In der strategischen Technologieplanung ist die Doppel-S-Kurve ein gängiges Modell. Sie suggeriert, dass nach der Reife einer Technologie ein klarer Übergang zu einer zweiten, neuen Technologie – die zweite S-Kurve – möglich ist. Doch dieses Konzept greift zu kurz. In der Realität gibt es keine vorgezeichnete zweite S-Kurve. Solange man sich auf der ersten Kurve befindet, steht keine offensichtliche neue Technologie bereit. Stattdessen existieren viele potenzielle Optionen, deren Relevanz und Tragweite im Moment noch unbekannt sind. Wir befinden uns in einer Situation der Unsicherheit zweiter Ordnung – wir wissen nicht, was wir nicht wissen.

Diese Unsicherheit erschwert es Unternehmen, fundierte Entscheidungen über zukünftige Technologien zu treffen. Als Alternative zur Doppel-S-Kurve schlagen wir das Konzept der Multi-S-Kurve vor. Während die Doppel-S-Kurve auf eine vorgezeichnete technologische Entwicklung setzt, geht die Multi-S-Kurve von mehreren möglichen Pfaden aus, die sich aus der aktuellen Technologie ergeben können. Es gibt nicht nur eine Nachfolgetechnologie, sondern viele, und es ist entscheidend, die richtige auszuwählen.

Hier setzt unsere KI-gestützte Trend-Analyse an. Unsere Systeme sind darauf ausgelegt, aktuelle und wirklich existierende Trends zu identifizieren. Dabei verwenden wir hochqualitative Daten aus der neuesten Forschung, um bereits in frühen Stadien technologische Entwicklungen zu erkennen und zu bewerten. Jede Analyse wird maßgeschneidert auf die Fragestellungen unserer Kunden und unsere KI ist in der Lage, Korrelationen auf extrem feingranularer Ebene zu identifizieren.

Unsere Technologie geht über einfache Trendanalyse hinaus. Sie erkennt in Echtzeit, ob ein Begriff eine neue Technologie beschreibt oder möglicherweise eine Anwendung in anderen Kontexten. Diese Fähigkeit hilft, Unsicherheiten zu reduzieren und bietet klare Interpretationsansätze – von makroökonomischen Trends bis hin zu einzelnen Forschungsergebnissen. So ermöglichen wir Unternehmen, eine qualifizierte und reproduzierbare Entscheidung zu treffen, welche Technologie das Potenzial hat, die nächste „S-Kurve“ zu werden.

Mit unserer Unterstützung durchbrechen Unternehmen die Grenzen der Unsicherheit und schaffen eine belastbare Grundlage für nachhaltige technologische Entscheidungen.

TIM Fokusreihe „KI im FuE Bereich“

Im ersten Teil unserer TIM-Fokusreihe „KI im FuE Bereich“ haben wir die Potenziale des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) im Produktentwicklungsprozess (PEP) beleuchtet und die vielversprechenden Phasen herausgestellt, in denen durch den Einsatz von KI erhebliche Effizienzsteigerungen möglich sind. In diesem zweiten Teil richten wir den Fokus auf konkrete Anwendungsfälle, die den produktiven Einsatz von KI entlang des PEP aufzeigen.

Die derzeit führenden KI-Systeme verzeichnen die größten Fortschritte insbesondere im Umgang mit unstrukturierten Daten, wie Texten, Bildern und Videos. In Phasen des PEP, in denen solche Daten vorliegen, können also die größten Effizienzgewinne realisiert werden.

Dabei handelt es sich typischerweise um die frühen und späten Phasen des PEP. In den mittleren PEP-Phasen, in denen überwiegend mit strukturierten numerischen Daten gearbeitet wird, wurden bereits zahlreiche Optimierungen vorgenommen, sodass die neuen LLMs hier nur begrenzte Potenziale bieten:

