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Transformation der Fertigung durch KI-Bereitschaft

Reifegradindex für industrielle künstliche Intelligenz

Wir stellen AIMRI vor

Die Einführung von KI verändert die Fertigungslandschaft rasant, doch viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI effektiv zu skalieren. Herausforderungen wie isolierte Datensilos, unklare KI-Strategien und mangelnde KI-Bereitschaft der Belegschaft behindern den Fortschritt.

Der Reifegradindex für industrielle künstliche Intelligenz (AIMRI) AIMRI wurde entwickelt, um Herstellern bei der systematischen Bewertung und Verbesserung ihrer KI-Fähigkeiten zu helfen. Entwickelt von INCIT und Detecon, bewertet AIMRI die KI-Bereitschaft anhand von 20 Schlüsseldimensionen, die Strategie, Governance, Dateninfrastruktur und KI-Anwendungen in Betrieb, Lieferkette und Produktlebenszyklusmanagement umfassen.

AIMRI bietet einen strukturierten Fahrplan zur Priorisierung von KI-Investitionen, zur Abstimmung der Interessen aller Beteiligten und zur Erzielung messbarer Verbesserungen. Durch detaillierte Analysen und Benchmarking anhand von Best Practices liefert AIMRI Erkenntnisse, um die KI-Einführung zu beschleunigen und Wettbewerbsvorteile zu erschließen.

Bereit für Ihre KI-Reise?

Ermitteln Sie mit AIMRI Ihre KI-Bereitschaft und positionieren Sie Ihr Unternehmen für KI-gestützten Erfolg.

KI-Potenzial in der Fertigung

KI-Investitionen von Marktführern im Vergleich zu ihren Mitbewerbern

Überwindung der Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Fertigung

Die Einführung von KI stellt Hersteller vor erhebliche Herausforderungen. Ein häufiges Hindernis ist die mangelnde Transparenz bei der Identifizierung wichtiger Verbesserungspotenziale, wodurch viele unsicher sind, wo KI den größten Mehrwert bieten kann. Auch die Schaffung der notwendigen Grundlagen für KI ist komplex, insbesondere wenn Unternehmen die Bemühungen abteilungsübergreifend koordinieren und gleichzeitig bestehende Systeme neben neuen KI-Technologien verwalten müssen. Die Komplexität und die gegenseitigen Abhängigkeiten von KI-Systemen erschweren die Integration zusätzlich. 

Erschwerend kommt hinzu, dass viele KI-Initiativen keine messbaren Auswirkungen nachweisen können. Selbst wenn Pilotprojekte in einem Werk erfolgreich sind, fällt es Herstellern oft schwer, diese Lösungen aufgrund uneinheitlicher Infrastruktur und unterschiedlicher digitaler Reifegrade auf andere Werke auszuweiten. 

Der Reifegradindex für industrielle künstliche Intelligenz (AIMRI) ist darauf ausgelegt, diese Hindernisse zu überwinden. Es beginnt mit einem ganzheitliche Beurteilung AIMRI bietet eine umfassende Analyse der organisatorischen, technologischen und strategischen Dimensionen, um die Abstimmung zwischen KI-Initiativen und Geschäftszielen sicherzustellen. strukturierte Fundamente zur Identifizierung von Fähigkeitslücken, Sets klare Prioritäten basierend auf Bereitschaft und Kapitalrendite und ermöglicht Benchmarking im Vergleich zu den Best Practices der Branche. Wichtig ist auch, dass es Folgendes verbessert: Stakeholder-Kommunikation, um Führungsteams dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und auf ihrem Weg zur KI sinnvolle Fortschritte zu erzielen.

Unsere Methoden

Führen
Rahmen

Umbau und eine Produktionsstätte

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STUFE
Rahmen

Die wichtigsten Konzepte und Werkzeuge hinter AIMRI

Mehr erfahren

Bewertung
Matrix

Erstes KI-gestütztes Selbstdiagnosetool für die Fertigungsindustrie

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Priorisieren
Matrix

Richtungsinstrument für die Managementplanung

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Wie funktioniert AIMRI für Sie?

