Nachbericht Proalpha Business Festival Proalpha Industrial AI Platform – KI für den Mittelstand leicht gemacht

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Mittelständische Unternehmen drohen beim KI-Boom bisher zu kurz zu kommen. Doch inzwischen kommen Lösungen auf den Markt, die entsprechende Bedürfnisse im Auge haben. Ein Beispiel ist die angekündigte Proalpha-Industrial-AI-Plattform.

„Der Mittelstand steht unter Druck durch Wettbewerb, hohe Energiepreise und Regulierung“, sagte Gunnar Schug, Chief AI Officer der Proalpha-Gruppe. Doch durch intelligente Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence, AI) und Datenanalyse könnten die Mittelständler wieder besser mithalten. Denn KI ermögliche mehr Automatisierung, Liefertreue und Qualität.

Mit der „Proalpha Industrial AI Platform“, vorgestellt auf dem diesjährigen Business Festival des Unternehmens in Duisburg, will der Anbieter seinen mittelständischen Kunden genau diesen Weg eröffnen. Dabei steht der Gedanke im Mittelpunkt, Anwendern einen schnellen und unkomplizierten Einstieg in die praktische Arbeit mit Künstlicher Intelligenz zu ermöglichen. Sie sollen keine monate- oder jahrelangen Konzeptions- und Umsetzungsprojekte mehr brauchen, sondern möglichst schnell Resultate sehen.

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Fünf Design-Prinzipien

Christoph Kull, President Business Applications bei Proalpha, sieht die Industrial-AI-Lösung als gelungene Verkörperung von fünf grundlegenden Designprinzipien. Man habe erstens großen Wert auf die Entwicklung praxisnaher Applikationen gelegt, die vorpaketiert kommen und quasi sofort eingesetzt werden können.

Zweitens werfe man mit dem Produkt einen 360-Grad-Blick auf und durch alle beim Kunden installierten Proalpha-Anwendungen und binde die in ihnen enthaltenen strukturierten und unstrukturierten Daten in den Apps der KI-Plattform zusammen, was neuartige, vertiefte Analysen und Einsichten ermögliche.

Vertrauenswürdige Software seit 30 Jahren

Drittens sei die KI von Anfang an auf Vertrauenswürdigkeit hin optimiert worden. „Wir bauen seit 30 Jahren vertrauenswürdige Software“, betont Kull. Die KI-Algorithmen, die in der Proalpha Industrial AI Platform arbeiten, nutzen deshalb nur gesicherte Kundendaten und liefern die Nachverfolgbarkeit ausgegebener Ergebnisse in Form von Links zu den genutzten Quellen gleich mit.

Viertens könne man durch die Auslieferung der Plattform als Softwareservice aus der Cloud auch mit großen Datenmengen operieren, die Rechenleistung dem Bedarf anpassen und insgesamt das System besser skalieren.

App-Entwicklung zusammen mit Kunden

Und fünftens entwickle man neue Apps nach den Bedarfen der Kundschaft und mit ihr zusammen. Das garantiere dafür, dass man nicht am Markt vorbei entwickle, sondern die aktuelle Bedürfnislage der Zielgruppe im Auge habe.

Bislang gehören zu Proalphas Business Application Suite neben ERP auch alle weiteren Lösungen. Im Zusammenhang mit der Industrial AI Platform entstanden bislang 30 neuartige Apps, die bereits verwendet werden. Dazu kommen derzeit weitere etwa hundert, die gerade umgesetzt werden. „Wir hoffen, dass wir bald noch viel mehr neue Ideen generieren und realisieren können“, sagt Kull.

Zugriff auf alle Proalpha-Daten

Der Aufbau der Softwarearchitektur besteht aus mehreren Schichten: Die unterste ist das Proalpha OS, das als grundlegende Integrationsplattform dient. Die oberste Schicht bilden die bisher schon lieferbaren Business-Applikationen von Proalpha: Finanz-, Personal-, Ausgabenmanagement, digitale Vertriebskanäle und Kundenerlebnis. Darunter liegt die ERP-Lösung von Proalpha. Zwischen Betriebssystem und ERP ist die Industrial AI Platform eingeschoben. Sie kann auf alle Daten aus den oberen Schichten sowie perspektivisch auch auf Daten aus Drittquellen zugreifen.

Empolis und Nemo

Die Plattform nutzt unterschiedliche KI-Basistechnologien. Dazu gehören Knowledge Graphs, intelligente Suchmechanismen, LLMs, Echtzeitanalyse, KI-basierte Vorhersagemodelle und eine 360-Grad-Sicht auf sämtliche gespeicherten Daten.