• KI-gestützte Analyse und Ideengenerierung in der frühen Phase des PEP
  Die erste Phase des PEP, oft auch als „fuzzy front end“ bezeichnet, ist geprägt von der Identifikation neuer Produktideen und -anforderungen sowie der Definition des Problemraums. Aufgrund der unstrukturierten Natur dieser Phase bietet sich der Einsatz von KI besonders an. KI-gestützte Trendanalysen und Technologie-Landschaften, wie sie etwa mit unserem Tool CumulusAI ermöglicht werden, helfen, schwache Signale zu identifizieren und fundierte Datenanalysen durchzuführen, um einen Problemraum zu erkunden oder einen Lösungsraum aufzuspannen. Dies erlaubt es, Felder für Innovation und Marktchancen frühzeitig zu erkennen. Wir trainieren bei CumulusAI eigene Modelle basierend auf individuell zusammengestellten Datensätzen und setzen sowohl analytische wie generative KI-Systeme ein. Die analytische KI hat dabei allerdings das letzte Wort, sodass alle Ergebnisse faktensicher sind und auf eine reale Quelle im Datensatz verweisen. Das berüchtigte Halluzinieren von generativer KI wie ChatGPT wird somit vermieden.Dieses nutzen wir allerdings gezielt z.B. bei unserem „TRIZ-Ideen-Bot“. Dieser generiert automatisiert Ideen, indem er einem strukturierten Problemlösungsprozess folgt. Abstraktion und Analogiebildung geschehen dabei nicht automatisch, sondern erfordern gezielte Schritte. Aus diesem Grund geben wir unserer KI strukturierte Abläufe vor, unterstützt durch umfangreiche Trainingsdatensätze.
  .
  Das Ergebnis sind zahlreiche kreative Ideen, die häufig über den Tellerrand hinausgehen. Natürlich entstehen auch weniger brauchbare Vorschläge, aber das ist bei menschlichen Kreativprozessen ähnlich, sodass dieselben Vorgehensweisen angewendet werden können.
  .
  Hervorzuheben ist an dieser Stelle, dass Kreativprozesse grundsätzlich in einem Wechselspiel aus divergenten und konvergenten Phasen verlaufen – also dem kreativen Generieren von Ideen und deren anschließender Bewertung und Priorisierung. Divergente Prozesse lassen sich, wie oben beschrieben, mittlerweile sehr gut abbilden. Konvergente Prozesse hingegen bergen unserer Meinung nach aktuell noch einige Herausforderungen. Dies lässt sich z.B. mit der Tatsache verdeutlichen, dass die besten Ideen zu Anfang oft sehr unwahrscheinlich oder sogar unmöglich umzusetzen erscheinen und nur durch (irrationale) Vision und Tatkraft einzelner Personen vorangetrieben werden. Natürlich gibt es noch viele weitere Faktoren, die wir aktuell erforschen. Wir hoffen bald weitere Erkenntnisse veröffentlichen zu können.
  .
• Optimierung der Konstruktionsphase durch KI-gestützte Simulation und Prototyping
  In der Konstruktions- und Entwicklungsphase kann KI zwar zur Beschleunigung von Designprozessen beitragen, allerdings handelt es sich um strukturelle Daten, die bereits durch Methoden wie Finite Elemente Analysen (FEM) optimierbar sind.
  .
• KI für effizientes Feedback-Management in der späten Phase des PEP
  In der finalen Phase des Produktentwicklungsprozesses, dem Review, spielt z.B. die Verarbeitung von Kundenfeedback nach Produktlaunch eine zentrale Rolle. Hier können KI-basierte Textanalyse-Tools eingesetzt werden, um große Mengen an Kundenkommentaren, Rezensionen und Support-Anfragen zu analysieren und daraus Muster abzuleiten. So lassen sich Produktverbesserungsvorschläge identifizieren, die Entwicklungsteams direkt in die nächste Iteration einfließen lassen können. Das Feedback-Management profitiert zudem von der Möglichkeit, virtuelle Personas zu erstellen und durch Interaktion tiefere Einsichten in Kundenbedürfnisse zu erhalten.

Von der Strategie zur Umsetzung: Erfolgsfaktoren für den KI-Einsatz im PEP

Für eine erfolgreiche Implementierung von KI im PEP ist es entscheidend, die richtige Kombination aus Anwendungsfall und KI-Tool zu identifizieren. Dabei ist die Entscheidung, ob KI zur Analyse von Inhalten, zur Generierung von neuen Inhalten oder zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Ergebnissen eingesetzt werden soll, zentral. Eine strategische KI-Roadmap hilft, die Implementierung Schritt für Schritt voranzutreiben und schnell erste Ergebnisse zu erzielen.

Das war Teil 2 unserer Fokusreihe „KI im FuE-Bereich“. Im dritten und letzten Teil dieser Fokusreihe werfen wir einen Blick auf die Auswahl und Priorisierung einer KI-Strategie im FuE-Bereich. Wir zeigen Ihnen, welche Faktoren bei der strategischen Planung und Umsetzung berücksichtigt werden müssen, um langfristig Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz von KI zu sichern.

_________________________________________________________________________________________

KI im FuE Bereich ist Ihr Thema? Sie möchten die Einsatzpotenziale Künstlicher Intelligenz in den Phasen Ihres Produktenwicklungsprozesses kennenlernen?

TIM Consulting bietet einen Prozess zur Identifizierung und Umsetzung von KI-Potenzialen an und analysiert, welche KI-Modelle am besten zu Ihrem Unternehmen passen.

Dabei werden Potenziale sowohl aus Anwendungs- als auch Technologiesicht untersucht. Wir begleiten Sie von der Anwendungsfallidentifikation und Anwendungsfallkonzeption bis zur erfolgreichen Umsetzung, Evaluation, Einführung, Skalierung und Betrieb der Modelle. Wenn Sie die Potenziale in Ihren FuE-Systemen heben und Prozesse mithilfe von KI optimieren möchten, kontaktieren Sie uns hier.

Als strategische Partner des Aif InnovatorsNet dürfen wir erneut eine Vortragsreihe aufsetzen, um den Mitgliedern des Netzwerks interessante Erkenntnisse aus unserer Forschung und unseren Projekten näherzubringen.

