwertbarer / vermarktungsfähiger Technologie-Anspruch – gesteigerte Attraktivität des Arbeitsplatzes bzw. des Arbeitgebers.
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