Intelligence Enterprise als Hebel

01

KI-Prozessanpassung

Integrieren Sie KI, um Arbeitsabläufe, Entscheidungsfindung und Effizienz in den Bereichen Betriebsmanagement, Lieferkette und Produktlebenszyklusmanagement zu optimieren.

Technologische Wegbereiter

03

Technologieinfrastruktur und Datenmanagement

Integration, Konnektivität, Sicherheit, Speicherung, Skalierbarkeit, Rechenleistung, KI-Schnittstellen, Datenherkunft, Metadaten, Datenprozesse, Datenqualität, Datendiversität, Feature Engineering.

04

Modellmanagement

Modellzuverlässigkeit, Leistungsfähigkeit und Versionskontrolle.

Organisatorische Befähiger

05

KI-Strategie

Daten- und KI-Strategie, Akzeptanz im Business, Ressourcenallokation, KI-Portfolio, Innovation, Zusammenarbeit im Ökosystem.

06

KI-Organisation

Einbindung der Führungsebene, Veränderungsmanagement, KI-Kultur, Wissensmanagement, Weiterbildung.

07

Ethische und ökologisch effiziente KI

Fairness, Menschenrechte, Transparenz, Rechenschaftspflicht, soziale und ökologische Auswirkungen.

08

Risiko und Governance

Einhaltung von Vorschriften, Risikomanagement, Compliance- und Governance-Rahmenwerk, Schulungen, Audits.

Die sechs wichtigsten Unterscheidungsmerkmale von AIMRI

Die nächste Generation darüber hinaus
Smart Industry Readiness Index (SIRI)

01

Evolutionärer Sprung von der digitalen Reife zur KI-gestützten Intelligenz mit leistungsbezogenen Ergebnissen

KI-spezifischer Fokus

03

Gezielte Bewertung des KI-zentrierten Reifegrads in Bezug auf Strategie, Organisation und operative Integration – miteinander verknüpfte Dimensionen

Verknüpfte Dimensionen

05

Erstes Rahmenwerk, das die Interdependenzen der KI-Dimensionen mit progressiven KPI-Roadmaps aufzeigt.

Unabhängiger und ganzheitlicher Rahmen

02

Umfassendes 20-dimensionales Modell, entwickelt von führenden Institutionen, herstellerneutraler Ansatz

Reifegradmodell mit Beweisführung

04

Evidenzbasierte Bewertungen mit überprüfbaren Nachweisen und Leistungsvalidierung durch Enterprise Performance Impact KPIs (EPIK)

Auswirkungen des globalen Benchmarking

06

Ermöglicht den nationalen Vergleich der KI-Bereitschaft und die Entwicklung von Strategien für wirtschaftliche Nachhaltigkeit.

Next-Generation Beyond Smart Industry Readiness Index (SIRI)

01

Evolutionärer Sprung von der digitalen Reife zur KI-gestützten Intelligenz mit leistungsbezogenen Ergebnissen

Unabhängiger und ganzheitlicher Rahmen

02

Umfassendes 20-dimensionales Modell, entwickelt von führenden Institutionen, herstellerneutraler Ansatz

KI-spezifischer Fokus

03

Gezielte Bewertung des KI-zentrierten Reifegrads in Bezug auf Strategie, Organisation und operative Integration – miteinander verknüpfte Dimensionen

Reifegradmodell mit Beweisführung

04

Evidenzbasierte Bewertungen mit überprüfbaren Nachweisen und Leistungsvalidierung durch Enterprise Performance Impact KPIs (EPIK)

Verknüpfte Dimensionen

05

Erstes Rahmenwerk, das die Interdependenzen der KI-Dimensionen mit progressiven KPI-Roadmaps aufzeigt.

