„Es kann so einfach sein …“
Wenn Sie „Künstliche Intelligenz Beispiel Mittelstand“ googeln, finden Sie viele Studien, Whitepaper und Potenziale, aber nur wenige konkrete profitable Anwendungen. Das wollen wir ändern. Mit verständlichen Künstliche Intelligenz Beispielen aus der Praxis.
Künstliche Intelligenz Beispiel: Herausforderung Kostendruck
Obwohl Windkraft ein boomender Markt ist, stehen Hersteller und Betreiber aufgrund des internationalen Wettbewerbs unter starkem Kostendruck. Einer der Kostentreiber liegt in den Ausfallzeiten von Windkraftanlagen. Ein Windrad, dass bei Wind nicht dreht, erzeugt keinen Strom und damit keinen Umsatz. Das Ziel des Kunden war also, die Ausfallzeiten signifikant zu reduzieren. Bei einer Störung vergingen durchschnittlich 70 Stunden, bis der Techniker die Anlage vor Ort repariert hatte. Dies verursachte jährliche Einbußen in Höhe von € 5 Mio. Der Kunde hatte zwar eine IT-Abteilung mit umfangreichen Datenbeständen der letzten 20 Jahre, eine Zusammenarbeit mit den Technikern, die predictive maintenance Ansätze verfolgten, fand nicht wirklich statt.
Künstliche Intelligenz Beispiel: So sieht unsere Lösung aus
Als erstes wurde das Thema auf die Geschäftsführungsebene transferiert, um eine bereichsübergreifende Lösung zu ermöglichen. Dann wurde die IT-Abteilung um eine Big Data Spezialistin erweitert, die mit Hilfe von KI-Analytics Tools 70 Faktoren wie Windstärke und -richtung, Temperatur, Sonnenstunden, Standort, Anlagentyp, Fehlerhistorie, etc. strukturierte und Signifikanzen bzgl. der Fehleranfälligkeit identifizierte.
Dieser Prozess, in den die Technik gleichberechtigt eingebunden wurde, führte dazu, dass der Ausfall einer bestimmten Komponente in den nächsten drei Monaten mit einer Wahrscheinlichkeit von 60% vorausgesagt werden konnte. Wurden diese Komponenten nun vor dem Ausfall ausgetauscht, reduzierte sich die Ausfallzeit von 70 auf 2 Stunden.
Künstliche Intelligenz Beispiel: € 1 Mio. zusätzliche Erlöse durch KI-Einsatz
Im ersten Jahr wurden die Störungszeiten um 8%, im zweiten Jahr um 13% und im dritten Jahr um 25% reduziert. Dies brachte nach Abzug der notwendigen Personal- und KI-Kosten zusätzliche Erlöse von € 240.000 im Jahr eins und über € 1 Mio. im dritten Jahr.
Aussage des Geschäftsführers: „Dass es so schnell und relativ einfach geht, hätte ich nie erwartet“.
