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KI-Anwendungen in Unternehmen

So hilft Künstliche Intelligenz verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen

Use Case aus der Industrie
Use Cases aus dem Kundenservice & Marketing
Use Case aus dem Verkehr

Künstliche Intelligenz ist für Firmen aller Branchen relevant

Ob in der Industrie, Logistik, dem Verkehr oder Marketing: Unternehmen unterschiedlicher Branchen nutzen Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI), um verschiedenste Prozesse durch automatisierte Aufgaben zu optimieren. Schöpfen auch Sie das volle Potenzial dieser Technologien für alle Bereiche Ihres Unternehmens aus. 
 
KI-Anwendungen helfen Ihnen beispielsweise, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie große Datensätzen analysieren und dabei Muster sowie Trends identifizieren. Insgesamt können Unternehmen, die KI einsetzen, mit einer verbesserten Leistung und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit rechnen. Arvato Systems bietet eine ganze Reihe durchdachter KI-Anwendungen, welche die Effizienz und Sicherheit Ihres Unternehmens auf ein neues Level heben.  

Mögliche Einsatzbereiche von KI in Unternehmen

KI in der Industrie

Im Industriesektor kommt Künstliche Intelligenz zum Beispiel im Automobilbau, Gesundheitswesen und Einzelhandel zum Einsatz, um die Effizienz von Fertigungsprozessen zu verbessern, Zeitpläne zu erstellen, Ressourcen zu verwalten sowie die Leistung von Fabriken zu überwachen und zu optimieren. KI unterstützt auch die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. 

KI in der Logistik

Künstliche Intelligenz hat seit einigen Jahren auch Einzug in die Logistik gehalten. Mit entsprechenden Anwendungen können Unternehmen Lieferketten optimieren, Routen planen sowie optimieren und sogar Bestände verwalten. Außerdem hilft KI dabei, Probleme vorherzusehen. So können Unternehmen eventuellen Störungen zuvorkommen und einen reibungslosen Warenfluss aufrechterhalten. 

KI im Kundenservice & Marketing

Die Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Kundenservice und Marketing werden immer ausgefeilter. So nutzen Firmen im Kundenservice beispielsweise Chatbots, um Fragen zu beantworten und Unterstützung zu leisten. Im Marketing hilft KI zum Beispiel, Nachrichten zu personalisieren und gezielt Werbung zu schalten. Sie verstehen Ihre Kundinnen und Kunden besser und können das Kundenerlebnis optimieren. 

KI im Verkehr

Künstliche Intelligenz kommt im Verkehrswesen – sowohl in Fahrzeugen als auch in Systemen, die den Verkehr steuern – zum Einsatz. Ihre Hauptanwendungen liegen in den Bereichen Navigation, Fahrassistenz, Kollisionsvermeidung und Verkehrsmanagement. KI kann dazu beitragen, den Verkehr effizienter sowie sicherer zu gestalten und wird zu einem immer wichtigeren Bestandteil der modernen Verkehrsinfrastruktur. 

KI in der Cybersicherheit

Künstliche Intelligenz trägt zunehmend zur Cyber- und Datensicherheit bei, da Sie Bedrohungen schneller und präziser erkennen sowie abwehren können. Entsprechende KI-Anwendungen erkennen Schwachstellen für potenzielle Angriffe. Außerdem lässt sich KI zum Schutz vor Datenschutzverletzungen einsetzen, indem sensible Daten identifiziert und Schutzmaßnahmen implementiert werden. 

KI im Einkauf

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Einkauf automatisiert und beschleunigt Entscheidungsprozesse. Durch die Analyse von Daten kann Künstliche Intelligenz helfen, Muster sowie Trends zu erkennen und die besten Optionen für den Einkauf zu empfehlen. Außerdem helfen KI-Anwendungen dabei, Beziehungen zu Lieferunternehmen zu verwalten und bessere Angebote auszuhandeln. 

Praxis-Beispiele für KI-Anwendungen


Unsere Praxisbeispiele von KI-Anwendungen in Unternehmen zeigen, wie vielfältig mögliche Einsatzbereiche branchenübergreifend sind. Wir geben Ihnen einen Überblick über verschiedene KI-Projekte, die jeweiligen Herausforderungen sowie passenden Lösungen mit ihren Vorteilen.

