Resilienz gezielt erhöhen: Vier Schritte zur Auswahl von KI-Use-Cases

Warum viele KI-Anwendungen ihre Wirkung verfehlen

In vielen Industrieunternehmen ist die Liste potenzieller KI-Anwendungen lang. Predictive Maintenance, automatische Qualitätsprüfung, intelligente Feinplanung oder Szenarioanalysen sind bekannt, pilotiert oder bereits technisch umgesetzt. Gleichzeitig zeigt sich im operativen Betrieb ein anderes Bild: Produktionsstörungen verursachen weiterhin hohe Stillstandskosten, Lieferverzögerungen und kurzfristige Umplanungen. Die erhoffte Steigerung der Resilienz bleibt häufig aus. Die Ursache liegt selten in fehlenden Technologielösungen auf dem Markt oder mangelnder Innovationsbereitschaft. Viel häufiger fehlt eine klare Entscheidungslogik, welche KI-Anwendungen unter den konkreten Rahmenbedingungen eines Unternehmens tatsächlich zur Resilienz beitragen. Stattdessen starten Use-Cases dort, wo Daten bereits verfügbar sind, wo ein Tool im Trend liegt oder wo ein Anbieter schnell Ergebnisse verspricht.

Strategische Umsetzung: In vier Schritten zum passenden Use-Case

Vor diesem Hintergrund rückt eine zentrale Frage in den Mittelpunkt: Welche KI-Anwendungen helfen tatsächlich, Prozesse im Unternehmen robuster zu gestalten und bei Störungen schneller und stabiler reagieren zu können? Genau hier setzt das in Abbildung 1 dargestellte Vier-Schritte-Vorgehen an, mit dem TCW aus einer Vielzahl von Ideen gezielt tragfähige und wirksame Use-Cases ableitet.

Schritt 1: Wo sind die Störanfälligkeiten im Unternehmen?

Zuerst wird festgelegt, in welchem Unternehmensbereich die Resilienz gestärkt werden soll: Lieferkette und Beschaffung, Produktion und Instandhaltung, Planung und Steuerung, Support-Funktionen, Vertrieb und Service, Produktentwicklung oder Transformation. Die Wirkung vieler Use-Cases bleibt begrenzt, weil sie Prozesse adressieren, die keinen maßgeblichen Einfluss auf die Stabilität der Wertschöpfung haben. Die Einordnung soll aufzeigen, wo die entscheidenden Schwachstellen liegen, die im Störfall die Prozesse des Unternehmens aus dem Takt bringen.

Schritt 2: Welche Resilienzwirkung soll erreicht werden?

Resilienz ist kein einheitliches Ziel. Der Beitrag eines KI-Use-Cases zur Resilienz im Unternehmen unterscheidet sich je nach Zielsetzung erheblich. Deshalb wird im zweiten Schritt festgelegt, welcher Resilienzbereich konkret gestärkt werden soll.

• Technologische Resilienz: Robustheit und Ausfallsicherheit der IT- und Digital-Infrastruktur; Schutz vor Störungen.
• Operative Resilienz: Fähigkeit, Produktion und Lieferprozesse auch unter Störbedingungen aufrechtzuerhalten.
• Organisatorische Resilienz: Strukturen, Kompetenzen und Entscheidungsprozesse, um schnell und wirksam reagieren zu können.
• Finanzielle Resilienz: Absorptionsfähigkeit gegenüber Schwankungen, insbesondere Liquidität und Finanzplanung.
• Reputationale Resilienz: Vertrauen bei Kunden und Partnern auch in kritischen Phasen sichern.

Schritt 3: Sind Strukturen, Rollen und KI-Governance klar geregelt?

