Machine Learning ist im Alltag der Produktion angekommen

AllCloud stellt die Ergebnisse der Studie „Machine Learning in der Produktion“ vor. Die Studie zeigt deutlich auf, dass Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning (ML) im Bereich der Fertigung und Produktion erkannt haben.

So plant nahezu jedes zweite Produktionsunternehmen die Optimierung der eingesetzten ML-Systeme. 41 % wollen den Einsatz weiter verstärken und auf andere Bereiche auszuweiten. Dafür sprechen viele Gründe: ML-Modelle können beispielsweise maßgeblich den Erfolg eines Unternehmens beeinflussen und entscheidend für die strategische Ausrichtung sein.

Haupteinsatzfelder und -vorteile

Gegenwärtige Haupteinsatzfelder sind Qualitätssicherung und -kontrolle (bei 37 % der befragten Unternehmen), die Logistik und Bestandserweiterung (bei 25 %), die Optimierung des Produktionsprozesses (bei 24 %) und die vorausschauende Instandhaltung (ebenfalls bei 24 %).

Die Vorteile des Einsatzes von ML sind immens. Ein wichtiger Nutzen sind Kostenersparnisse, die bei 45 % der Befragten auftreten. Darüber hinaus geben 42 % an, dass eine Produktionsoptimierung erreicht wurde. 41 % sehen eine Produktivitätssteigerung, 34 % eine Prozessbeschleunigung und 32 % eine Mitarbeiterentlastung durch den Einsatz von Machine Learning.

Bild: Pläne der befragten Unternehmen für den zukünftigen Einsatz von Machine Learning (Quelle: AllCloud)

Gefragte Implementierungspartner

Die Studie zeigt außerdem, dass sich die ambitionierten Pläne der Unternehmen nicht ohne die Hilfe von Implementierungspartnern umsetzen lassen. Lediglich zwei Prozent der Produktionsunternehmen können ihre zukünftigen Pläne im Bereich von ML-Technologien eigenständig umsetzen. Entsprechend geben 98 % der Befragten an, auf externe Dienstleister angewiesen zu sein. Dieser Bedarf liegt in der fehlenden Expertise der Unternehmen im Bereich von ML-Modellen und -Tools und dem Fachkräftemangel begründet. Den befragten Unternehmen fehlt es an Experten, die den Umgang, die Einsatzfelder und die Potenziale von ML-Systemen kennen und für das Unternehmen erschließen können. Auch bei den technischen Bedarfen und der Entwicklung individueller ML-Strategien sind externe Dienstleister unverzichtbar, um den Einsatz von Machine Learning im Industrie- und Produktionsumfeld weiter voranzutreiben.

Weitere Informationen:

Die Studie steht hier auf Deutsch zum Download bereit.

AllCloud ist zudem auf Hannover Messe in Halle 5 an Stand A54 als Aussteller (als Partner von AWS) vertreten und steht dort zu Gesprächen über die Studie etc. zur Verfügung.

Methodik:

Im Rahmen der vorliegenden repräsentativen Studie, die von der techconsult GmbH verfasst und von der AllCloud GmbH unterstützt wurde, sind im März 2022 über 200 Entscheider aus Unternehmen befragt worden, in denen bereits Machine Learning eingesetzt wird. Dabei wurden folgende Branchen untersucht: Verarbeitendes Gewerbe (44%), Baugewerbe (20%), Energieversorgung (18%), Wasser-, Abwasser- und Abfallentsorgung (8%) und Bergbau (7%). Außerdem wurden die Unternehmensgrößen (250-500 MA (40%), 500-1.000 MA (28%), 1.000-5.000 MA (17%) und mehr als 5.000 MA (15%)) sowie die Position im Unternehmen (CEO (5%), CTO (4%), CDO (10%), CIO (22%), BDM (8%), Data Scientist/Engineer (6%), Leiter Forschung und Entwicklung (8%), Produktionsleiter (26%) und andere Positionen (11%) erhoben.

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