Auswirkungen des globalen Benchmarking

06

Ermöglicht den nationalen Vergleich der KI-Bereitschaft und die Entwicklung von Strategien für wirtschaftliche Nachhaltigkeit.

Die nächste Generation
Smart Industry Readiness Index (SIRI)

Der Smart Industry Readiness Index (SIRI) setzte den globalen Maßstab für die Industrie-4.0-Bereitschaft und konzentrierte sich dabei primär auf digitale Produktivität und intelligente Fertigungsmethoden. AIMRI geht den nächsten Entwicklungsschritt, indem es neben der digitalen Reife auch KI-gestützte Intelligenz in den Bereichen Strategie, Organisation, Daten, Ethik und operative Integration einbezieht. Mit EPIK (Enterprise Performance Impact KPIs) verknüpft AIMRI den Reifegrad der Bereitschaft direkt mit Geschäftsergebnissen wie Gesamtanlageneffektivität (OEE), Nachhaltigkeit und autonomen Abläufen.

Unabhängiges und ganzheitliches Bereitschaftsrahmenwerk

Im Gegensatz zu herstellerspezifischen Modellen ist AIMRI unabhängig und wurde von INCIT und Detecon mit wissenschaftlichen Beratern führender Institutionen (TUM, Maryland, Tecnológico de Monterrey) entwickelt. Es deckt 20 Dimensionen in den Bereichen Strategie, Organisation, Ethik, Risiko, Technologie und Unternehmensbetrieb ab und ist damit das weltweit umfassendste Rahmenwerk zur KI-Bereitschaft. EPIK stärkt die Unabhängigkeit des Rahmenwerks durch neutrale, evidenzbasierte KPIs, die global anwendbar und nicht an herstellerspezifische Technologien oder branchenspezifische Standards gebunden sind. 

KI-spezifischer Fokus

AIMRI bewertet auf einzigartige Weise die KI-zentrierte Reife und nicht nur die digitale Transformation. Die Bewertung umfasst KI-Strategie, KI-Organisation, Modellmanagement, KI-Lebenszyklus, KI-Prozessanpassung und KI-Kollaboration und ist damit direkt relevant für Unternehmen, die KI in realen Produktionsumgebungen implementieren. Mit EPIK zeigt AIMRI, wie sich KI-Reife in konkreten Leistungsverbesserungen niederschlägt – von Produktivitätssteigerungen (KI-OEE, KI-OLE) über Nachhaltigkeitskennzahlen (Energieindex, Ausschussquote) bis hin zu zukunftsfähigen KPIs für autonome Prozesse.

Reifegradmodell mit Beweisführung

Jede Dimension umfasst Leitlinien, Nachweise und beispielhafte Indikatoren und bietet so überprüfbare, evidenzbasierte Reifegradbewertungen. EPIK ergänzt dies durch eine Leistungsvalidierung: Messbare KPIs bestätigen, ob der Reifegradfortschritt tatsächlich Auswirkungen auf Effizienz, Nachhaltigkeit und Resilienz hat. Dadurch ist AIMRI sowohl auditierbar als auch ergebnisorientiert und gewährleistet Glaubwürdigkeit bei Regierungen, Herstellern und Investoren.

Verknüpfte Dimensionen für die Akzeptanz in der Praxis

AIMRI ist das erste Reifegradmodell, das die Interdependenzen zwischen KI-Dimensionen aufzeigt (z. B. erfordert ein höherer Reifegrad im Operations Management eine ausreichende Reife der KI-Infrastruktur). EPIK orientiert sich an diesen Interdependenzen und bietet stufenbasierte KPIs, die sich mit zunehmendem Reifegrad weiterentwickeln (z. B. KI-gestützte Gesamtanlageneffektivität (OEE) in frühen Phasen, autonome Betriebsrate in fortgeschrittenen Phasen). Dadurch erhalten Unternehmen einen progressiven Fahrplan, der den Reifegrad der Bereitschaft mit den Leistungsergebnissen und den strategischen Prioritäten verknüpft.