Use Cases aus der Industrie: AVVIA Intelligence

Unser erstes Anwendungsbeispiel aus der Industrie verdeutlicht, wie eine KI-Anwendung Zeit und Geld sparen kann, indem sie Maschinenausfälle verhindert. Durch die intelligente Erfassung der Sensordaten können Sie nicht nur den aktuellen Zustand Ihrer Maschinen und Anlagen prüfen, sondern auch aktiv ihren Ausfall vermeiden und so einen Produktionsstopp verhindern. 

Ausgangssituation

Maschinenausfälle sind mit hohen Kosten verbunden. Diese Kosten gilt es zu vermeiden. Aufgrund der Stillstände können weitere Maschinenteile in Mitleidenschaft gezogen werden. Dies erhöht die Gefahr weiterer Maschinenstopps und führt zugleich zu einer Verkürzung der Maschinenlebensdauer.

Vision

Durch permanente Analyse der Maschinensensordaten mittels Künstlicher Intelligenz, lassen sich Zusammenhänge der einzelnen Sensoren Ihrer Anlage überwachen und auswerten. Auf diese Weise erhalten Sie eine Prognose über bevorstehende Ereignisse und Anomalien Ihrer Anlage und können frühzeitig erforderliche Maßnahmen einleiten. 

Lösung

Die Künstliche Intelligenz analysiert Sensordaten permanent in Echtzeit und kann zukünftige Ereignisse sowie Stillstände prognostizieren. Dabei werden die KI-Algorithmen auf Ihre individuellen Produktionsparameter und Bedürfnisse der Anlage trainiert. Durch die Möglichkeit, Anomalien eigenständig zu markieren, erhält die KI die wichtigsten Informationen aus erster Hand und erreicht auf diese Weise eine sehr hohe Prognosegüte. 

Die KI-Lösungen von Arvato Systems basieren auf AVVIA Intelligence. Sie vereint vorentwickelte KI-Module für intelligente Industrie-Lösungen. Dazu zählen unter anderem automatisierte Texterkennung und Textverarbeitung sowie Predictive Maintenance und Predictive Quality. AVVIA Intelligence nutzt Künstliche Intelligenz, um die permanenten Sensordaten in Echtzeit zu analysieren. 

 

Und so funktioniert es: Ihre Fachkräfte erfassen Anomalien auf Basis historischer Szenarien sowie Echtzeit-Markierung von Fehlern. Sie können diese an der Anlage benennen, beschreiben sowie speichern und die KI auf diese Weise selbst einrichten. Indem sie die Anomalie-Warnung um die wichtige Erklärung des Fehlers ergänzen, geht kein Anlagenwissen verloren. Die KI kann so beispielsweise einen einfachen Anfahrvorgang von einem Papierriss oder defektem Sensor unterscheiden. 

 

AILA

So wie Ihre Anlage wächst AVVIA Intelligence mit Ihnen und passt sich an. Ein Human Feedback Loop erlaubt es, eine vollautomatische und kontinuierliche Verbesserung selbstständig und zu jeder Zeit vorzunehmen. 

 

Im Data & AI Competence Cluster bündelt Arvato Systems KI-Kompetenzen über alle notwendigen Disziplinen hinweg. Ergänzt durch Ihr Anlagenwissen und die Nähe zu den Maschinen stellt AVVIA Intelligence das volle Potenzial der Anomalieerkennung bereit.

Vorteile

Visualisierung des Anlagenzustands 
Möglichkeit einer vorausschauenden Wartung 
Frühzeitige Alarmierung bei gleichzeitig wenig Fehlalarmen 
Eigenständige Markierung von Ereignissen (es ist kein Data Scientist erforderlich) 
Anlagenwissen fließt direkt in die KI und bleibt bei Ihnen 

Use Case aus dem Kundenservice & Marketing: Churn Prediction mittels Predictive Analytics

Das Churn Management bezeichnet den Versuch, Kundenabwanderungen zum Wettbewerb zu vermeiden und eine langfristige Kundenbindung zu fördern. Durch präventive Maßnahmen können Sie Abwanderungen gezielt stoppen. Dazu ist die Identifizierung abwanderungsgefährdeter Kundinnen oder Kunden hilfreich und notwendig. KI-Anwendungen können das Churn Management effektiv unterstützen. 

Ausgangssituation

Beschweren sich Bestandskunden beispielsweise über Konditionen, Lieferzeiten oder den Service, können Sie frühzeitig reagieren. Doch nicht immer werden diese Anzeichen rechtzeitig erkannt und richtig gedeutet. Häufig fehlt es im Kundenservice und in der Betreuung schlichtweg an Zeit. 

