Im Software-Herzen eingebettet

Der Anwendungsdruck ist enorm: In praktisch allen industriellen Segmenten verspricht der Einsatz von KI bislang unvorstellbare Effizienzsprünge, Modernisierungsoptionen und Kostenvorteile. Aber sie ist kein Selbstläufer, sondern muss gezielt und koordiniert eingesetzt werden. Ein Flickenteppich aus KI-Tools oder gar KI-Silos im Unternehmen ist nicht nur kontraproduktiv, sondern wirft auch kritische Fragen hinsichtlich der Sicherheit und der Compliance-Konformität auf. Die logische Konsequenz ist die Einbettung der KI-Tools in die Unternehmens-IT als ‚Embedded AI‘. Und die kann im industriellen Kontext nur im Software-Herzen jedes produktiven Unternehmens liegen. Durch die native Integration mutiert die Unternehmens-Software mit ihren ERP-, FSM- und EAM-Systemen zur zentralen Plattform für die KI-Nutzung.

Nahtlose Integration statt isolierter Tools

Anders als bei generischen KI-Tools wird es dadurch möglich, kontextbezogene Intelligenz gezielt auf die spezifischen Anforderungen industrieller Abläufe zuzuschneiden. Die Einsatzszenarien sind quasi unerschöpflich. KI kann dafür in all ihren verschiedenen Ausprägungen genutzt werden: als analytische, prädiktive, generative oder agentische KI. Durch die zentrale Einbettung all dieser Funktionen in die Business Software wird dem häufig auftretenden IT-Wirrwarr in Unternehmen systematisch der Boden entzogen und die Sicherheitsrisiken durch die unkontrollierte Nutzung von KI-Tools werden minimiert. Das beugt auch der latenten Gefahr von Schatten-IT vor, die gerade im KI-Umfeld neue Aktualität und Brisanz erfährt.

Eingebettete KI-Funktionalitäten senken zudem die Einstiegshürde für die Anwender. Statt nach dem passenden Tool zu suchen, können sie innerhalb ihrer vertrauten Umgebung sofort auf die gerade benötigten KI-Funktionen zugreifen, die direkt in die branchenspezifische Lösung integriert sind. Durch die Anbindung an die Cloud sind sie zudem hochskalierbar. Die Bereitstellung zusätzlicher Ressourcen kann so schneller und leichter erfolgen. Und die einheitliche Benutzeroberfläche vereinfacht die Bedienung und erleichtert die Arbeit. Davon profitieren Effektivität und Effizienz.

Embedded AI in der industriellen Praxis

Typische Anwendungsszenarien für Embedded AI im Industrieumfeld sind die Produktentwicklung, Bedarfs- und Absatzprognosen, die Produktionssteuerung und dynamische Workflows, die Servicesteuerung sowie die vorausschauende Wartung. Ihr potenzieller Einsatz beginnt schon im Vorfeld bei der Identifikation und Prognose neuer geschäftlicher Möglichkeiten. Dazu werden die historischen Daten bereits getätigter Geschäfte analysiert und die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass ein neues Geschäft erfolgreich abgeschlossen werden kann. Anwender haben dabei die Option, das Modell anhand ihrer eigenen Daten neu zu trainieren. Dadurch entsteht ein maßgeschneidertes, weitaus exakter passendes Modell. Der Vertrieb kann nicht nur die Prospects mit höherer Wahrscheinlichkeit priorisieren, er erhält auch mehr Transparenz über wichtige Faktoren, die die Vertriebsleistung beeinflussen. Die datengestützten Erkenntnisse ermöglichen eine bessere strategische Planung und effektivere Entscheidungsfindung. Vertriebliche Potenziale werden durch KI-gestützte Bedarfs- und Absatzprognosen treffsicherer erkannt.

Das hat in der Folge den Vorteil, dass das Bestands- und Ressourcenmanagement genauer angepasst und überflüssige Lagerhaltung reduziert werden kann. Aus der dadurch möglichen exakteren Ressourcenplanung resultiert wiederum eine effizientere Ressourcennutzung. Dafür werden auch historische Daten herangezogen und durch maschinelles Lernen analysiert, um genauere Zeitangaben für die verschiedenen Arbeitsaufgaben zu liefern. So wird das operative Geschäft durch eine höhere Planungseffizienz unterstützt.