Die neue Marktstudie „Industrial Machine Learning“ des Beratungsunternehmens Center Smart Services zeichnet INFORM als einen der fünf besten Machine-Learning-Anbieter im deutschsprachigen Raum aus. Das Softwarehaus konnte vor allem durch die vorgestellten Anwendungsbeispiele überzeugen. Die erstmals durchgeführte Erhebung soll Entscheidern in produzierenden Unternehmen helfen, sich auf dem wachsenden Markt für industrielles Machine Learning (ML) zurechtzufinden. Für die Studie befragte ein branchenübergreifendes Konsortium 51 in Deutschland ansässige Lösungsanbieter.
Daten gelten längst als wichtigster Rohstoff unserer Zeit. Die Frage, wie insbesondere Fertigungsbetriebe einen Mehrwert aus ihrer Datenlage ziehen können, hat nun die neue Studie „Industrial Machine Learning“ der Beratung Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus motiviert. Dabei ging INFORM als einer der fünf besten Lösungsanbieter hervor. Vor allem mit seinen bereits implementierten Anwendungsbeispielen konnte das Aachener Softwarehaus überzeugen.
Machine Learning steigert Prozessqualität
INFORM erweitert seine Optimierungssoftware, die auch im Maschinen- und Anlagenbau zum Einsatz kommt, sukzessive um zusätzliche ML-Kompetenzen und berät Unternehmen in diesem Bereich. Durch die ML-gestützten Lösungen profitieren Fertigungsbetriebe beispielsweise von präzise berechneten Wiederbeschaffungszeiten oder einer verbesserten Qualitätsprüfung (Predictive Quality). Um diese Aspekte drehen sich auch zwei der in der Studie dargestellten Praxisbeispiele, während ein drittes die Anomalieerkennung in der Abwasserüberwachung eines Industrieparks thematisiert.
Senior Data Scientist Björn Heinen nahm für INFORM an der Studie teil. Er berät Unternehmen zum ML-Einsatz und sieht einen großen Bedarf, über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten der Technologie zu informieren. „Wir machen immer wieder die Erfahrung, dass zum Beispiel viele Maschinen- und Anlagenbauer anfangs noch gar nicht wissen, wo in ihrem Betrieb das größte Potenzial für ML-Anwendungen liegt“, erklärt Heinen. „Dabei sind die dafür notwendigen Daten oftmals schon vorhanden, beispielsweise in ERP- oder MDE-Systemen. Auf dieser Basis können selbstlernende Systeme dann Termintreue und Prozessqualität maßgeblich verbessern.“
51 Anbieter im deutschsprachigen Raum befragt
Für die Marktstudie nahm das Forscherteam 51 ML-Anbieter im deutschsprachigen Raum unter die Lupe, deren Lösungen sich auf den Maschinen- und Anlagenbau oder die produzierende Industrie konzentrieren. Darunter waren sowohl kleine Unternehmen mit weniger als zehn Mitarbeitern als auch Großkonzerne mit bis zu 120.000 Beschäftigten. Entsprechend unterscheiden sich die Firmen auch hinsichtlich der Anzahl an bereits durchgeführten ML-Projekten sowie ihrem Serviceangebot.
Bei der qualitativen Befragung konnten die teilnehmenden Anbieter bis zu drei Anwendungsfälle näher skizzieren. Daneben flossen auch die Qualität der jeweiligen Software-Plattformen und die Expertise im Bereich Data Science in die Bewertung mit ein. Im Rahmen der Veranstaltung „Champion’s Spotlight“ waren die fünf besten Unternehmen nach Abschluss der Erhebung zudem eingeladen, einem Fachpublikum ihre ML-Anwendungsbeispiele zu präsentieren.
Orientierung am wachsenden Markt
Das Projekt zielt darauf ab, Entscheidern in der produzierenden Industrie die Orientierung im wachsenden Markt für ML-Anwendungen zu erleichtern. „Gerade wenn es um die Ausarbeitung sinnvoller Anwendungsfälle und die domänenbasierte Datenaufbereitung geht, sollten Unternehmen einen erfahrenen Dienstleister zurate ziehen“, betont Heinen.
Hinter der Befragung steht das Center Smart Services. Mit dem Ziel, erfolgreiche digitale Geschäftsmodelle zu etablieren, bietet es eine Plattform für den Austausch von Industrie und Wissenschaft. Auch die Unternehmen Fresenius Medical Care Deutschland GmbH, Zentis GmbH & Co. KG und compacer GmbH waren an der Konzeption und Durchführung der Studie beteiligt.
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Über das Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus
Das Center Smart Services unterstützt führende Unternehmen in der produzierenden Industrie mit dem Wissen und den Ressourcen, um ein profitables Digitalgeschäft aufzubauen und erfolgreich zu betreiben. Es löst zentrale Fragestellungen für die Entwicklung und das Management des Digitalgeschäfts. Hierzu zählen unter anderem die Entwicklung eines kundenzentrierten Nutzenversprechens, die Optimierung von Pricing-Modellen und Service Level Agreements oder die Gestaltung einer übergreifenden digitalen Customer Journey. Mitglieder und Kunden entwickeln dank des Entwicklungsansatzes „Smart Service Engineering“ profitable Smart Services bis zu achtmal schneller.
INFORM entwickelt Software zur Optimierung von Geschäftsprozessen mittels Digital Decision Making auf Basis von Künstlicher Intelligenz und Operations Research. Sie ergänzt die klassischen IT-Systeme und steigert die Wirtschaftlichkeit und Resilienz vieler Unternehmen – auch im Maschinen- und Anlagenbau. Dort ermöglichen die intelligenten Algorithmen eine präzisere Produktionsplanung. So können Maschinen- und Anlagenbauer komplexe Aufträge auch angesichts hohen Wettbewerbs- und Kostendrucks termingetreu fertigstellen.
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