Timeline zu AI bei Standortverlagerungen
Funktion einer Timeline zu AI bei Standortverlagerungen
Eine Timeline zu AI (Künstliche Intelligenz) im Kontext einer Standortverlagerung dient der frühzeitigen Identifikation, Planung und Integration KI-gestützter Anwendungen zur Effizienzsteigerung in Planung, Bau und Betrieb des neuen Standorts. Sie koordiniert Anwendungsfälle wie Gebäudedatenanalyse, Energieoptimierung, vorausschauende Instandhaltung oder Nutzerinteraktion und stellt sicher, dass KI-Lösungen bedarfsgerecht, datenschutzkonform und nutzbringend in die Standortentwicklung eingebettet werden.
AI bei Standortverlagerungen
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Bedarfsanalyse und Strategieentwicklung
-Identifikation von Unternehmensbereichen, in denen AI-Technologien Mehrwert bieten (z. B. Wartung, Logistik, Produktionsoptimierung, Qualitätskontrolle, Facility Management).
-Definition strategischer Ziele für den AI-Einsatz (z. B. Kostensenkung, Effizienzsteigerung, Predictive Maintenance).
-Einbindung der Geschäftsleitung, IT-Abteilung und relevanter Stakeholder in die Planung.
-Bewertung der technischen Infrastruktur und Identifikation möglicher AI-Plattformen.
Zeitraum: April – Juni 2025
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Auswahl der AI-Technologien und Planung der Integration
-Auswahl passender AI-Technologien (z. B. maschinelles Lernen, Computer Vision, NLP, Predictive Analytics).
-Entscheidung über Eigenentwicklung vs. Kauf von AI-Lösungen.
-Integration von AI in bestehende ERP-, MES- und Facility-Management-Systeme.
-Erstellung einer Roadmap für die AI-Implementierung mit Meilensteinen.
Zeitraum: Juli – September 2025
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Aufbau der technischen Infrastruktur für AI
-Bereitstellung der notwendigen Hardware (Server, Edge Computing, Sensoren).
-Einrichtung sicherer Datenverarbeitung und Cloud-Dienste für AI-Anwendungen.
-Entwicklung oder Anpassung der Softwarearchitektur zur Integration von AI-Modellen.
-Sicherstellung der Datenqualität durch ein umfassendes Datenmanagement.
Zeitraum: Oktober 2025 – März 2026
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Pilotprojekte und Prototypentwicklung
-Umsetzung von Pilotprojekten in den zuvor definierten Bereichen.
-Testen von AI-Prototypen für spezifische Anwendungsfälle (z. B. vorausschauende Wartung, Prozessoptimierung).
-Analyse der Ergebnisse und Optimierung der Modelle.
Zeitraum: April – Juni 2026
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Schulung der Mitarbeiter und Change Management
-Schulungen für Mitarbeitende zur Nutzung von AI-Systemen.
-Sensibilisierung für AI-gestützte Prozesse und Arbeitsweisen.
-Begleitung des Change-Management-Prozesses zur Akzeptanzförderung.
Zeitraum: Juli – September 2026
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Skalierung und unternehmensweite Implementierung
-Rollout der AI-Systeme in den produktiven Betrieb.
-Kontinuierliche Optimierung basierend auf gesammelten Daten.
-Etablierung von Monitoring- und Wartungssystemen für AI-Anwendungen.
Zeitraum: Oktober – Dezember 2026
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Abschlussprüfung und kontinuierliche Verbesserung
-Bewertung der Performance der AI-Systeme.
-Planung für kontinuierliche Weiterentwicklung und Innovationen.
-Vorbereitung der Skalierung für zukünftige Anwendungen.
Zeitraum: Ab Dezember 2026
