Unsere Podcasts im Rahmen des KI-Regio Projekts bieten praxisnahe Einblicke in die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) in Mainfranken. In Zusammenarbeit mit dem Podcast „ARBEIT BILDUNG ZUKUNFT“ diskutieren Experten Themen wie KI-unterstütztes Pricing, automatisierte Absatzplanung und den Aufbau von KI-Kompetenzen. Diese Gespräche beleuchten, wie datenbasierte Ansätze die Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeit regionaler Unternehmen stärken können.
Künstliche Intelligenz für KMU in regionalen Wertschöpfungsketten
Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Prof. Dr. Richard Pibernik
Im Podcast wird erklärt, wie regionale KMU vom KI-Knowhow regionaler Forscherinnen und Forscher profitieren können, wie Unternehmen sich beteiligen und einbringen können und was genau hinter dem Förderprojekt steckt.
Wir beleuchten:
Wie können kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) von Künstlicher Intelligenz (KI) profitieren
Welche Chancen bieten sich in regionalen Wertschöpfungsketten?
Ökosysteme stärken KI & Mittelstand
Mit Dr. Lukas Kagerbauer, Prof. Dr. Gunther Gust und Dr. Christian Andersen
Die zweite Folge der Podcast-Reihe „ABZ & KI Regio“ handelt über die Bedeutung von Ökosystemen in der Region Würzburg und wie Unternehmen und Wissenschaft eng zusammenarbeiten, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln. Dabei wird deutlich, wie die Akteure des Projekts „KI-Regio“ mittelständische Unternehmen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz unterstützen, um wettbewerbsfähiger und nachhaltiger zu werden. Angesichts struktureller und transformativer Veränderungen bietet dies die Chance Wertschöpfung und Arbeitsplätze in der Region zu sichern und auszubauen.
Wir beleuchten:
Wie das KI-Regio-Projekt durch den Ökosystem-Ansatz den Wissensaustausch zwischen Unternehmen, Start-ups und der Wissenschaft fördert.
Konkrete Anwendungsbeispiele, wie Kl für Absatzprognosen und Qualitätskontrollen eingesetzt werden kann.
Die Bedeutung von Netzwerken und Kooperationen in der Region Mainfranken.
„23.11.2024 – Startup- & Innovations-Barcamp“, „Student-Company Collaboration Day“ und weitere Möglichkeiten zur Vernetzung im lokalen KI-Ökosystem.
Ein Blick auf erfolgreiche Start-ups wie „BäckerAl“ (heute: AIPERIA), die aus der Universität Würzburg hervorgegangen sind und mittlerweile den Markt revolutionieren
KI-Kompetenzaufbau im Mittelstand
Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Prof. Dr. Christioph Flath
Um die Potenziale von Kl in Unternehmen nutzen zu können, muss man die Grundzüge der Technologie verstehen. Nur so ist man in der Lage, die richtigen Fragen zu stellen, wenn es um die Nutzung von Kl im Unternehmen geht. Doch wie baut man dieses Wissen auf und bringt es in die Umsetzung ?
Darüber spricht Lukas Kagerbauer in dieser Episode von Arbeit Bildung Zukunft mit Prof. Dr. Christoph Flath, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) und Mitglied des CAIDAS Centers der JMU. Er ist verantwortlich für das Bildungsprogramm im Projekt KI-Regio, welches den Aufbau von KI-Kompetenz in kleinen und mittelständischen Unternehmen zum Ziel hat. Unternehmen, die am Projekt KI-Regio teilnehmen, können von einem hochwertigen, kostenfreien Kl-Curriculum profitieren.
Wir beleuchten:
Wie Unternehmen durch Workshops Grundlagen zu Kl, maschinellem Lernen und Datenmanagement erlangen können?
„Prompting“ als Schlüsselkompetenz
Welche Rolle spielen ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI?
Praxisnahe und bedarfsgerechte KI-Bildungsangebote für KMUs
KI-basierte Prognosen für regionale Hersteller und Händler
Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Dr. Nikolai Stein
Die Absatzplanung passt sich automatisch an Wetterdaten, Feiertage und lokale Events an – damit reduzieren sich Überbestände und die Effizienz steigt.
Wie können kleine und mittelständische Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihre Absatz- und Nachfrageplanung zu optimieren? Im Rahmen des Transferprogramms KI-Regio werden KMU eben dabei von Forscherinnen und Forschern der Julius-Maximilians-Universität unterstützt.
