{"id":1386,"date":"2019-12-12T13:23:00","date_gmt":"2019-12-12T13:23:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/at-de\/?post_type=press-release&p=1386"},"modified":"2026-01-20T08:47:23","modified_gmt":"2026-01-20T08:47:23","slug":"studie-europa-schlaegt-usa-und-china-bei-kuenstlicher-intelligenz-in-produktionsprozessen","status":"publish","type":"press-release","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/at-de\/news\/press-releases\/studie-europa-schlaegt-usa-und-china-bei-kuenstlicher-intelligenz-in-produktionsprozessen\/","title":{"rendered":"Studie: Europa schl\u00e4gt USA und China bei K\u00fcnstlicher Intelligenz in Produktionsprozessen"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tStudie: Europa schl\u00e4gt USA und China bei K\u00fcnstlicher Intelligenz in Produktionsprozessen\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDec 12, 2019<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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Wien, 12. Dezember 2019 \u2013 Eine neue Studie des Capgemini Research Institute<\/a> zeigt, dass Europa federf\u00fchrend beim Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) in Produktionsprozessen ist. 51 Prozent der gr\u00f6\u00dften global aufgestellten Fertigungsunternehmen in Europa implementieren mindestens einen KI-Anwendungsfall. Hersteller k\u00f6nnen sich bei der Einf\u00fchrung von KI-Elementen im Produktionsablauf auf drei Einsatzszenarien konzentrieren: intelligente Wartung, Produktqualit\u00e4tskontrolle und Bedarfsplanung, so ein Ergebnis der Studie nach der Analyse von 22 m\u00f6glichen KI-Anwendungen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Capgemini-Studie \u201eScaling AI in Manufacturing Operations: A practitioners\u2018 perspective’\u201c analysiert, wie KI-Anwendungen implementiert werden und untersucht hierzu weltweit 300 Top-Unternehmen aus den vier Sektoren industrielle Fertigung, Automobil, Konsumg\u00fcter sowie Luftfahrt und Verteidigung. Die Ergebnisse best\u00e4tigen das enorme Potenzial, das sich f\u00fcr die Branche durch KI hinsichtlich geringerer Betriebskosten, verbesserter Produktivit\u00e4t und h\u00f6herer Qualit\u00e4t ergibt. Die weltweit f\u00fchrenden Produktionsunternehmen in Deutschland (69 Prozent), Frankreich (47 Prozent) und Gro\u00dfbritannien (33 Prozent) sind laut der Studie die Vorreiter beim Einsatz von KI-Elementen im Fertigungsbereich.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDie produzierende Industrie stellt in Europa einen Grundpfeiler der Wirtschaft dar. Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, haben sich die hiesigen Fertigungsunternehmen schon fr\u00fchzeitig damit auseinandergesetzt, KI in ihre Wertsch\u00f6pfungskette einzuf\u00fcgen. Die Integration der KI muss allerdings tiefer gehen, denn trotz vieler KI-Konzepte fehlt es den meisten Unternehmen noch an Kompetenz und Erfahrung, diese in den Produktivbetrieb zu \u00fcberf\u00fchren. Die F\u00e4higkeit, wirtschaftliche Fragen in algorithmische Aufgaben zu \u00fcbersetzen, sie auf einer zentralen KI-Plattform in Echtzeit zu verarbeiten und deren Antwort kontinuierlich f\u00fcr Entscheidungen \u00fcber Standorte hinweg im Betrieb zu nutzen, wird k\u00fcnftig entscheidend sein. Dadurch k\u00f6nnen Unternehmen die Vorteile der KI in Wartung, Qualit\u00e4tsmanagement und Planung bestm\u00f6glich nutzen\u201c,<\/em> betont Andreas Hornich, Head of Insights and Data bei Capgemini in \u00d6sterreich. \u201eAuch in \u00d6sterreich tritt das Thema in der herstellenden Industrie immer mehr in den Fokus, allerdings gibt es hierzulande noch keine derart breite Implementierung wie in Deutschland oder Frankreich.\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n

Nutzung von KI macht einen Unterschied in der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette<\/strong>
F\u00fchrende Unternehmen nutzen KI \u00fcber mehrere Produktionsbereiche hinweg zu ihrem Vorteil. Ein Beispiel daf\u00fcr ist das Lebensmittelunternehmen Danone , das Prognosefehler um 20 Prozent reduzieren und Umsatzeinbu\u00dfen um 30 Prozent vermeiden konnte, indem es maschinelles Lernen zur Vorhersage von Nachfrageschwankungen einsetzt. Auch der Reifenhersteller Bridgestone , hat durch die Einf\u00fchrung eines neuen Montagesystems mit automatisierter Qualit\u00e4tskontrolle die Einheitlichkeit der Produkte um \u00fcber 15 Prozent verbessert.<\/p>\n\n\n\n

