Data Science und AI: So profitiert die Industrie von den neuen technologischen Möglichkeiten
Data Science AI
- 16.04.2025
Vorhandene Daten werden oft nicht vollständig ausgeschöpft
Doch der Einstieg in diese Technologien bereitet vielen Unternehmen Schwierigkeiten. Zwar mangelt es nicht an Softwarelösungen oder Plattformen, doch in vielen Fällen fehlt die Verknüpfung mit dem tatsächlichen Geschäftskontext. Daten sind vorhanden, oft sogar im Überfluss. Häufig werden sie aber nicht strukturiert, nicht bewertet und nicht vollständig genutzt. Genau hier bieten Data Science und AI Lösungsansätze, um aus Rohdaten relevante Informationen zu generieren und diese in konkrete Handlungsszenarien zu überführen.
Von der Idee zur Entscheidung: Was Data Science und AI in der Industrie leisten können
In den vergangenen Jahren hat sich der Anwendungsbereich von AI deutlich ausgeweitet. Neben der Automatisierung repetitiver Prozesse geht es mittlerweile auch um Themen wie Analyse, Vorhersage und Optimierung. Data Science fungiert dabei als methodische Grundlage. Klassische Einsatzgebiete sind die Reduktion von Entwicklungskosten, die Verbesserung der Produktionsauslastung oder die Absicherung von Beschaffungsstrategien. Selbst für sehr spezifische Anforderungen sind Data Science und AI geeignet. Ein Beispiel ist die Frage, ob Preiserhöhungen von Zulieferern aufgrund von gestiegenen Energiepreisen gerechtfertigt sind – oder ob sie auf Annahmen beruhen, die einer Überprüfung nicht standhalten.Die Vorteile solcher datengetriebenen Herangehensweisen liegen auf der Hand: Entscheidungen stützen sich nicht mehr nur auf Intuition, sondern auf nachvollziehbare Modelle. Einschätzungen erhalten ein datenbasiertes Fundament. Und Prozesse lassen sich nicht nur im Nachhinein bewerten, sondern auch proaktiv gestalten – mit Blick auf Effizienz, Qualität und Kosten.
Datenwissenschaften und AI: So gelingt die Implementierung
Avencore kombiniert fundiertes Prozessverständnis mit algorithmischer Expertise. Ziel ist nicht nur die Entwicklung von Modellen, sondern deren passgenaue Anwendung auf industrielle Problemstellungen. Der Fokus liegt hierbei auf der Analyse, Optimierung und Vorhersage. Die Integration geeigneter Modelle erfolgt schrittweise und beginnt stets mit einer kostenfreien "Data Diagnostic", bei dem die Ausgangssituation, Datenreife und mögliche Anwendungsfälle geprüft werden.
Vom Prototyp bis zur Serienfertigung: konkrete Anwendungen im Industriekontext
Das Spektrum der Anwendungen reicht von der Entwicklung über die Fertigung und Supply Chain bis hin zu sehr spezifischen Anforderungen. So unterstützte Avencore etwa in der Entwicklung von Testkampagnen im Bereich der Verteidigungstechnik. Die Projektergebnisse sprachen für sich: Durch intelligente Modellierung ließen sich sowohl die Anzahl der benötigten Prototypen, deren Wiederverwendbarkeit in optimierten Testsequenzen als auch der zeitliche Aufwand signifikant reduzieren. Dies wiederum hatte einen nachweisbaren Effekt auf das Budget und die "Time to Market". Konkret konnten 15 Prozent weniger Equipment-NCRs und eine Durchlaufzeitverkürzung von 20 Prozent erzielt werden.Auch im Produktionsumfeld kommen Lösungen von Avencore zum Einsatz. Darunter befinden sich AI-basierte Planungstools, die eine dynamische Auslastung von Maschinen und Linien ermöglichen. Statt starrer Abläufe realisieren Unternehmen auf diese Weise flexible Produktionspläne, die sich in Echtzeit an Veränderungen anpassen. Ergänzt wird der Ansatz durch visuelle Qualitätskontrolle mittels Computer Vision. Es handelt sich dabei um eine Methode, mit der sich Abweichungen automatisiert erkennen lassen, noch bevor sie zu Problemen führen.
Ein weiteres eindrucksvolles Beispiel stammt aus der Zusammenarbeit mit einem führenden Automobilhersteller. Ziel war es, Energiepreisforderungen von Zulieferern auf Plausibilität zu prüfen. Gemeinsam mit der Dassault-Systèmes-Marke NETVIBES entwickelte Avencore ein Modell, das geometrische Daten, Materialeigenschaften und Fertigungstechnologien analysiert, um den Energieverbrauch einzelner Bauteile zu schätzen. Das Ergebnis: Rund 37 Prozent der Forderungen wurden als überhöht identifiziert. Etwa 22 Prozent der Gesamtsumme konnten mit datenbasierter Analyse abgewehrt werden.
