Gemeinsam das Potenzial von Data Science und KI entdecken

Künstliche Intelligenz prägt unseren Alltag – von intelligenten Assistenten wie Alexa bis hin zu den Musikvorschlägen auf Spotify. In vielen Unternehmen ist das Bild jedoch ein anderes. KI und Data Science stecken hier oft noch in den Kinderschuhen und die Nutzungshürden für Unternehmen sind vielfältig.

• Fehlendes Know-how sowie fehlender Zugang zu Data Science Talenten: Bestehende Mitarbeiter besitzen nicht die notwendigen Kompetenzen zur Identifikation geeigneter Anwendungsfälle und technischer, personeller sowie organisatorischer Umsetzung.
• Hohe Investitionen bei Unsicherheit: In den meisten Unternehmen herrscht Unsicherheit über die richtigen Investitionsbereiche und Unklarheit über den Mehrwert von Data Science.
• Unbekannte Tools und Analytics Methoden: Es existieren eine Vielzahl an Tools und Methoden auf dem Markt. Die Auswahl ist schwierig.
• Fehlender Zugang zu strategischen Partnern und Best Practices: KI-Anwendungen und datengetriebene Optimierung werden häufig mit Partnern entwickelt. Zudem gibt es erprobte Anwendungsfälle aus anderen Unternehmen und Industrien, von denen man lernen kann.
• Fehlende technische Infrastruktur: Eingesetzte Maschinen sind nicht mit Sensoren ausgestattet, sodass keine Daten zur Auswertung bereitstehen; Schnittstellen fehlen, wodurch Daten nicht ausgewertet werden können

Die Initiative KI-Lab hilft Unternehmen ebendiese Hürden abzubauen und verfolgt das Ziel, die Partner des Netzwerks zu befähigen, die mit Daten verbundenen Potenziale zu nutzen und langfristigen betrieblichen Mehrwert zu schaffen.

Was ist das KI-Lab?

Das KI-Lab Netzwerk der Technischen Universität München (TUM) und der Unternehmensberatung TCW eröffnet Unternehmen die Potenziale von Technologien der Datenverarbeitung. Data Science und KI-Projekte werden strukturiert durch die Verknüpfung von Forschung und Industrie Best Practices beschleunigt. Mit Erfahrung aus

33 Fallstudien

und zahlreichen Forschungs- und Industrieprojekten begleitet das KI-Lab seine Mitglieder gezielt von der Identifikation von Anwendungsfällen bis hin zur operativen Umsetzung. Die Initiative bietet dabei eine ideale Plattform für den Austausch von Best Practice Lösungen, fungiert als Kooperations-Katalysator zwischen den Partnern, der Beratung und der Forschung und bündelt das vorhandene Wissen aus Anwendungen und organisatorischen Bestrebungen der Partner.

Wie setzt sich das KI-Lab Netzwerk zusammen?

Das Ökosystem des KI-Labs unterstützt bei der proaktiven Nutzung von Data Science und KI durch die Symbiose aus Industrie, Beratungserfahrung und universitärer Forschung. Die mittlerweile

21 Industriepartner

tragen Best Practices aus der Organisationsentwicklung, Strategie und organisatorischen Verankerung bei. Daneben teilen sie Lektionen aus der Umsetzung konkreter Use Cases. Das Wissen der Partnerunternehmen wird durch aktuelle Forschungsergebnisse verschiedener Lehrstühle der Technischen Universität München sowie dem Zugang zu Studenten erweitert. Die Plattform wird durch die tiefgreifende operative und strategische Erfahrung des TCW aus erfolgreichen Beratungsprojekten und durch die innovativen Impulse verschiedener Startups komplettiert.

Aktuelle Partner des KI-Labs sind neben TCW und der TUM die Industrieunternehmen BioNTech, BMW, Carl Zeiss, E.ON, iwis, LEONI, MAN, Rohde & Schwarz, Rudolf Chemie, Schneider Electric, tesa und Würth Industrie Service.

Wie kann mein Unternehmen vom KI-Lab profitieren?

Die Vorteile für die Teilnehmer resultieren aus dem Wissenstransfer innerhalb des einzigartigen KI-Lab Ökosystems. Das Netzwerk dient dabei mit seinen vier Hauptbestandteilen als Umsetzungskatalysator für KI und Data Science.