Die einzelnen Applikationen, die die Plattform bereitstellt, basieren auf Wissensmanagement oder fortschrittlichen Datenanalyse-Methoden. Für das industrielle Wissensmanagement werden vor allem unstrukturierte Daten verwendet. Dafür ist das Tool Empolis zuständig. Es holt sich die Daten direkt aus den jeweiligen Systemen.

Industrielle Wissensanalyse

Applikationen aus dem Bereich Industrial Knowledge Management sind beispielsweise Integriertes Schichtbuch, Engineering-Knowledge-Hub, Connected Worker, intelligenter Audit-Workflow, intelligente Vertriebs- oder Kundendienstunterstützung. Sie führen zu Effekten wie Produktivitätsoptimierung, weniger Ausschuss, einer Verringerung der Stillstandzeiten und so weiter.

Für die fortschrittliche Datenanalyse, die meist auf strukturierten Daten durchgeführt wird, ist das Tool Nemo zuständig. Es unterliegt Applikationen wie Bestands- oder Produktionsoptimierung. Product Carbon Footprint, Lieferprozesse, strategische Einkaufsoptimierung und anderen. Erwartbare Effekte sind hier optimierte Lagerbestände, Durchlaufzeiten und Kohlendioxidausstöße, mehr Liefertreue und anderes mehr, das sich in einen direkten Wettbewerbsvorteil ummünzen lässt.

Product Carbon Footprint: Wie wird es weniger

Schug führte anhand der mit dem Gruppenunternehmen Enit entwickelten App Product Carbon Footprint vor, was das praktisch bedeutet: Das Softwarewerkzeug liefert nicht nur Daten dazu, wieviel Kohlendioxid in jedem einzelnen produzierten Stück jeder Produktvariante steckt.

Vielmehr zeigt es durch Einbindung der Daten aus der Produktion, wie Stückzahlen oder Produktionsablauf mit den Zeiten der Maschinennutzung auch, an welchen Stellen am einfachsten eingegriffen werden kann, um den Ausstoß zu senken.

Kunden wollen wissen, wie viel Kohlendioxid in Produkten steckt

Schug: „Rund 60 bis 70 Prozent des Kohlendioxidausstoßes von Unternehmen entfallen auf die Produkte. Das ist also ein großer Hebel, den Unternehmen nutzen können.“ Und wohl in Zukunft auch nutzen müssen, da das Kohlendioxid-Reporting in Zukunft verpflichtend ist.

Zudem legten, so Schug, auch immer mehr Kunden Wert auf entsprechende Angaben, wenn sie ein Produkt kaufen. „Ein Kohlendioxid-armes Produkt verbessert die entsprechende Bilanz der Kunden. Hier einen genauen Wert angeben zu können, verbessert die Wettbewerbsposition des Herstellers gegenüber denen, die das nicht können.“

Praxis: Mehr Liefertreue, schnellere Antworten

Zwei weitere Beispiele lieferte Proalpha für den praktischen Nutzen seiner Plattform und der damit verbundenen Apps: Für die Inotec Sicherheitstechnik GmbH, einen Hersteller von Sicherheitsbeleuchtung, berichtete Geschäftsführer Michael Langerbein über die Vorteile, die die Industrial AI Platform von Proalpha bei der hohen Variantenvielfalt des Portfolios bringt: „Wir arbeiten seit etwa 2022 mit der Plattform. In dieser Zeit verbesserte sich die Liefertreue von 86 auf 96 Prozent.“

Bei Kuka gibt es schon länger eine umfangreiche Wissensdatenbank, die das Wissen aus zehn Jahren speichert und weltweit von 60.000 Kunden sowie internen Mitarbeitern genutzt wird. Ihr Content wird von den Nutzern selbst vorgeschlagen, wurde aber bisher von einem Team von 20 Redakteuren gepflegt. Unter anderem sind Daten zu 80.000 Produkten hinterlegt. Der einzige Mangel laut Leticia Baumann, die für das System zuständig ist: „Die Nutzer des Systems wünschten sich schnellere Antworten.“

Vor zwei Jahren stieg Baumann in die Nutzung von Empolis, generiert vom Proalpha-Gruppenunternehmen Empolis, ein, zunächst im Rahmen eines Pilotprojekts. Inzwischen ist das Produkt für interne Mitarbeiter zugänglich. Die internen Daten in Empolis werden dabei mit RAG erweitert. Intelligente Agententechnologie stellt Rückfragen, verwendet die internen Tools und liefert die Antworten samt der Quellennachweise mit Links. Baumann: „Wer anfragt, bekommt jetzt viel schneller die gewünschten Informationen und wird direkt zur Quelle verbunden, wenn gewünscht.“

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