Wir beleuchten:
Zusätzlich diskutieren sie die Rolle von regionalen Daten, wie z. B. Passanten-zahlen oder Wetterinformationen, und die Vorteile eines gemeinsamen Ökosystems, das Forschung und Praxis in Mainfranken verbindet.
Wie können Unternehmen durch datenbasierte Ansätze ihre Planungsprozesse verbessern?
Warum KI-basierte Prognosen mehr als nur „nice to have“ sind.
Konkrete Use Cases wie die stündliche Besucherprognose für den Einzelhandel oder Nachfrageplanung bei regionalen Erzeugern.
Beispiele wie das erfolgreiche Startup BäckerAI, das durch KI optimale Bestellmengen für Bäckereien ermittelt und gleichzeitig Lebensmittelverschwendung reduziert. Herausforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) beim Aufbau einer geeigneten Datenbasis und der Einführung von KI-Lösungen.
Herausforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) beim Aufbau einer geeigneten Datenbasis und der Einführung von KI-Lösungen.
KI-unterstützte Preisgestaltung
Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Prof. Dr. Christoph Flath
Differenzierte Preisgestaltung gehört zum 1×1 der Betriebswirtschaft und betrieblichen Praxis – doch wie können KMUs dieses Potenzial mit Kl noch besser nutzen?
Darüber spricht Lukas Kagerbauer in dieser Episode von Arbeit Bildung Zukunft mit Prof. Dr. Christoph Flath, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg.
Wir beleuchten:
Was bedeutet Kl-unterstütztes Pricing? Vom Cost-Plus-Modell bis hin zu dynamischer Preisanpassung
Praxisnahe Unterstützung: Wie das Projekt KI-Regio Unternehmen bei der Automatisierung von Preisdatenrecherche und der Implementierung von KI-Lösungen hilft.
Herausforderungen meistern: Datenintegration, Ressourcenmangel und die Balance zwischen Mensch und Maschine.
Daten als Grundlage für smartere Entscheidungen: Interne und externe Datenquellen optimal nutzen.
KI-basierte Bildverarbeitung und Qualitätskontrolle
Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Prof. Dr. Gunther Gust
Künstliche Intelligenz bietet große Potenziale in der Bilderkennung und Qualitätskontrolle. Die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten ist groß und reicht vom Handel mit frischen Lebensmitteln bis hin zur industriellen Produktion.
In der aktuellen Folge von Arbeit Bildung Zukunft spricht Dr. Lukas Kagerbauer mit Prof. Dr. Gunther Gust. Er ist Inhaber des Lehrstuhls für Prozess- und IT-Integration für Künstliche Intelligenz im Unternehmen an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Im Rahmen des Projekt KI-Regio unterstützt sein Team mittelständischen Unternehmen bei der Implementierung von Kl im Rahmen von Bildverarbeitungsprozessen und der Qualitätskontrolle.
Wir beleuchten:
Usecases: Konkrete Beispiele Kl-unterstützter Qualitätskontrolle und Bildverarbeitung, z.B. bei der Erkennung von Defekten oder Analyse von Lebensmittelqualität.
Education & Ökosystem: Warum Weiterbildung und Netzwerke essenziell sind, um Unternehmen auf die Nutzung von Kl vorzubereiten.
Herausforderungen: Fehlende KI-Expertise, Datenmanagement, Software- und Hardwareintegration
KI-unterstützte Marketing-Analysen
Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Prof. Dr. Frédéric Thiesse
Die 4P im Marketing – price, promotion, place, and product – sind jedem Mitarbeiter im Marketing – in großen, wie in kleinen Unternehmen bekannt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bereich Marketing-Analytics eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten. Im Rahmen des Projekts KI-Regio sollen diese Potenziale auch für KMU zugänglich gemacht werden.
In der aktuellen Folge von „Arbeit Bildung Zukunft“ sprechen wir mit Prof. Dr. Frédéric Thiesse, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Systementwicklung an der Universität Würzburg und Teil des KI-Regio-Projektteams, über das spannende Thema KI-basierte Marktanalysen.
Wir beleuchten:
Kundensegmentierung: Wie künstliche Intelligenz KMU hilft, ihre Zielgruppen präzise zu verstehen und effektiver anzusprechen.