Hersteller konzentrieren sich auf drei KI-Hauptanwendungsf\u00e4lle<\/strong>
Der Studie zufolge starten die Hersteller in der Produktion mit drei KI-Anwendungsf\u00e4llen (von insgesamt 22 in der Studie identifizierten). Diese weisen eine optimale Kombination mehrerer Merkmale auf und lassen sie so zu einem idealen Ausgangspunkt werden. Es z\u00e4hlen dazu ein klarer Gesch\u00e4ftswert, relative einfache Implementierung, Verf\u00fcgbarkeit von Daten und KI-Kenntnissen. Die von Capgemini befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte erl\u00e4uterten, dass man in den Bereichen Produktqualit\u00e4tskontrolle, intelligente Wartung und Bedarfsplanung KI am einfachsten implementieren kann und sich hier die beste Rentabilit\u00e4t ergibt. General Motors (GM) hat beispielsweise ein System entwickelt, das Anzeichen von robotischen Fehler erkennt, bevor sie auftreten. Dies hilft GM, Kosten f\u00fcr ungeplante Ausf\u00e4lle zu vermeiden, die bis zu 20.000 US-Dollar pro Minute Ausfallzeit betragen k\u00f6nnen. W\u00e4hrend es einen Konsens dar\u00fcber gibt, welche Anwendungsf\u00e4lle am besten geeignet sind, um mit KI in der Produktion zu beginnen, weist die Studie auch auf die Herausforderung hin, \u00fcber die ersten Implementierungen hinaus zu skalieren und dann systematisch das Potenzial der KI weiter zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

In der Studie finden sich diese Empfehlungen zur Skalierung der KI in der Fertigung. Um den vollst\u00e4ndigen Bericht zu lesen, klicken Sie hier<\/a>:<\/p>\n\n\n\n

Methodik der Studie<\/strong>
Capgemini f\u00fchrte umfangreiche Sekund\u00e4runtersuchung zu den KI-Initiativen durch, die von 300 globalen Herstellern getestet und umgesetzt werden \u2013 den 75 f\u00fchrenden internationalen Unternehmen in den vier Sektoren (Automotive, industrielle Fertigung, Konsumg\u00fcter sowie Luftfahrt und Verteidigung), gemessen an ihrem j\u00e4hrlichen weltweiten Umsatz in diesen Bereichen.
Capgemini befragte auch \u00fcber 30 F\u00fchrungskr\u00e4fte aus Produktionsunternehmen der oben genannten Sektoren.
Die Rollen der F\u00fchrungskr\u00e4fte lassen sich diesen Funktionen zuteilen:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Abteilungs-\/Funktionsleiter in einer oder mehreren Produktionsanlagen, z.B. Instandhaltung, Produktion, Qualit\u00e4t, etc.<\/li>\n\n\n\n
  2. Werksleitung (Betriebsleiter\/Direktor)<\/li>\n\n\n\n
  3. Director\/VP Operations (Corporate \/ l\u00e4nder\u00fcbergreifende Verantwortung)<\/li>\n\n\n\n
  4. KI-Leiter\/ Innovationsleiter\/ Chief Digital Officers<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    \u00dcber Capgemini<\/strong>
    Capgemini ist einer der weltweit f\u00fchrenden Anbieter von Management- und IT-Beratung, Technologie-Services und Digitaler Transformation. Als ein Wegbereiter f\u00fcr Innovation unterst\u00fctzt das Unternehmen seine Kunden bei deren komplexen Herausforderungen rund um Cloud, Digital und Plattformen. Auf dem Fundament von 50 Jahren Erfahrung und umfangreichem branchenspezifischen Know-how hilft Capgemini seinen Kunden, ihre Gesch\u00e4ftsziele zu erreichen. Hierf\u00fcr steht ein komplettes Leistungsspektrum von der Strategieentwicklung bis zum Gesch\u00e4ftsbetrieb zur Verf\u00fcgung. Capgemini ist \u00fcberzeugt davon, dass der gesch\u00e4ftliche Wert von Technologie durch Menschen entsteht. Die Gruppe ist ein multikulturelles Unternehmen mit \u00fcber 200.000 Mitarbeitern in mehr als 40 L\u00e4ndern, das 2018 einen Umsatz von 13,2 Milliarden Euro erwirtschaftet hat.<\/p>\n\n\n\n

    Mehr unter https:\/\/www.capgemini.com\/at-de\/<\/a>. People matter, results count.<\/p>\n\n\n\n

    \u00dcber das Capgemini Research Institute<\/strong>
    Das Capgemini Research Institute ist Capgeminis hauseigener Think-Tank in digitalen Angelegenheiten. Das Institut ver\u00f6ffentlicht Forschungsarbeiten \u00fcber den Einfluss digitaler Technologien auf gro\u00dfe Unternehmen. Das Team greift dabei auf das weltweite Netzwerk von Capgemini-Experten zur\u00fcck und arbeitet eng mit akademischen und technologischen Partnern zusammen. Das Institut hat Forschungszentren in Gro\u00dfbritannien, Indien und den USA.<\/p>\n\n\n\n

    Mehr unter www.capgemini.com\/de-de\/capgemini-research-institute<\/a><\/p>\n\n\n\n

    [1] Toolsgroup, \u201cEx Machina: AI and the Future of Supply Chain Planning\u201d, Januar 2016.<\/p>\n\n\n\n

    [2] Harvard Business School, \u201cBridgestone: Production System Innovation Through Machine Learning\u201d, November 2018<\/p>\n\n\n\n

    [3] iFlexion, \u201cImage Classification Everywhere in Automotive<\/a>\u201d, September 2019<\/p>\n\n\n\n

    [4] Das \u201eDigital Transformation Institute\u201c wurde k\u00fcrzlich in \u201eCapgemini Research Institute\u201c umbenannt.<\/p>\n\n\n

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