Landingpages, Assessmenttools, Kataloge und ein eigenes Curriculum als Grundlage für E-Learning-Angebote – im dritten und letzten Jahr fokussiert Service-Meister auf die Verwertung. Jetzt traf sich das Konsortium zur virtuellen Standpunktbestimmung. Wie das Projekt künstliche Intelligenz (KI) und Mittelstand zusammenbringt.
Daten souverän teilen, KI-Modelle austauschen und die eigenen smarten Produkte für Dritte abstrahieren, um sie generisch zu vermarkten – Marc Zuckerberg müsste eigentlich neidisch sein. Vor kurzem stimmte der Facebook-Gründer in seiner Keynote zum Metaversum den Abgesang auf bisherige Plattformmärkte an und pries dagegen die Zukunft offener, interoperabler Ökosysteme. Ökosysteme, wie sie das KI-Projekt Service-Meister gerade entstehen lässt, damit sich Serviceprozesse in Mittelstand und KMU anlagen-, abteilungen-, und firmenübergreifend abbilden und mit KI unterstützen lassen. „Standards und Schnittstellen sind dafür die Basis“, sagte Hauke Timmermann, der das Projekt beim Konsortialführer eco organisiert. Welche Früchte diese Basis mittlerweile trägt, zeigte jetzt das fünfte Konsortialtreffen.
KI für den Mittelstand: Fokus auf Verwertung
Neue Landingpages für das KI-Assessment, Kataloge und ein eigenes Curriculum, das die Grundlage für E-Learning-Angebote bildet – im dritten und damit letzten Jahr seiner Laufzeit fokussiert sich Service-Meister auf die Verwertung. „Wir sind sehr interessiert, zu sehen, was aus dem Projekt geworden ist und haben hohe Erwartungen an die Ergebnisse“, sagte Dr. Klaus Glasmacher vom Bundesministerium für Wirtschaft und (neuerdings auch) Klimaschutz: Wie sich das Digitale mit dem Nachhaltigen verbinden lässt, tritt somit stärker in den Fokus des Ministeriums, das Service-Meister seit 2020 fördert. Im Jahr 2019 war das Projekt als Gewinner aus dem damaligen KI-Innovationswettbewerb hervorgegangen.
Service-Meister liefert Antworten, Lösungsbausteine und Ansprechpartner:innen
„Wir machen den Mittelstand jetzt fit für KI“, sagte Christine Neubauer, die das Konsortium gemeinsam mit Timmermann organisiert: „Über eine Landingpage können Firmen ihren Status quo in puncto KI und Industrie-Service bestimmen.“ Je nachdem, wie sich die Unternehmen dabei einschätzen, lässt sich Handlungsbedarf entlang der Serviceprozess-Landkarte identifizieren – angefangen bei der Erstellung von Tickets über die Planung von Wartungseinsätzen bis hin zur Dokumentation von Reparaturen. Neubauer: „Wer wissen möchte, wo es sich für ihn lohnt, KI anzuwenden, findet bei uns Antworten, Lösungsbausteine und Ansprechpartner:innen.“ Via Webtool führt der neue Service-Meister-Katalog dann Nachfrage und Angebot zusammen – und listet Ergebnisse der Schnellboote wie diese exemplarisch auf:
Beispiel Würth und Grandcentrix: Die entwickelten Algorithmen decken Korrelationen in Maschinen- und Service-Daten auf, um Wartungsbedarf zu erkennen und Tickets automatisch zu erzeugen.
Beispiel Trumpf und Inovex: Mit den KI-Anwendungen lassen sich eigene Tickets kategorisieren und bewerten, um mögliche Lösungen automatisch zu bestimmen.
Beispiel KEB und USU Software: Knowledge-Management-Systeme machen Chatbots smart und unterstützen die Arbeit von Techniker:innen. Grundlage dafür sind Wissensgraphen, um Informationen strukturiert zu beschreiben.
Generische KI für KMU: Module und Schemata für den Einstieg
„Die generischen KI-Bausteine und Lösungsschemata, die die Schnellboote erarbeitet haben, bringen KMU und Mittelstand nicht nur auf den Geschmack“, sagte Neubauer: „Sondern ermöglichen auch den Einstieg.“ Das sich die Sache lohnt, belegen die Use Cases der Projekttandems. Beispiel Krohne: „Das Unternehmen hat die First-Time-Fix-Rate verbessert, realisiert Wartungseinsätze deutlich effektiver und bietet seiner Kundschaft neuerdings Industrie-Services im Abomodell an“, sagte Florian Wilhelm vom Implementierungspartner inovex: „Datenanalysen und KI machen es möglich.“
Dezentral trainierte Modelle über Federated Learning austauschen – was dabei aus rechtlicher Sicht zu beachten ist, erklärten Prof. Dr. Marc Strittmatter und Lucas Zoller von der Hochschule Konstanz. Beide hatten dazu 2021 ein Rechtsgutachten erstellt. Denn: Zwar überträgt der verteilte Ansatz keine Daten, tauscht aber Know-how in Form trainierter KI-Modelle zwischen einer zentralen Stelle und mehreren Clients aus. „Derart angelernte neuronale Netze können als Geschäftsgeheimnis gelten“, sagte Strittmatter. „Auf vertragsrechtlicher Basis lassen sich Fragen klären, welche Rechte zentrale Stelle und Clients erwerben“, sagte Zoller.
Service-Meister: Zielbilder Gaia-X und digitale Nachhaltigkeit
Rechtliche Fragen sind lösbar – und technologische gerade auch dann, wenn die Chemie stimmt. Weiss: „Mir haben die vergangenen Jahre mit dem Projekt großen Spaß gemacht. Die Dynamik des Konsortiums spiegelt sich in den Ergebnissen wider.“ So zielt Service-Meister für Weiss auf Gaia-X. „Zwar sind wir formal nicht in die Initiative eingebettet, aber konzeptionell und organisatorisch auf einem Stand, der das problemlos ermöglichen würde.“ In seiner Funktion als Leiter des Geschäftsbereichs Digitale Geschäftsmodelle beim eco Verband treibt Weiss das dezentrale und vernetzte Datenökosystem von Gaia-X voran: Sein Team arbeitet daran, die Gaia-X Federation Services zu realisieren, schreibt dazu Arbeitspakete aus und steuert die Umsetzung. Wie das praktisch aussieht, präsentierten Weiss und Emma Wehrwein aus dem Projekt-Managment-Office im Workshop am Nachmittag (Nachbericht siehe hier).
Worauf Service-Meister darüber hinaus schon jetzt zielt: auf Nachhaltigkeit. „Wartungen müssen immer wirtschaftlicher werden, um Ressourcen zu schonen, Material und Transportkosten zu sparen“, sagte Ulrich Schellenberger von Grandcentrix: „Dank KI erkennen wir, wann sich Reparaturen überhaupt noch lohnen oder ein Gerät besser direkt zu recyceln ist.“ Rund 50 Teilnehmer:innen waren beim Online-Meeting dabei.
Von Nils Klute, IT-Fachredakteur und Projektmanager Kommunikation Cloud Services bei EuroCloud Deutschland_eco e.V.