Warenkorbanalyse: Was Kundendaten über Kaufverhalten verraten und wie Kl Muster erkennt, die bisher verborgen.
Prognosen für den Markt: Datengetriebene Entscheidungen zu Nachfrage, Preisen und Vertriebsstrategien.
Herausforderungen: Umgang mit Datenqualität, Datenschutz und KI-Wissen in KMUs.
Reportagen
Unsere crossmedialen Reportagen zeigen, wie Künstliche Intelligenz in der Praxis wirkt – anschaulich, zugänglich und direkt aus der Region. Sie verbinden fundierte Information mit authentischen Einblicken aus den Projekten.
KI-basierte Bildverarbeitung und Qualitätskontrolle
Qualitätssicherung der Zukunft:
KI-basierte Bildanalyse für regionale Unternehmen
Die KI-basierte Bildanalyse ist eines der wegweisenden Entwicklungsprojekte im Bereich der regionalen Digitalisierung. Im Kern geht es um innovative Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, visuelle Daten intelligent und automatisiert zu verarbeiten. Von der Qualitätssicherung in der Produktion bis zur smarten Besucheranalyse im Einzelhandel eröffnet diese Technologie völlig neue Perspektiven für den regionalen Mittelstand.
Doch was genau verbirgt sich hinter dieser Technologie?
KI-basierte Bildanalyse funktioniert ähnlich wie das menschliche Auge und Gehirn – nur schneller und präziser bei wiederkehrenden Aufgaben. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können Programme Bilder und Videos in Echtzeit „sehen“ und verstehen. Sie erkennen automatisch relevante Muster, Objekte oder Auffälligkeiten – sei es ein Produktionsfehler auf dem Fließband oder die Bewegungsmuster von Kunden im Geschäft. Was früher zeitaufwändige manuelle Kontrollen erforderte, geschieht nun in Sekundenschnelle und rund um die Uhr. Die Software lernt dabei kontinuierlich dazu und wird mit der Zeit immer treffsicherer in ihrer Analyse.
Qualitätskontrolle im Wandel
Die Qualitätskontrolle steht vor einem Paradigmenwechsel. Aktuellen Studien zufolge, können durch die KI-basierte Bildanalyse Fehlerraten um bis zu
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reduziert werden. Für kleine und mittlere Unternehmen bedeutet dies nicht nur Kosteneinsparungen, sondern auch eine Antwort auf den zunehmenden Fachkräftemangel.
Gleichzeitig sind die Herausforderungen der bisherigen, menschlichen Qualitätskontrolle deutlich. Nach Stunden kontinuierlicher Inspektion sinkt die Erkennungsgenauigkeit erheblich und die Übereinstimmungsrate zwischen Prüfern sinkt. Zudem führen Ermüdungserscheinungen zu erhöhten Fehlerraten in der letzten Arbeitsstunde.
Diese Faktoren unterstreichen die strategische Notwendigkeit der Automatisierung vor allem für KMUs, um Prozesse in ihrer Präzision und Effizienz nachhaltig zu verbessern.
Vorher
Nachher
KI-basierte Bildanalyse ermöglicht im Einzelhandel die automatisierte Erkennung von niedrigen Füllständen oder kritischen Reifegraden
KI-Regio
Innovation für unsere Region
Das Projekt KI-Regio verbindet wissenschaftliche Expertise mit praktischen Anforderungen regionaler Unternehmen. Das Praxisnetzwerk umfasst dabei:
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• Händler
• Produzenten
• Technologie
• Medien und Verbände
• Dienstleister
Prof. Dr. Gunther Gust über die KI-basierte Bildanalyse
Qualitätssicherung der Zukunft Maintal-Konfitüren Praxisbeispiel
Die Implementierung bei Maintal-Konfitüren zeigt exemplarisch das Potenzial der KI-Bildanalyse. Das traditionsreiche Unternehmen setzt die innovative Technologie ein, um seine hohen Qualitätsstandards noch effizienter zu gewährleisten.
Ihre Vorteile und Ergebnisse:
Die KI-gestützte Qualitätskontrolle ermöglicht eine deutlich präzisere Inspektion der Produkte. Selbst kleinste Abweichungen bei Glasgebinden, Verschlüssen oder der Konfitüre selbst werden zuverlässig erkannt. Dies führt zu einer nachweislichen Qualitätsverbesserung im gesamten Produktionsprozess.
