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KI-Benchmarking: Best-Practice von KI in Forschung & Entwicklung

Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen hat mit einem Industriekonsortium und der Complexity Managment Acadamy eine Benchmark-Studie zum Thema 'KI in der Forschung & Entwicklung (F&E)' durchgeführt. Am 23. Mai kürten sie die Top-Performer aus der Industrie.

Preisträger und Konsortium des Benchmarkings KI in der F&E 2019 Bildquelle: © CMA, Kurt Beyer

Preisträger und Konsortium des Benchmarkings 'KI in der F&E 2019' (vlnr): Dr. Jan-Henning Fabian (ABB), Klaus Bohle und Dr. Christian Michels und Dr. Andrea Stricker (3M Deutschland), Jan Koch (WZL, RWTH Aachen), Audrey Galametz (Airbus), Prof. Dr. Günther Schuh (WZL, RWTH Aacen), Dr. Annabel Jondral (Dürr Systems), Dr. Martin Hoffmann (ABB), Dr. Thomas Renner (Wacker Chemie), Dr. Simon Alt (Dürr Systems).

Die Studie untersuchte, wie KI in der Forschungs- und Entwicklungsarbeit von Unternehmen genutzt wird und wo sie bereits Eingang in neue Produkte findet. Über detaillierte schriftliche Fragebögen gaben über 200 Unternehmen Antworten zu vier zentralen Themenfeldern der KI in der F&E. Neben der Identifikation von neuen Leistungsangeboten durch die „Applikation von KI im Produktportfolio“, wurden Anwendungsmöglichkeiten zur „Optimierung der internen F&E-Prozesse“ abgefragt. Zudem gaben die Unternehmen Auskunftzu „organisatorischen Voraussetzungen“ sowie „technologischen Voraussetzungen“ einer erfolgreichen Integration von Künstlicher Intelligenz in der F&E. Zunächst wurden die Antworten zum KI-Einsatz ausgewertet und 30 Top-Performer identifiziert. Aus dieser Gruppe ermittelte das WZL der RWTH Aachen und die Complexity Management Academy die fünf führenden Unternehmen – zu den ‚Successful Practices 2019‘ gehören 3M Deutschland, ABB, Airbus, Dürr Systems und Wacker Chemie.

Ein Sieger-Beispiel: KI bei Dürr Systems

Dürr Systems beispielsweise konnte beim Bewertungskriterium „Applikationen im Portfolio“ punkten: Deren Software ‚DXQplant.analytics‘ nutzt KI, um systematisch auftretende Qualitätsabweichungen im Lackierprozess von Autos zu erkennen, die Ursachen aufzudecken und Optimierungsvorschläge abzuleiten. Das gelingt durch selbstlernende Datenmodelle, die in den gemessenen Qualitätsdaten wiederkehrende Muster suchen und diese mit Besonderheiten im Lackierprozess verknüpfen. Ein weiteres Argument für Dürr war die gemeinsam mit Partnerunternehmen gegründete Plattform ‘Adamos’ für das Industrielle Internet der Dinge.

Community mit produzierenden Firmen im Aufbau

Ein zentrales Ergebnis der Konsortialstudie ist, dass insbesondere die Successful-Practice-Unternehmen Anwendungsfälle in Netzwerken entwickeln. Das Ziel der nun folgenden Aktivtäten: Die Kompetenzen des Hochschulumfeldes der RWTH Aachen sollen enger mit den produzierenden Unternehmen verknüpft werden. Auf dem Campus der Universität wird eine Community mit produzierenden Unternehmen aufgebaut, um die Kollaboration im Themenfeld von digitalen Lösungen in der F&E zu fördern. Demonstratoren sollen aufgebaut und Anwendungsfälle umgesetzt werden. 

Basis für Datenerhebung

Die Ermittlung der „Successful Practices“ fand in Zusammenarbeit mit einer Jury aus Experten internationaler Unternehmen statt, die zugleich das Konsortium des Projekts stellten. Mitglieder des Konsortiums waren 24 führende Industrieunternehmen aus der produzierenden Industrie innerhalb verschiedenster Branchen. Prof. Günther Schuh, Direktor des WZL der RWTH Aachen, leitete das Projekt. Zu Projektbeginn im Juli 2018 erarbeiteten die Partner die aktuellen industriellen Herausforderungen im Themenfeld ‘Integration von KI in F&E’. Diese Herausforderungen bildeten die Basis für den Fragebogen. Ein Großteil der darauf antwortenden Unternehmen stammt aus Deutschland. Die übrigen Firmen haben ihren Sitz im europäischen Ausland sowie in den USA oder Asien.