Ob ein KI-Use-Case Wirkung entfaltet, hängt von seiner organisatorischen Einbettung ab. Viele Anwendungen sind technisch funktionsfähig, bleiben im Betrieb jedoch ohne Effekt, weil Zuständigkeiten unklar sind, Ergebnisse nicht in Entscheidungsprozesse eingebunden werden oder rechtliche Unsicherheiten den Einsatz begrenzen. Vor der Auswahl eines Use-Cases ist daher zu klären, ob Strukturen, Rollen und Prozesse vorhanden sind, um eine Anwendung dauerhaft und regelkonform zu nutzen.

Zentral ist die strategische Verankerung in der Unternehmensführung: Wird der Einsatz digitaler Technologien priorisiert und gesteuert oder entstehen KI-Initiativen nur punktuell? Ebenso wichtig ist die Governance: Nur wenn rechtliche und regulatorische Anforderungen in Richtlinien, Freigaben und Zuständigkeiten übersetzt sind, lassen sich Anwendungen verlässlich in den Regelbetrieb überführen. Fehlen diese Leitplanken, entstehen Verzögerungen und Unsicherheit, insbesondere bei Skalierung und unternehmensweiter Nutzung.

Schritt 4: Sind Datenbasis und Infrastruktur tragfähig für KI-Anwendungen?

Im vierten Schritt werden die vorliegenden Voraussetzungen in Bezug auf Datenbasis und Infrastruktur geprüft. In vielen Unternehmen sind Prozess- und Produktionsdaten zwar vorhanden, aber verteilt über Standorte und Systeme, nur teilweise digitalisiert oder nicht in der nötigen Qualität verfügbar.

• Datenverfügbarkeit: Entscheidend ist, ob relevante Produktions- und Prozessdaten systematisch erfasst, zentral verfügbar und maschinenlesbar sind. Fehlen Kontextinformationen wie Störgründe, Umrüstzustände oder Bedienereingriffe, lassen sich Abweichungen nicht erklären und KI-Ergebnisse nur begrenzt nutzen.
• Digitale Infrastruktur: Wichtig ist ein durchgängiger Daten- und Informationstransfer im betroffenen Bereich. Sobald Daten über manuelle Übergaben, Excel-Workarounds oder nicht standardisierte Schnittstellen laufen, entstehen Medienbrüche. Dadurch funktionieren Use-Cases zwar als Pilot, lassen sich aber nicht stabil in den operativen Betrieb integrieren.

Anhand der in Abbildung 2 zusammengefassten Prüffragen wird deutlich, welche Aspekte der Datenbasis die Umsetzbarkeit und die spätere Wirkung eines KI-Use-Cases begrenzen oder ermöglichen.

Fazit: KI wirkt, wenn sie richtig eingeordnet wird

Maßgeblich für den Einsatz von KI ist die Abstimmung von Unternehmensbereich, Resilienzziel sowie organisatorischen und technischen Voraussetzungen. Daraus ergeben sich Use-Cases mit tatsächlicher Wirkung auf die Produktionsstabilität. TCW unterstützt Unternehmen dabei, diese Einordnung strukturiert vorzunehmen und KI dort einzusetzen, wo sie die Prozesse im Unternehmen messbar stabiler macht.

Beratungsleistungen

• Anlagenüberwachung und Predictive Maintenance durch Machine Learning
• Data Science und KI für Frühwarnsysteme in der Beschaffung
• Smartes Bestandsmanagement mit Big Data und Künstlicher Intelligenz

Publikationen

• Resiliente Unternehmensführung
  Leitfaden zur Krisenbewältigung und Transformation von Unternehmen
• Data Science und künstliche Intelligenz
  Leitfaden zur Einführung von Data Science im Unternehmen: Tools, Fallstudien und Methoden

Praxisbeispiele

• Risikoanalyse von Zulieferern durch den Einsatz von KI
• Stärkung der Widerstandsfähigkeit: Die Bedeutung resilienter Netzwerke für Lieferketten
• Quo Vadis KI? – Wie industrielle KI-Anwendungen wirklich Wert schaffen