Fragebogen Konsortial-Benchmarking "Scaling AI Impact in R&D"

Einleitung

Fragebogen zur Benchmarking-Studie
Scaling AI Impact in R&D

Question Title

Ihr Nutzen als Teilnehmende

Kostenlose, anonyme Auswertung der Studienergebnisse mit individueller Einordnung im Vergleich zum Wettbewerbsfeld

Auszeichnung der fünf erfolgreichsten Unternehmen als „Successful-Practice“, inkl. Teilnahme an Unternehmensbesuchen und Erfahrungsaustausch

Intensive Beteiligung innerhalb der Community sowie Austausch von Successful Practices als Konsortialpartner

Verlosung im Rahmen der Studie:
- 1 x Teilnahme am Innovation Strategy Audit: Durch Interviews mit dem Top-Management und einen zweitägigen Vor-Ort-Workshop wird gemeinsam Ihre strategische Ausrichtung bewertet und optimiert.

Question Title

Grußwort

Wie gelingt der Sprung von einzelnen KI-Use-Cases zu einem festen, wertschöpfenden Bestandteil der Produktentwicklung? Welche organisatorischen und technologischen Voraussetzungen sind notwendig, damit KI-Initiativen die Pilotierungsphase überwinden? Wie lässt sich der Erfolg von KI-Use-Cases bewerten und ihre Skalierung gezielt steuern? Und welche Rolle spielen Mitarbeitende und Unternehmenskultur dabei, dass KI in der Produktentwicklung effektiv genutzt wird?

Dies sind exemplarische Fragen der produzierenden Industrie, die es auf dem Weg zu einer erfolgreichen KI-gestützten Produktentwicklung zu beantworten gilt. Aktuelle Erhebungen zeigen: Nur rund 7% der Unternehmen haben KI bereits so weit etabliert, dass sie signifikante Mehrwerte generiert. Gleichzeitig fehlt der überwiegenden Mehrheit der deutschen Unternehmen die Kompetenz, das KI-Potenzial vollständig zu nutzen. Dabei ließen sich schon heute rund 30% der Arbeitsstunden durch KI automatisieren. Gerade für den Industriestandort Deutschland, der mit zunehmendem Fachkräftemangel und wachsendem internationalem Wettbewerbsdruck konfrontiert ist, liegt darin ein erhebliches, bislang ungenutztes Potenzial: KI kann nicht nur einzelne Entwicklungsschritte beschleunigen, sondern auch dazu beitragen, mit begrenzten personellen Ressourcen die Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit der Produktentwicklung nachhaltig zu sichern. Der Engpass liegt folglich nicht mehr in der Identifikation einzelner KI-Use-Cases, sondern in deren erfolgreicher Skalierung zum festen Bestandteil der Wertschöpfung.

Der Anspruch des Konsortial-Benchmarkings „Scaling AI Impact in R&D“ besteht vor diesem Hintergrund darin, Antworten auf folgende zentrale Fragestellungen zu einer erfolgreichen Skalierung von KI in der Produktentwicklung zu geben:

Wie kann KI im Tagesgeschäft der Forschung & Entwicklung zur Wertschöpfungssteigerung etabliert werden?
Wie müssen Prozesse gestaltet werden, damit KI-basierte Ansätze wirksam eingesetzt werden können?
Wie lassen sich relevante KI-Use-Cases in der Produktentwicklung identifizieren und priorisieren?
Wie lassen sich Wirtschaftlichkeit und Zukunftsfähigkeit von KI-Use-Cases zielgerichtet und vergleichbar bewerten?
Wie können erfolgreiche KI-Use-Cases effektiv und systematisch skaliert werden?
Wie können menschliche Akteure und KI-Agenten in gemeinsamen Workflows zusammenarbeiten?

Daher möchten wir, das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und die Complexity Management Academy, in Zusammenarbeit mit einem Industriekonsortium Konzepte, Methoden und Vorgehensweisen von Successful-Practice-Unternehmen identifizieren, um zu erfahren, wie sich eine erfolgreiche Skalierung von KI in der Produktentwicklung charakterisieren lässt und welche Ansätze sich in der Praxis bereits bewährt haben.

Ich lade Sie herzlich zur Teilnahme an unserem Konsortial-Benchmarking „Scaling AI Impact in R&D“ ein.

Mit besten Grüßen

Prof. Dr. Michael Riesener
Mitglied des Direktoriums des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen
und des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT

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Das Industriekonsortium

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Die Fragebogenstudie

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Ordnungsrahmen der Studie

Die Struktur des Fragebogens orientiert sich an dem folgenden Ordnungsrahmen, welchen Sie mit Hervorhebung des jeweils behandelten Themenfeldes auf den nachfolgenden Seiten wiederfinden. Zur besseren Einordnung Ihrer Antworten werden initial allgemeine unternehmensbezogene Daten abgefragt.

Question Title

Sie können einzelne Fragen überspringen, sollten Sie diese nicht beantworten können. Für die Anfertigung Ihrer Individualauswertung benötigen wir jedoch eine Mindestbeantwortung von 70%.

Vielen Dank für Ihr Verständnis!

14% of survey complete.