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Machine Learning auf dem Vormarsch

Unternehmen haben das Potenzial von Machine Learning erkannt. Die nötige Expertise und Fachkräfte fehlen jedoch.
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Die Studie „Machine Learning in der Produktion“ von AllCloud zeigt deutlich auf, dass Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning (ML) im Bereich der Fertigung und Produktion erkannt haben. So plant nahezu jedes zweite Produktionsunternehmen die Optimierung der eingesetzten ML-Systeme. 41 Prozent wollen den Einsatz weiter verstärken und auf andere Bereiche ausweiten. Dafür sprechen viele Gründe: ML-Modelle können beispielsweise maßgeblich den Erfolg eines Unternehmens beeinflussen und entscheidend für die strategische Ausrichtung sein. Gegenwärtige Haupteinsatzfelder sind Qualitätssicherung und -kontrolle (bei 37 Prozent der befragten Unternehmen), die Logistik und Bestandserweiterung (bei 25 Prozent), die Optimierung des Produktionsprozesses (bei 24 Prozent) und die vo-rausschauende Instandhaltung (ebenfalls bei 24 Prozent). Die Vorteile des Einsatzes von ML sind immens.

Wobei brauchen Unternehmen Unterstützung?
Basis: 202 Unternehmen, Mehrfachnennungen möglich. Quelle: AllCloud.

Ein wichtiger Nutzen sind Kostenersparnisse, die bei 45 Prozent der Befragten auftreten. Darüber hinaus geben 42 Prozent an, dass eine Produktionsoptimierung erreicht wurde. 41 Prozent sehen eine Produktivitätssteigerung, 34 Prozent eine Prozessbeschleunigung und 32 Prozent eine Mitarbeiterentlastung durch den Einsatz von Machine Learning. Lediglich zwei Prozent der Produktionsunternehmen können ihre zukünftigen Pläne im Bereich von ML-Technologien eigenständig umsetzen. Entsprechend geben 98 Prozent der Befragten an, auf externe Dienstleister angewiesen zu sein. Dieser Bedarf liegt in der fehlenden Expertise der Unternehmen im Bereich von ML-Modellen und -Tools und dem Fachkräftemangel begründet. Den befragten Unternehmen fehlt es an Experten, die den Umgang, die Einsatzfelder und die Potenziale von ML-Systemen kennen und für das Unternehmen erschließen können. Auch bei den technischen Bedarfen und der Entwicklung individueller ML-Strategien sind externe Dienstleister unverzichtbar.

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