• Beschleunigung der Umsetzung durch einen Use Case Sprint: Hierin findet eine Einführung und Vorstellung von Data Science Konzepten und Technologien statt. Den Kern des Sprints bildet die strukturierte Ideenidentifikation und -entwicklung mit Data Science Experten des TCW.
• Austausch mit Industriepartnern in Best Practice Workshops: Die Workshops dienen der Vorstellung von Best Practices im Bereich Data Science und KI, innovative Start-ups, aktuelle Forschungsergebnisse und Beratungsansätze
• Zugang zu Student Talents: Über die TUM-Vorlesung „Data Analytics in Applications“ können die Partner sog. Data Challenges an Top-Studenten stellen, werden bei der Vermittlung und Betreuung von Abschlussarbeiten und Projektstudien unterstützt und bekommen die Möglichkeit Impulsvorträge zu halten.
• Inspiration durch Use Case Baukasten: Die im KI-Lab betrachtete Use Case Landschaft verzweigt sich in alle Unternehmensbereiche und bietet in diesen Bereichen signifikante Potenziale zur Steigerung des Unternehmenserfolgs. Das KI-Lab verfügt über Zugang zu Fallstudien, Tools und Ergebnisse zahlreicher Forschungsprojekte.

Was ist ein KI-Lab Use Case Sprint?

Mit den Use Case Sprints wird die erfolgreiche Implementierung von Data Science Use Cases direkt im Partnerunternehmen beschleunigt. Das innovative Ideenmanagement-Format aus dem KI-Lab unterstützt gezielt bei der Identifikation und Ausdetaillierung von Pilotanwendungen. Change-Management: Bewusstsein für Data Science als Potenzialtreiber schaffen Dabei wurden aus den fünf bisherigen Use Case Sprints bereits

82 Use Case Ideen

erfolgreich aufgenommen und bewertet. Ein Sprint setzt sich im Allgemeinen aus einer Kickoff-Session, einer Interviewphase, einer Workshopphase und einem Pitch zusammen.

• Die Kickoff-Session dient als Informationsveranstaltung bzgl. des Ablaufs und der Team-Zusammensetzung sowie der Inspiration der Teilnehmer. Es werden erfolgreiche Use Cases und aktuell verfügbare Technologien präsentiert.
• In der Interviewphase werden Pain-Points, Wünsche und Use Case Ideen der Teilnehmer des Sprints angefragt. Nach einer Bewertung und Priorisierung der Ideen werden diese für die Konkretisierung in Workshops selektiert.
• Im Rahmen der Workshopphase werden die Use Case Ideen zu Use Cases detailliert und Umsetzungspläne sowie Business Cases skizziert. Die Use Cases werden erneut priorisiert und aufbereitet.
• Im anschließenden Pitch werden dem Management konkrete Handlungsempfehlungen für Pilotprojekte präsentiert, um die Umsetzung der Anwendungsfälle einzuleiten.

Übergreifendes Ziel der Sprints ist es, konkret umsetzbare Use Cases mit Vorgehensweisen zu identifizieren und zu definieren. Das Unternehmen trägt hierzu das Domänenwissen aus den Fachbereichen und die Kenntnisse der Problemstellungen bei. TCW unterstützt mit Data Science Kompetenz, Tools, Methoden und Erfahrung bei der Problemlösung sowie Best-Practice Ansätzen und Domänenwissen.

Was ist ein KI-Lab Best Practice Workshop?

Im Rahmen des KI-Labs finden jährlich etwa fünf oder sechs Workshops für die Partner des Netzwerks statt. Die Veranstaltungen fördern den Austausch zwischen Industrie und Wissenschaft und den Diskurs zu Lektionen bei der Umsetzung von KI und Data Science. Über bisher

51 Vorträge

aus sieben Workshops demonstrierten die Industriepartner, verschiedene Startups, sowie die TUM und TCW anschaulich neuester Informationen aus Forschung und Praxis, diverse organisatorische und anwendungsbezogene Best Practices, sowie spezifische Konzepte und Modelle bezüglich Data Science und KI.

Wie sind Student Talents in das KI-Lab eingebunden?