Bei der Sortierung und Verarbeitung der Rohwaren unterstützt die KI-Bildanalyse die Mitarbeiter durch automatische Erkennung der Fruchtqualität. Dies optimiert nicht nur die Effizienz, sondern gewährleistet auch eine gleichbleibend hohe Produktqualität.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die schrittweise Digitalisierung bisher manueller Abläufe im Unternehmen. Die KI-Technologie ermöglicht es, Routinekontrollen zu automatisieren, wodurch sich die Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Dies steigert nicht nur die Produktivität, sondern schafft auch Freiräume für Innovationen.
Qualitätssicherung der Zukunft Maschinenbau Praxisbeispiel
Im Maschinenbau ermöglicht KI-basierte Bildanalyse die präzise Unterscheidung zwischen echten Defekten und temporären Verschmutzungen. So werden menschliche Fähigkeiten ergänzt und Ressourcen optimal genutzt. Während herkömmliche Qualitätssicherung oft zu Vorsichtsaussortierungen führt, erkennt die KI zuverlässig, ob es sich bei einer Unregelmäßigkeit um einen kritischen Produktionsfehler oder nur um harmlose Ablagerungen handelt. Dies reduziert Ausschuss erheblich und spart wertvolles Material. Die Technologie unterstützt dabei das Qualitätssicherungspersonal, das sich nun auf komplexere Aufgaben konzentrieren kann. Gerade für mittelständische Fertigungsbetriebe bedeutet dies einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: höhere Produktionseffizienz bei gleichzeitiger Qualitätssteigerung.
Prof. Dr. Gunther Gust über die Herausforderungen KI-basierter Bildanalyse
Prof. Dr. Gunther Gust, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und künstliche Intelligenz in Unternehmen
Der Weg zur KI Lösung Gemeinsam mit KI-Regio
Der Fortschritt in der künstlichen Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen. Ein nachhaltiger Weg zur eigenen KI-Lösung beginnt mit dem systematischen Aufbau von Wissen direkt in den Organisationen. Die Vernetzung von Wissenschaft und Wirtschaft ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen, KI-Potenziale zu erkennen und zu nutzen. Wissenschaftliche Expertise unterstützt bei der Analyse bestehender Prozesse und der Entwicklung passender Lösungsansätze. Von der Weiterbildung, über die Prozessanalyse bis zur Umsetzung steht der gemeinsame Weg zur individuellen KI-Lösung im Fokus des Handelns.
Vision4Quality Ein Umsetzungsweg Für regionale KMUs
„Wir haben die Vision durch kameragestützte Montagekontrolle höchste Qualität zu erreichen.“ – Vision4Quality
Die Vision4Quality GmbH ist ein innovatives Unternehmen, das mit ModPCB einen KI-gestützten Montageassistenten entwickelt hat. Das System kombiniert künstliche Intelligenz mit Bildverarbeitung, um Mitarbeiter bei der Qualitätssicherung und Montage zu unterstützen. Die Lösung garantiert 100% geprüfte Gut-Teile und ermöglicht die schnelle Erstellung von Prüfprogrammen für verschiedene Anwendungen wie Montage, Bestückung und Qualitätsprüfung.
Die Kernfunktionalität basiert auf einem NoCode-Ansatz, der es Mitarbeitern ermöglicht, ohne Programmierkenntnisse neue Prüfprogramme zu erstellen. Das System führt dabei durch einen interaktiven Prozess, bei dem die zu prüfenden Merkmale einfach definiert werden können.
Die KI-gestützte Bildverarbeitung erkennt automatisch verschiedene Komponenten wie Stecker, Kabel, DIP-Schalter oder elektronische Bauteile und überprüft deren korrekte Position und Ausführung. Ein besonderer Vorteil des Systems liegt in seiner Flexibilität: Durch das kompakte Design und die variable Arbeitshöhe kann es an praktisch jedem Arbeitsplatz installiert werden. Die Bedienung erfolgt über einen Touchscreen-Monitor, der sowohl zur Konfiguration als auch zur Anzeige der Prüfergebnisse dient. Alle Prüfdaten werden dabei langfristig gespeichert und können für Analysen und Optimierungen genutzt werden.