Das AiF InnovatorsNet gehört zur Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen „Otto von Guericke“ (AiF) e.V. und ist ein Netzwerk aus hunderten Unternehmen, Start-ups, Forschungseinrichtungen und Verbänden, die an branchenübergreifender, industrienaher Innovation interessiert sind.

Ich darf am 24.10.24 den Anfang machen zum Thema: KI im Produktentwicklungsprozess. Der Produktentwicklungsprozess ist für jedes Unternehmen der Schlüssel zu Fortschritt, Innovationen und damit der langfristigen Sicherung des Unternehmenserfolgs. Die Anforderungen durch immer komplexere und vernetzte Technologien sowie kürzere Produktlebenszyklen steigen allerdings kontinuierlich. Der Einsatz aktueller KI-Systeme stiftet bereits in verschiedensten Bereichen Mehrwerte. In meinem Vortrag stelle ich Möglichkeiten, Hilfestellungen und Best Practices für den Einsatz von KI-Systemen vor, um Produktentwicklungsprozesse effizienter und effektiver zu gestalten.

Weitere Themen sind z.B.:

• KI in Organisationsentwicklung und Strategie
• KI-gestützte Wettbewerbsanalyse und Technologiescouting
• Der Elefant im Raum: allumfassende Transformation
• Circular Economy Innovation: Auf die Geschäftsmodelle kommt es an!
• Antifragilität gegen schwarze Schwäne: Wie Unternehmen mit unerwarteten Ereignissen umgehen können und welche Rolle Innovation dabei spielt

Wann: ab dem 24.10.24 in etwa monatlich

Jetzt anmelden: https://my.innovatorsnet.de/events/158696

In einer Ära des tiefgreifenden Wandels reicht Innovation allein oft nicht mehr aus, um den nachhaltigen Unternehmenserfolg zu sichern. Unternehmen müssen sich selbst neu erfinden und transformieren. Allerdings sind auch viele bereits gebeutelt von gescheiterten Transformationsprozessen. Führungskräfte sind frustriert von halbfertigen Prozessveränderungen, unklarer Kommunikation und halbgaren Geschäftsfeld-Erweiterungen. Mitarbeiter sind veränderungsmüde und gleichzeitig ernüchtert, dass sich trotz der vielen Aktivität wenig Verbesserung einstellt. Das hemmt wiederum die Innovationskraft.

Um die großen Wechselwirkungen von Innovation und Transformation näher zu beleuchten, lädt die Plattform für Innovation Deutschland (PFID) gemeinsam mit der Fraport AG ins OpenX Lab des Frankfurter Flughafens ein. Das Kooperationsprojekt TRANSFORM³ aus Eichborn Consulting, Script Communications und TIM Consulting ist mit einem Workshop und Teilnahme an der Panel Diskussion vertreten.

In unserem Workshop wollen wir die Gelegenheit nutzen, die Transformationserfahrungen aller Teilnehmer mit unserer Expertise zusammenzubringen. Aus den vergangenen Transformations- und Innovationsprojekten arbeiten wir gemeinsam Wechselwirkungen und erfolgskritische Aspekte heraus. Diese Ergebnisse setzen wir in konkrete Transformationsszenarien um, in denen sämtliche relevante Themen berücksichtigt werden. Wir sensibilisieren damit die Teilnehmer für erfolgskritische Faktoren und befähigen zur zielorientierten Mitarbeit in und Durchführung von zukünftigen Transformationsprojekten.

Bei Interesse gerne melden: philipp.wichert@tim-consulting.de

Wann: 07.11.2024

Wo: Frankfurter Flughafen, Terminal 2

Weitere Infos: https://www.eventbrite.de/e/innovation-meets-transformation-workshops-panel-diskussion-tickets-1028010335587?aff=oddtdtcreator

Die Automobil- und Zulieferbranche steht vor massiven Disruptionen. Was es jetzt braucht? Lust auf Innovation, genauer: Das richtige Mindset für Innovation.

Um zu diskutieren, inspirieren und konkrete Handlungsmöglichkeiten aufzuzeigen, laden RITZ, IWT und TIM (nicht wir) nach Friedrichshafen ein.

TIM Consulting zeigt in einem Vortrag Möglichkeiten auf, wie KI in Entwicklungs- und Innovationsprozessen eingesetzt werden kann. Dabei können wir auf die Erfahrungen aus einer Vielzahl von Neugeschäft-Projekten mit Automobilzulieferern zurückgreifen und somit viele konkrete Beispiele aufzeigen.

Veranstalter:
RITZ Regionales Innovations- und Technologietransfer Zentrum
IWT Bodensee – Institut für Weiterbildung, Wissens- und Technologietransfer
TIM – Transformation. Innovation. Mobilität. Das Transformationsnetzwerk für die Region Allgäu-Bodensee-Oberschwaben.

Wann: 12.11.2024

Wo: RITZ, Fallenbrunnen 14, 88045 Friedrichshafen

Jetzt anmelden: https://ritz-innovationszentrum.com/driving-change-innovationskonferenz/