Vision

Eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Lösung sagt Abwanderungspotenzial von Bestandskunden unter Verwendung eines Scores voraus und ermöglicht so ein präventives Eingreifen. Ziel ist die Entwicklung eines Warnsystems, das mögliche Kündigungen rechtzeitig erkennt, um frühzeitig Kundenbindungs- und Kundenrückgewinnungsmaßnahmen einzuleiten. 

Lösung

Die Künstliche Intelligenz analysiert und interpretiert Daten zur Erkennung von Kündigungswahrscheinlichkeiten verschiedener Kundensegmente. Das System berechnet auf Basis dieser Datenanalyse eine Abwanderungswahrscheinlichkeit und signalisiert Handlungsbedarfe. 

Vorteile

Höherer Customer Lifetime Value 
Höhere Kundenbindung 
Weniger Abwanderung 
Churn Management mit KI für Energieunternehmen

Mit datenbasiertem Churn Management können Energiedienstleister und Versorger proaktiv individuelle Angebots- und Betreuungsmodelle entwickeln. 

Use Case aus dem Kundenservice & Marketing: Conversational AI

Ein weiteres Anwendungsbeispiel aus dem Kundenservice und Marketing ist Conversational Artificial Intelligence (AI). Dabei handelt es sich um eine Technologie für eine einfache und schnelle Kommunikation zwischen Nutzer:innen und Computern durch automatisierte Dialogsysteme. Conversational AI lässt sich für viele Zwecke einsetzen, zum Beispiel den Kundensupport, Verkauf von Produkten und Dienstleistungen, die Erfassung von Feedback und vieles mehr.

Ausgangssituation

Eine gezielte und stets verfügbare Kundenbetreuung sowie Beratung ist gerade durch die Digitalisierung relevanter denn je und kann im Wettbewerb mit anderen Firmen den entscheidenden Unterschied ausmachen. Allerdings erfordert dies Zeit und Ressourcen. Wenn nicht genügend Personal vorhanden ist und Nutzer:innen lange auf eine Antwort oder Rückmeldung zu ihrem Anliegen warten müssen, kann das die Kundenzufriedenheit verringern.

Vision

Chatbots und Sprachassistenten begegnen dem enormen Anstieg der text- und sprachbasierten Kommunikation im Kundensupport und beantworten automatisch die Anfragen der Kundinnen und Kunden – jederzeit und überall.

Lösung

Conversational AI ist eine Omni-Channel-Lösung, die Sie textbasiert (zum Beispiel Chat) und sprachbasiert (Telefonie, virtuelle Assistenten) nutzen können. Die offene Architektur bietet viele Kanäle und eine einfache Integration neuer Kanäle. Mit Natural Language Understanding (NLU), wird die Spracherkennung und das Sprachverständnis für relevante Sprachmärkte ausgewählt und angepasst. Zudem merkt sich die Plattform Schlüsselinformationen, die Nutzer:innen im Chat eingeben (DSGVO-konform). Da nicht mehrfach nach gleichen Informationen gefragt werden muss, verbessert sich die Dialogerfahrung signifikant.

Der Chatbot-Ansatz von Arvato Systems liefert eine hochmoderne Lösung, bei welcher der Kundenservice im Vordergrund steht. Unsere Chatbot-Plattform setzt auf State-of-the-Art Tools, unsere langjährige Expertise im Bereich Customer Experience Management und das Know-How unserer AI-Fachkräfte und Software-Entwickler:innen um eine flexible und zukunftssichere Bot-Plattform zu entwickeln. 

Vorteile

Weniger Kosten 
Zeitsparende Möglichkeit, Kundenfragen zu beantworten 
Ständige Verfügbarkeit 
Höhere Kundenzufriedenheit 
Gezielter und effektiver Einsatz von Ressourcen 

Use Case aus dem Verkehr

Viele Unternehmen des öffentlichen Nah- und Fernverkehrs stehen aktuell am Beginn ihrer eigenen Digitalen Transformation. Neben hohem Kostendruck fordern kommunalpolitische Entwicklungen wie die Klima- und Verkehrswende Unternehmen zusätzlich. Deshalb steigt in der Verkehrsbranche die Nachfrage nach digitalen datenbasierten Lösungen, um marktfähig zu bleiben. 