Das Ökosystem Mainfranken
Das KI-Ökosystem in Mainfranken
Es vereint Unternehmen, Forschung und öffentliche Akteure, um mit KI nachhaltige und innovative Lösungen für regionale Wertschöpfungsketten zu entwickeln.
Es steht für kurze Wege, vertrauensvolle Zusammenarbeit und praxisorientierte Lösungen, die ökonomische und ökologische Vorteile für die Region schaffen.
Was ist die Stärke des Ökosystems in Mainfranken?
“Wir haben schon viel Kompetenz und Wertschöpfung lokal vorhanden.“
Prof. Dr. Gunther Gust
Erfolgsfaktor: Zusammenarbeit durch ZDI Mainfranken
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Was ist denn das ZDI Mainfranken?
Zentrum für Digitale Innovationen ist das digitale Gründerzentrum in Mainfranken. Es vernetzt Startups, Unternehmen und Forschungs-Einrichtungen miteinander und fördert die Entwicklung neuer Technologien, insbesondere in den Bereichen Digitalisierung und künstliche Intelligenz. Als wichtiger Akteur im regionalen Ökosystem wirkt ZDI aktiv am KI-Regio Projekt mit.
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Welche Rolle übernimmt ZDI im KI-Regio Projekt?
Bereits vor der Antragstellung spielte ZDI eine zentrale Rolle, indem es mit seinem Netzwerk Unternehmen akquirierte. Als wichtiger Netzwerkpartner agiert ZDI als Multiplikator im Ökosystem und bringt Startups sowie etablierte Akteure zusammen.
Dr. Christian Andersen – O-Ton ZDI Mainfranken
KI als Enabler für regionale Prozesse
Durch den Einsatz von KI können regionale Wertschöpfungsketten effizienter gestaltet und Prozesse nachhaltiger aufeinander abgestimmt werden.
KI sorgt dafür, dass Produzenten wissen, wie viel sie herstellen, und Händler, wie viel sie benötigen. Prof. Dr. Gunther Gust
Best Practice:
Erfolgreiche KI-Integration in der Praxis
WeSort.AI
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Geschwindigkeit im Vergleich zu menschlichen Sortierern
0%
reinere Sortierung
0%
erhöhte Sicherheit
WeSort.AI ist ein innovatives Unternehmen aus Würzburg, das sich auf die Analyse und Sortierung von Abfallmaterialien mittels künstlicher Intelligenz spezialisiert. Mit ihrem System „BatterySort“ erkennen sie gefährliche Stoffe wie Lithium-Akkus frühzeitig und verhindern so Brände in Recyclinganlagen. Durch den Einsatz von KI optimiert WeSort.AI Recyclingprozesse, steigert die Effizienz und erfüllt gleichzeitig hohe Umweltstandards. Auch Dank der Förderung durch das ZDI Mainfranken konnte WeSort.AI den Deutschen Gründerpreis 2024 gewinnen – ein Erfolg, der die Stärken des regionalen Ökosystems mit seinen kurzen Wegen und starken Netzwerken unterstreicht. Heute gilt das Unternehmen als bundesweiter Leader im KI-Bereich und zeigt, wie Innovation aus Mainfranken nachhaltige Lösungen vorantreibt.
Das Ökosystem als Treiber gemeinsamer Stärke
Ein stark vernetztes Ökosystem ermöglicht es, entlang der gesamten Wertschöpfungskette und darüber hinaus zusammenzuarbeiten. Durch den Einbezug von Produzenten, Händlern und IT-Dienstleistern entstehen Synergien, die Innovationen fördern und nachhaltige Lösungen sichern.
„Die Qualitätskontrolle des Warenausgangs ist gleichzeitig die Qualitätskontrolle des Wareneingangs des nächsten Unternehmens.“ Prof. Dr. Gunther Gust
Zukunftsperspektive: Ein nachhaltiges Ökosystem aufbauen
Ein starkes Ökosystem verbindet Unternehmen, Hochschulen und Startups, um Innovation und Nachhaltigkeit voranzutreiben. Durch Zusammenarbeit und den Einsatz moderner Technologien entstehen Lösungen, die die Region zukunftsfähig machen. Gleichzeitig können durch solche Netzwerke Fachkräfte in der Region gehalten werden, indem Studierende und Absolventen frühzeitig mit lokalen Unternehmen in Kontakt kommen. So entsteht eine Grundlage für langfristigen Erfolg und nachhaltige Wertschöpfung in Mainfranken.
