Für Unternehmen

„Wir wollen KI-Technologien besser zugänglich machen“

„Do AI Yourself“ – so lautet der klangvolle Namen eines Projekts, in dem die Ruhr-Universität Bochum und die Technische Universität (TU) Dortmund derzeit kooperieren. Das Team entwickelt gemeinsam mit Industriepartnern Konzepte, mit denen kleine und mittelständische Unternehmen KI-basierte Dienstleistungen anbieten könnten, ohne selbst die technische Infrastruktur dafür zu haben. Im Interview erzählt Prof. Dr. Jens Pöppelbuß vom Lehrstuhl für Industrial Sales and Service Engineering der Ruhr-Universität Bochum, wie das funktionieren kann.

Herr Professor Pöppelbuß, wie könnten kleine und mittelständische Unternehmen von neuen KI-Dienstleistungen profitieren?
Solch eine KI-Unterstützung könnte zum Beispiel im Rahmen von „predictive maintenance“ sinnvoll sein: Wenn ein Unternehmen eine Produktionsanlage vertreibt, möchte der Kunde, dass diese möglichst ohne Unterbrechung läuft. Mithilfe von Machine Learning, also im weitesten Sinne KI-Modellen, können Nutzungsdaten der Anlage analysiert und Unregelmäßigkeiten festgestellt werden. So lässt sich beispielsweise vorhersagen, wann ein bestimmtes Bauteil überhitzen wird.

Dann könnte man eingreifen, bevor die Anlage ausfällt.
Genau. Wenn in der Automobilbranche plötzlich das Band stillsteht, kostet das richtig Geld. In anderen Bereichen ist es vielleicht nicht ganz so dramatisch, aber natürlich möchte man generell Produktionsausfälle vermeiden. Es wäre ein Vorteil, wenn ein Unternehmen seinem Kunden eine bessere Verfügbarkeit der Anlage versprechen könnte.

Was sind die Herausforderungen für kleine und mittelständische Unternehmen dabei?
Zum einen benötigen die Unternehmen Zugang zu den Nutzungsdaten vom Kunden. Gehen wir davon aus, dass sie diese bekommen, braucht das Unternehmen immer noch die technische Infrastruktur und das Wissen, wie ein Machine-Learning-Modell trainiert werden muss, sodass es Abweichungen in den Nutzungsdaten finden und richtig interpretieren kann.

 Es klingt leichter, als es in der Praxis ist.

Wie könnten die Unternehmen an die Infrastruktur und das Know-how herankommen?
Sie könnten sie extern bei KI-Dienstleistern wie Microsoft Azure oder Amazon Web Services einkaufen. Das Unternehmen würde also die KI-Services anderer Firmen nutzen, um seinem Kunden eine Produktionsanlage inklusive KI-basierter predictive maintenance anzubieten. Es klingt allerdings leichter, als es in der Praxis ist.

Warum?
Im Detail stellen sich viele Fragen. Ein Beispiel: Kunden könnten Bedenken haben, ihre Nutzungsdaten zu teilen, weil sie damit Geschäftsgeheimnisse verraten könnten. Dann muss man schauen, ob man statt einer Cloud-Lösung eine On-Premise-Lösung finden kann, sodass die Daten beim Kunden verbleiben.

Wie kann Ihr Projekt dabei helfen?
In Bochum entwickeln wir Geschäftsmodelle für datenbasierte Dienstleistungen, die für kleine und mittelständische Unternehmen funktionieren könnten. Unsere Dortmunder Kollegen vom Lehrstuhl für Enterprise Computing von Prof. Dr. Christian Janiesch entwickeln Konzepte für die IT-technische Umsetzung. Wir kooperieren dabei mit Industriepartnern, zum Beispiel einem Softwareunternehmen und einem Hersteller für CO₂-Schneestrahlreinigungs-Anlagen.

Wie weit sind Sie bereits gekommen?
Wir haben gemeinsam mit unseren Industriepartnern relevante Kriterien zusammengetragen, anhand derer ein Unternehmen bewerten kann, ob sich durch KI-Dienstleistungen neue Geschäftspotenziale ergeben. Unsere Checkliste beinhaltet Fragen wie: Welche Daten habe ich zur Verfügung? Was erwartet mein Kunde von mir? Wie könnte ich eine KI-Lösung umsetzen?

Letztendlich wollen wir aktuelle KI-Technologien besser für kleine und mittelständische Unternehmen zugänglich machen – und auch darauf aufmerksam machen, dass man sie wirtschaftlich nutzen kann.

Im Ruhrgebiet, in Deutschland und auch in Europa müssen wir schauen, wie wir langfristig die Wettbewerbsfähigkeit von Industriebetrieben sichern können.

Halten Sie die neuen Geschäftsmodelle für erfolgversprechend?
Grundsätzlich ja. Es muss natürlich ein Umsetzungswille bei den Unternehmen da sein und ein konkreter Kundenbedarf. Im Ruhrgebiet, in Deutschland und auch in Europa müssen wir schauen, wie wir langfristig die Wettbewerbsfähigkeit von Industriebetrieben sichern können. Dafür hilft es meines Erachtens, ein paar Schritte vorauszudenken und kundenorientiert zu agieren. Genau an diesen Herausforderungen arbeiten wir auch mit vielen weiteren Kolleg*innen und Unternehmen in unserem Zentrum für das Engineering Smarter Produkt-Service-Systeme, kurz ZESS.