Niologic GmbH
KI-Einsatz auf dem Shopfloor bei Step-G: 3 priorisierte Prozesse mit ROI und Buy-in
Mit einem AI Design Sprint priorisierte Niologic bei Step-G drei Shopfloor-Prozesse, bewertete Machbarkeit und ROI, entwarf die KI-Architektur und erreichte Buy-in aller Abteilungen. Ergebnis: eine umsetzbare Roadmap – Implementierung sofort startklar.
Kennzahlen auf einen Blick
Greifbare Ergebnisse aus dem AI Design Sprint: priorisierte Prozesse, Workshops, Architektur für die Integration auf dem Shopfloor und KI-Roadmap – als belastbare Grundlage für Entscheidungen und den unmittelbaren Start der Umsetzung.
Step G am Campus Bonn wollte gezielt herausfinden, wo KI den Shopfloor messbar verbessert. Im Fokus standen höhere Ausbeute (Yield), bessere Bauteilqualität, Rezeptoptimierung sowie Predictive Maintenance zur Reduktion von Stillständen. Es fehlte ein gemeinsames Verständnis über Wartung, Qualitätssicherung, IT und Operations hinweg – und eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Herausforderungen im Alltag
- Wiederkehrende Bottlenecks und Qualitätsprobleme in drei Kernprozessen
- Unklare Datenlage: verteilte Messpunkte, heterogene Datenqualität
- Integrationsrisiko: KI in bestehende IT- und Shopfloor-Systeme einbetten
- Keine belastbare ROI-Grundlage für die Geschäftsführung
Auswirkungen
- Produktionsausfälle und verlängerte Maschinenstandzeiten
- Ausschusskosten und Nacharbeit
- Verzögerte Entscheidungen ohne faktenbasierte Business Cases
Ziel war, die täglichen Engpässe in klar definierte, KI-gestützte Workflows zu überführen – mit belastbarer Machbarkeit und Business Value. Entscheidend: Entscheidungen für die Geschäftsführung fundiert vorbereiten.
- Drei kritische Shopfloor-Prozesse identifizieren und priorisieren
- Datenqualität prüfen, Messpunkte sichten, Lücken dokumentieren
- KI-Architektur je Teilprozess entwerfen
- Technische Gap-Analyse mit IT und Integrationspfad definieren
- ROI- und Business-Case-Berechnung auf Basis realer Messdaten
- Abteilungsweites Buy-in sichern und Entscheidungsgrundlage schaffen
- Roadmap mit Reihenfolge, Aufwand und Integration in bestehende Prozesse
Im AI Design Sprint führte Niologic ein interdisziplinäres Team des Kunden durch Desk Research, Gap-Analyse, einen On‑Site‑Workshop und einen technischen Lösungsworkshop. Die Arbeitsergebnisse lieferten klare Prioritäten und sofort umsetzbare Maßnahmen.
- Drei KI-gestützte, priorisierte Prozesse definiert
- KI-Architektur und Machbarkeitsanalyse je Teilprozess erstellt
- Technische Gap-Analyse und Integrationsplan gemeinsam mit dem IT‑Leiter
- ROI-Berechnung und dokumentierte Business Cases
- Buy-in aller beteiligten Abteilungen; konsistenter Plan für die Geschäftsführung Deutschland
- Priorisierte Roadmap inkl. Integration in Unternehmensprozesse
- Implementierung unmittelbar startklar – ohne zusätzliche Vorarbeit
Vom AI Design Sprint zur umsetzbaren KI-Roadmap für den Shopfloor
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