„Wir schaffen Verbindungen zwischen Unternehmen und Hochschulen, um junge Talente in Mainfranken zu halten.“
Dr. Christian Andersen
KI-gestützte Prognosen
KI-Prognosen: Schlüssel zur Wettbewerbsfähigkeit für KMUs
In der heutigen dynamischen Wirtschaftswelt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, präzise Prognosen für Produktion und Nachfrage zu erstellen. Traditionelle Methoden stoßen dabei oft an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier innovative Ansätze, um Prognosegenauigkeit zu verbessern und betriebliche Effizienz zu steigern. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) stellt die Implementierung von KI jedoch eine besondere Herausforderung dar.
„Im Grunde haben die allermeisten Unternehmen ein Prognoseproblem und das können wir sehr häufig mit KI besser lösen als mit menschlichen Möglichkeiten.“
– Prof. Dr. Richard Pibernik
Interview mit Prof. Dr. Richard Pibernik
KI-unterstütztes Pricing
KI-optimierte Preisgestaltung in der Welt der KMU
Die KI-Preisgestaltung ist eine fortschrittliche Strategie, die auf der Nutzung von Big Data basiert, um die Preisgestaltung dynamisch zu optimieren.
Warum ist KI in der Preisgestaltung ein aktuelles Thema?
Die KI-gestützte Preisgestaltung eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, um ihre Preise effizienter, dynamischer und profitabler zu gestalten. Durch die Nutzung von Big Data und maschinellem Lernen können Preise in Echtzeit an Marktbedingungen, Nachfrage und Kundenverhalten angepasst werden.
Traditionelle VS. KI Preisgestaltung
Traditionelle Preisgestaltung – Ein modernes Geschäft mit manuellen Preisanpassungen, statischen Preisschildern und einem langsamen, reaktiven Preismodell.
KI-Preisgestaltung – Ein hochmodernes, automatisiertes Geschäft mit dynamischen Preisschildern, personalisierten Preisen und Echtzeit-Anpassungen durch KI.
Lehrstuhlinhaber für den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics Prof. Dr. Christoph M. Flath über die Möglichkeiten der KI-Preisgestaltung für Unternehmen
Arten der KI-gestützten Preismodelle
Preise werden in Echtzeit angepasst, basierend auf Nachfrage, Beständen, oder Wettbewerberaktivitäten. Zum Beispiel verwenden Airlines und Hotels dynamische Preise, um Angebot und Nachfrage zu optimieren, was ihnen hilft, Gewinne zu maximieren und Marktveränderungen schnell anzupassen.
Es werden historische Daten und maschinelles Lernen genutzt, um zukünftige Preistrends oder Kundenreaktionen vorherzusagen. Diese Methode ermöglicht Unternehmen, ihre Preise strategisch im Voraus zu planen, indem sie Marktveränderungen vorhersagen.
Kunden werden von der KI in Gruppen (Cluster) segmentiert, basierend auf ähnlichen Verhaltensmustern oder Bedürfnissen, und für jede Gruppe optimierte Preise angeboten. Dies erhöht die Relevanz und Akzeptanz der Preise bei den Kunden.
Einsatz in der Praxis
• Kundenpersonalisierung
Die KI erkennt das Kaufverhalten der Kunden und bietet personalisierte Rabatte oder Vorschläge für Premium-Produkte, um die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs zu erhöhen.
• Echtzeit-Wettbewerbesanalyse
Die KI überwacht kontinuierlich die Preise der Konkurrenz. Wenn ein Wettbewerber ein ähnliches Produkt im Angebot hat, senkt die KI automatisch den Preis, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sobald das Angebot des Wettbewerbers endet, passt die KI den Preis wieder nach oben an.
• Nachfragevorhersage
Die KI analysiert historische Daten und erkennt, dass bestimmte Produkte während der Weihnachtszeit eine hohe Nachfrage haben. Sie schlägt vor, die Preise für diese Produkte leicht zu erhöhen, bevor die Nachfrage ihren Höhepunkt erreicht.
Nach der Nutzung (Durchschnittlich)
Gewinnsteigerung: 0%
Umsatzsteigerung: 0%
Zeitersparnis: 0%
ROI-Metriken basierend auf selbst gemeldeten Daten von über 35 Kunden von Minderest, zwischen 2020 und 2023. (Quelle: Reactev)
Herausforderungen
Mit welchen Herausforderungen sind die Unternehmen bei der Implementierung KI-basierter Preisgestaltung konfrontiert?