Ausgangssituation

Betreiber des öffentlichen Personenverkehrs in Städten stehen vor der Herausforderung, eine bedarfsgerechte Einsatzplanung für Millionen von Fahrgästen sicherzustellen. In vielen Betrieben erfolgt die bedarfsgerechte Einsatzplanung bislang via Excel: Mit großem Zeitaufwand werten die Mitarbeitenden jährlich Millionen Excel-Zeilen manuell aus und planen entsprechend den Fahrzeugeinsatz.

Vision

Um das Ableiten konkreter Maßnahmen zu vereinfachen, Daten mit hoher Geschwindigkeit analysiert und gleichzeitig auch visuell sprechend aufbereitet werden. Zudem sollte jeder Mitarbeitende des öffentlichen Personenverkehrs die Möglichkeit haben, sich schnell und leicht verständlich einen Über-blick über die aktuellen Auslastungszahlen zu verschaffen. 

Lösung

Damit Verkehrsbetriebe die digitalen Möglichkeiten von heute ausschöpfen können, werden skalierbare Lösungen eingesetzt, die für die bedarfsgerechte Einsatzplanung geeignet sind.  Mithilfe von Business Analytics-Tools wie Microsoft Power BI können Mitarbeitende der Verkehrsbetriebe jederzeit und von jedem Ort auf visuell aufbereitete Analysen des täglichen Fahrgastaufkommens zugreifen. 

Mit Anwendungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz unterstützen wir Sie bei Ihrer bedarfsgerechten Planung von Mobilität. Unsere Analyse- und Prognoseinstrumente stellen wir als Software as a Service (SaaS) zur Verfügung – für dynamisch optimierte Vorhersagen und Transparenz zur besseren Entscheidungsfindung im digitalisierten Verkehrsraum der Zukunft. Unsere Plattform-Lösung ÖPNV digital – der digitale Fahrgastanalyseservice – bietet Verkehrsbetrieben zwei Anwendungen in einem Paket: Die Fahrgastanalyse und Fahrgastprognose: 


  • Fahrgastanalyse mit Microsoft Power BI: Die Fahrgastanalyse unterstützt performant die Analyse der Fahrgastbewegungen durch vorgefertigte Dashboards im eigenen ÖPNV-Netz. Schauen Sie sich hier die Demo zur Fahrgastanalyse an. 
  • Effiziente Fahrgastprognose: Die Fahrgastprognose erstellt mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen eigene dynamische Prognosemodelle.  


Unser Gesamtpaket beschleunigt den Erkenntnisgewinn aus den Fahrgastbewegungen und unterstützt die bedarfsgerechte Fahrzeugeinsatzplanung sowie die Gestaltung des nachfrageorientierten Verkehrsangebots und bietet damit zusätzlich neue Services für den ÖPNV und seine Fahrgäste. Schauen Sie sich jetzt die Demo zu ÖPNV digital an. 

Vorteile

Verbesserte Prognosegüte durch speziell antrainierte KI-Lösung
Performante Datenverarbeitung aus Backendsystemen
Mögliche Integration in bestehende Mobilitätsapps
Out-of-the-box Cloudservice mit schneller Bereitstellung 
SaaS-Modell mit monatlicher Abrechnung
Niedrige Investitionskosten 

KI-Anwendungen können sämtliche Bereiche eines Unternehmens optimieren

Nicht nur im Alltag begleitet KI die Menschen. Auch Unternehmen können Anwendungen der Künstlichen Intelligenz heute in nahezu allen Geschäftsbereichen zur Optimierung verschiedener Aufgaben einsetzen, sodass sie sich auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren können. Das spart wertvolle Zeit und Ressourcen. Dabei ersetzt KI jedoch keinesfalls Mitarbeitende, sondern unter-stützt sie effektiv im alltäglichen Geschäft. Fachkräfte treffen auf Basis ihres Wissens, ihrer Erfah-rung, aber auch den KI-Ergebnissen passgenaue Entscheidungen. Mit der weiteren Entwicklung der Technologie wird es zukünftig immer mehr Möglichkeiten geben, Prozesse mit KI effizienter zu gestalten. 

Ihre Kontakte für KI-Anwendungsfälle

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Niels Pothmann
Experte für Advanced Analytics & Künstliche Intelligenz
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Timo Salzburg
Experte für KI-Lösungen