Globales Benchmarking und politische Auswirkungen

AIMRI ist nicht nur für Unternehmen, sondern auch für nationale Benchmarking-Zwecke konzipiert und ermöglicht es politischen Entscheidungsträgern, die KI-Bereitschaft branchen- und länderübergreifend zu vergleichen. Durch die Integration von EPIK können politische Entscheidungsträger noch einen Schritt weiter gehen: Sie können nicht nur die Bereitschaft, sondern auch die wirtschaftlichen und ökologischen Auswirkungen der KI-Einführung in verschiedenen Regionen und Sektoren messen. Gemeinsam bilden AIMRI und EPIK die Grundlage für KI-bezogene Anreize, Bildungsstrategien, die Integration von ESG-Kriterien und nationale Industriepolitiken. 

Wer kann von AIMRI profitieren? 

Technologie- und Beratungsunternehmen

Überwindung der Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Fertigung

Fertigungsunternehmen stehen bei der Implementierung von KI vor spezifischen Herausforderungen, aber AIMRI bietet gezielte Lösungen, um diese zu bewältigen.

Die Herausforderungen

Unklare Verbesserungsbereiche

Die Hersteller haben Schwierigkeiten, diejenigen Prozesse zu identifizieren, die am meisten von der Implementierung von KI profitieren würden.

Stiftungen für schwache KI

Vielen Anlagen fehlt die notwendige Dateninfrastruktur und das Fachwissen, um KI-Initiativen zu unterstützen.

Wechselwirkungen in komplexen Systemen

Die Vernetzung der Betriebsabläufe erschwert die Isolierung von Bereichen, in denen KI implementiert wird.

Der Lösungsansatz

Ganzheitliche Beurteilung

Ein strukturierter Rahmen zur Bewertung des gesamten Fertigungsökosystems.

Strukturierte Lückenidentifizierung

Identifizieren Sie konkrete Verbesserungspotenziale anhand messbarer Benchmarks im Vergleich zu Branchenstandards.

Verbesserte Einbindung der Interessengruppen

Schaffen Sie Klarheit und Akzeptanz auf allen Ebenen durch datengestützte Implementierungsstrategien.

KI-Investitionen von Marktführern im Vergleich zu ihren Mitbewerbern

Führende KI-Unternehmen stellen mehr Budget und Ressourcen bereit, um von KI zu profitieren.

102%

Umsatzbeteiligung

Führende Unternehmen investieren doppelt so viel in Digitalisierung und KI.

56%

2024 Anstieg der KI/GenAI-Investitionen gegenüber 2023

Jährliches Wachstum der KI-Investitionen

98%

Festangestellte Vollzeitkräfte

Mitarbeiter, die für digitale und KI-Arbeiten zuständig sind

55%

Aufstiegsmöglichkeiten

Arbeitskräfte werden in KI / GenAi geschult

KI-Potenzial in der Fertigung

IT-Geräteherstellungsindustrie

KI-gestützte Automatisierung
Montage und Prüfung

42% Steigerung des Gesamtwerts
Anlageneffektivität (OEE)

KI-gestütztes Lager
und Logistikplanung

44% Reduzierung der Linienumrüstung
Zeit in der IT-Geräteherstellung

Elektronikfertigungsindustrie

Automatisierte Energie
Effizienzmanagement

33% Reduzierung im Gebäude
Energieverbrauch

KI-gestützte Ressource
Recycling

60% Reduzierung des Materialabfalls in der Leitung
aus Kartons in der Elektronikproduktion

Grundstoffherstellungsindustrie

Intelligente Ausrüstung
Wartung & Terminplanung

35% Reduzierung ungeplanter
Ausfallzeit

KI-Steuerung und -Optimierung für Ket-Zement
Produktionsprozess

11% Reduzierung des Kohleverbrauchs pro
tonnenweise Produkt