Fazit und Ausblick
Die Praxis zeigt: Unternehmen, die auf KI-gestützte Preismodelle setzen, profitieren von höheren Umsätzen, gesteigertem Gewinn und erheblicher Zeitersparnis.
Dennoch bleibt die Implementierung eine Herausforderung. Unternehmen müssen nicht nur geeignete Datenquellen erschließen und in leistungsfähige Algorithmen investieren, sondern auch interne Prozesse und Denkweisen anpassen. Datenschutz, Transparenz und Akzeptanz bei Kunden sind weitere Aspekte, die bedacht werden müssen.
„Durch die Unterstützung mit KI-Tools kann die Schlagzahl erhöht werden. Ich muss nicht mehr darüber nachdenken, ob ich zwei Perioden habe, sondern kann theoretisch täglich, stündlich oder sogar sekündlich die Preise anpassen – wenn das praktikabel ist.“
— Prof. Dr. Christoph M. Flath
Die Zukunft der Preisgestaltung wird immer stärker von KI geprägt sein. Während heute vor allem größere Unternehmen von KI-gestützten Modellen profitieren, wird die Technologie zunehmend auch für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) zugänglich. Neue Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz, kombiniert mit besseren Datenanalysen und Cloud-Lösungen, werden es auch kleineren Unternehmen ermöglichen, dynamische Preismodelle effizient zu nutzen. Wer jetzt in die Technologie investiert, kann sich langfristige Wettbewerbsvorteile sichern und die Weichen für eine erfolgreiche Zukunft stellen.
KI-Regio Kompetenzerweiterung
Künstliche Intelligenz
in der Welt der KMU
Kleine und mittelständische Unternehmen stehen vor der spannenden Herausforderung,
Künstliche Intelligenz in ihre Prozesse zu integrieren. Diese Technologie bietet die Chance,
Arbeitsabläufe zu revolutionieren, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die
Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu steigern. Mit dem KI-Regio Projekt eröffnen sich
innovative Möglichkeiten, um Unternehmen auf ein neues Level zu bringen und von den
Vorteilen der KI zu profitieren.
Warum das KI-Regio Projekt?
„Es ist wichtig, gerade den Unternehmen, die noch relativ weit weg sind, den Blick dahingehend zu schärfen, die Potenziale zu erkennen.“
– Dr. Lukas Kagerbauer
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KMU in Deutschland
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KMU mit KI-Nutzung
Prof. Dr. Christoph Flath, Lehrstuhlinhaber der Wirtschaftswissenschaften und Business Analytics
Leitgedanken des Projekts
Prof. Dr. Christoph Flath: Wie werden die Workshops aussehen?
Ziele des Projekts
Ziel des Projekts ist die Erarbeitung spezifischer Methoden im Umgang mit Künstlicher Intelligenz, die auf die individuellen Daten und Situationen von kleinen und mittelständischen Unternehmen zugeschnitten sind. Besonderen Wert wird dabei auf die praxisorientierte Anwendung gelegt. Es wird aufgezeigt, wie KI-Methoden gezielt auf die betrieblichen Gegebenheiten angewendet werden können, um Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Der Umgang mit KI wird dabei nicht nur theoretisch vermittelt, sondern konkret und anwendungsbezogen, was die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigert.
Effizienter Einsatz von KI-Tools und Prompting
In diesem Kontext wird die effektive Nutzung von KI-Tools und die Anwendung von Prompting-Techniken demonstriert. Es wird aufgezeigt, wie diese Technologien in den betrieblichen Alltag integriert werden können und welche spezifischen Fragestellungen an die KI gestellt werden sollten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Formulierung präziser und zielgerichteter Prompts (Anweisungen an KI-Modelle), um die Leistungsfähigkeit der KI-Tools zu maximieren. Das übergeordnete Ziel besteht darin, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie der richtige Einsatz von KI und effektives Prompting Arbeitsprozesse erheblich verbessern kann.
Prof. Dr. Christoph Flath, Lehrstuhlinhaber der Wirtschaftswissenschaften und Business Analytics
Übergreifendes Ziel
Prof. Dr. Christoph Flath: Was ist das übergreifende Ziel des KI-Regio-Projekts?