Angegliedert an das KI-Lab findet jedes Semester die Lehrveranstaltung “Data Analytics in Applications“ statt. Die Vorlesung verfolgt das Ziel der Qualifizierung und Befähigung von Studierenden zur Verwendung von Data Analytics in der Praxis. Das Seminar orientiert sich am CRISP-DM Prozess. Zu allen Prozessschritten gibt es interaktive Seminare. Das Modul ist mit über

300 Anmeldungen

aus verschiedensten Fachrichtungen äußerst beliebt. Die 40 zur Vorlesung zugelassenen Masterstudierenden benötigen bereits Vorkenntnisse mit Python. Als Prüfungsleistung bearbeiten die Studierenden Use Cases im Rahmen von Data Challenges. Es gibt außerdem die Möglichkeit über Impulsvorträge Abschlussarbeiten und Projektstudien sowie Praktikanten und Werkstudenten einzuwerben.

Was sind Impulsvorträge in der Vorlesung?

Die Partner des KI-Labs haben jedes Semester die Möglichkeit ihr Unternehmen und aktuelle Innovationsarbeit in einem 30- bis 60-minütigen Vortrag vorzustellen. Online oder vor-Ort an der TUM wurden bisher insgesamt

14 Impulsvorträge

durchgeführt, um studentische Arbeitskräfte wie Praktikanten und Werkstudenten, Abschlussarbeiter, Projektstudenten oder Festangestellte einzuwerben.

Was sind Data Challenges?

Über die Vorlesung „Data Analytics in Applications“ können Partnerunternehmen des KI-Labs den studierenden sogenannte Data Challenges stellen. Die Studierenden arbeiten dabei in Kleingruppen an praxisrelevanten Data Science Aufgaben. Sie können über realen Datensätzen kritische Problemlösungsfähigkeiten entwickeln und Ihre Fähigkeiten an industrie-relevanten Aufgaben testen. Über die Data Challenges erhalten die Partnerunternehmen folglich Zugang zu motivierten und fähigen Studierenden, die in Kooperation mit dem Unternehmen Data Science Lösungen für reale Use Cases entwickeln. Die ersten

6 Data Challenges

waren dabei ein voller Erfolg und die entstandenen Ansätze konnten teilweise bereits in die Anwendung überführt werden. Um eine Data Challenge zu stellen, benötigen die Partnerunternehmen lediglich eine definierte Problemstellung mit (ggf. anonymisierten) Datensätzen aus dem Unternehmen und Mentoren bzw. Ansprechpartner, die die Studierenden einmal wöchentlich unterstützen.

Wie sind Abschlussarbeiten in das KI-Lab eingebunden?

Neben den zahlreichen anderen Angeboten der Vorlesung können Partnerunternehmen im KI-Lab von Studierenden profitieren, indem Sie Abschlussarbeiten im Bereich Data Analytics bspw. zur Bearbeitung unternehmensspezifischer Use Cases ausschreiben. Auf diese Weise wurden bereits

43 Abschlussarbeiten

erfolgreich bearbeitet und ein praxisrelevanter Mehrwert an der Schnittstelle von Technik und Betriebswirtschaft geschaffen. Die Betreuung der Abschlussarbeit geschieht dabei in Kooperation mit Mitarbeitern des KI-Labs.

Wie werde ich Teil des KI-Labs?

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Wenn Sie mehr Informationen erhalten wollen oder gezielt über Kooperationsmöglichkeiten diskutieren möchten, vereinbaren Sie ein unverbindliches Informationsgespräch unter
ki-lab.bwl@mgt.tum.de.

Beratungsleistungen

• Das TCW KI Lab – Heben Sie mit uns Ihren Datenschatz
• Erfolgreiche Implementierung von Data Science im Einkauf
• Anlagenüberwachung und Predictive Maintenance durch Machine Learning

Publikationen

• Data Science und künstliche Intelligenz
  Leitfaden zur Einführung von Data Science im Unternehmen: Tools, Fallstudien und Methoden
• Globalisierung und Digitalisierung
  Management der Transformation in der Robotik
• Resilienz und Innovation durch Data Science
  Tagungsband des Münchner Management Kolloquiums 2022