AI-Use-Case Portfolio
Erweiterung der Demo auf Basis des ALPLA-Researches (Top-5 Use Cases, Quick Wins und 24-Monats-Roadmap).
| Rang | Use Case | Score | Time to Value | Status |
|---|---|---|---|---|
| #1 | Predictive Maintenance Sensorbasierte Frueherkennung von Ausfaellen mit CrateDB-Daten, Edge-AI und Mission-Control-Integration. | 37 / 40 | 6-12 Monate | Quick Win |
| #2 | Predictive Energy Management Energieanomalien je Werk erkennen, Lasten optimieren und ESG-Reporting automatisieren. | 35 / 40 | 4-8 Wochen fuer erste Signale | Quick Win |
| #3 | Autonome Prozessparameteroptimierung RL-gestuetzte Parameteroptimierung fuer Spritzguss, EBM und SBM mit Material- und Energiereduktion. | 34 / 40 | 6-12 Monate | Scale |
| #4 | Echtzeit-Qualitaetsprognose (CV) Computer Vision erkennt Defekte inline und koppelt Bildsignale mit Prozessparametern. | 33 / 40 | 6-12 Monate | Scale |
| #5 | Mission Control AI Vom deskriptiven Monitoring zur praeskriptiven Fabriksteuerung ueber 206 Standorte. | 33 / 40 | 12-18 Monate | Strategisch |
| Initiative | Erste Resultate |
|---|---|
| Energy Management Pilot | 4-8 Wochen |
| Predictive Maintenance Acceleration | 8-12 Wochen |
| Prozessoptimierung MVP | 8-16 Wochen |
| Quality-CV Proof of Concept | 8-12 Wochen |
Durchschnittlicher Use-Case-Score
34.4 / 40
Quick Wins im Backlog
4
Roadmap-Horizont
24 Monate / 3 Phasen
Phase 1
Monat 1-6
Foundation + Quick Wins
- • Energy-Pilot in 1-2 Werken
- • Predictive-Maintenance-Beschleunigung
- • Prozessoptimierung MVP fuer ALPLAinject
- • Quality-CV PoC an einer Linie
Phase 2
Monat 7-15
Scale + Optimize
- • Rollout Energy auf 50+ Standorte
- • Predictive Maintenance auf 30+ Standorte
- • Mission Control um praeskriptive KI erweitern
- • SD-WAN-Ausbau auf 100+ Standorte
Phase 3
Monat 16-24
Global Transform
- • Globaler Rollout auf 206 Standorte
- • Recycling- und ESG-Use-Cases integrieren
- • Digital-Twin- und DPP-Vorbereitung
- • Mission Control als zentrales AI-Steuerungszentrum