Grundwissen zur KI
Die fünf Kernbereiche der Künstlichen Intelligenz
Textanalyse
KI hilft Texte automatisch auszuwerten und Muster oder Stimmungen zu erkennen. Das spart Zeit und liefert hilfreiche Einblicke, z.B. aus Feedback oder Umfragen.
KI-gestütztes Marketing
KI hilft Zielgruppen präziser anzusprechen, indem es Daten analysiert und personalisierte Inhalte erstellt. Das spart Ressourcen und steigert die Effizienz.
Automatisierung von Prozessen
KI ermöglicht die Automatisierung von Prozessen, indem sie Aufgaben wie Datenanalyse oder Kommunikation effizient übernimmt. Das spart Zeit und reduziert Fehler.
Chatbots
KI-Chatbots beantworten Kundenanfragen automatisch und rund um die Uhr. Sie verbessern den Service und entlasten Mitarbeiter.
Entscheidungsfindung
KI unterstützt bei der Entscheidungsfindung durch Analyse großer Datenmengen und liefert fundierte Handlungsempfehlungen.
KI-spezifische Methoden
Gliederung des Projekts und Themen der Workshops
KI-basierte Prognosen für regionale Hersteller & Händler
KI-Algorithmen revolutionieren die Bestandsplanung für kleine und mittlere Unternehmen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten, saisonalen Trends und externen Faktoren wie Wetter oder lokalen Ereignissen können KI-Systeme präzise Nachfrageprognosen erstellen. Dies ermöglicht es KMU, ihre Lagerbestände zu optimieren, Überbestände zu reduzieren und gleichzeitig Lieferengpässe zu vermeiden. So können auch kleinere Betriebe effizienter wirtschaften und ihre Rentabilität steigern.
Anwendungsbeispiele:
• Nachfrageprognose für regionale Hersteller mit mehreren Absatzkanälen
• Schätzung von stundengenauen Besucher- und Kundenzahlen
• Wirkungsprognose von Werbe- und Preisaktionen
KI-optimierte Preisgestaltung
Die dynamische Preisgestaltung mittels KI eröffnet KMU neue Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung. KI-Systeme analysieren kontinuierlich Marktdaten, Wettbewerbspreise und Kundennachfrage, um optimale Preispunkte zu ermitteln. Dies ermöglicht es kleinen Unternehmen, ihre Preise in Echtzeit anzupassen und so auf Marktveränderungen zu reagieren. Durch diese flexible Preisgestaltung können KMU ihre Gewinnmargen verbessern und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben.
Anwendungsbeispiele:
• Bessere Planung und Aktionssteuerung
• Clusterspezifische Preisgestaltung
• Dynamische Preisanpassung auf Basis von Nachfrage, Bestand, oder anderen Signalen
KI-unterstützte Marktanalyse
KI-Tools bieten KMU leistungsstarke Möglichkeiten zur Marktanalyse. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen aus sozialen Medien, Kundenrezensionen und Branchenberichten können KI-Systeme wertvolle Einblicke in Markttrends und Kundenpräferenzen liefern. Diese Analysen helfen kleinen Unternehmen fundierte Entscheidungen zu treffen, neue Geschäftschancen zu identifizieren und ihre Marketingstrategien gezielt anzupassen.
Anwendungsbeispiele:
• Informationsgewinnung zur Gestaltung neuer Produkte oder Verbesserung existierender Produkte
• Analyse verschiedener Marktdaten und Identifizierung nützlicher Muster
• Ermittlung verschiedener Kundengruppen und ihrer Schlüsselmerkmale
KI-assistierte Bilderkennung und Qualitätskontrolle
KI-gestützte Bilderkennungssysteme revolutionieren die Qualitätskontrolle in KMU.
Diese Technologie ermöglicht eine automatisierte, hochpräzise Inspektion von
Produkten, die menschliche Fehler minimiert und die Effizienz steigert. KI kann kleinste
Defekte erkennen, die dem bloßen Auge entgehen würden, und so die Produktqualität
erheblich verbessern. Für KMU bedeutet dies nicht nur eine Kosteneinsparung, sondern
auch die Erreichung von maximaler Qualität über minimalen Aufwand.
Anwendungsbeispiele:
• Prüfung der Reife und Erkennung von verfaultem Obst
• Analyse des Qualitätsgrads verschiedener Lebensmittel