Künstliche Intelligenz – Interessante Charts zum Megatrend sowie einige potenzielle Gewinner und Verlierer
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Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in aller Munde. Auch Anleger elektrisiert das Thema, weil sie dahinter einen langanhaltenden Megatrend mit viel Umsatz-, Gewinn- und Kurspotenzial vermuten.
Was hier technologisch bereits möglich ist, zeigen einige schon im Einsatz befindliche Anwendungen, die Analyst Volker Stoll von der Landesbank Baden-Württemberg in einer Studie zum Thema Künstliche Intelligenz anführt. Beispiel eins für selbstlernende Software ist ein beim Unternehmen FESTO verwendeter Greifer, der innerhalb einer Stunde eine Bewegungsstrategie maschinell erlernt – vom ersten Versuch bis zum zuverlässigen Lösen der gestellten Aufgabe. Dabei bekommt der Greifer nur die Vorgabe, was er können muss. Die Strategie entwickeln die Lernalgorithmen des Greifers selbstständig ohne weitere Programmierung.
Als Beispiel zwei dienen autonome Roboter, die bei Amazon Regale anheben und es zum Kommissionierplatz bringen. Dort werde der bestellte Artikel von einem Picker in einen Versandkarton gepackt. Schließlich fahre der Roboter das Lagerregal wieder zurück. Dadurch könne der Picker Wegstrecken sparen. Zudem fahre der Roboter bei Leerfahrten unter den Regalen hindurch. Beispiel Nummre drei ist der ABB-Roboter YuMi. Dieser agierte im Rahmen eines internationalen Roboter-Festivals als Dirigent. Der Verdi-Oper Rigoletto. Hierzu wurde der Roboter 17 Stunden lang programmiert, wobei die Kosten nur 36.000 Euro betrugen.
Anwendungsvielfalt: KI optimiert bereits jetzt diverse betriebliche Vorgänge
Quelle: IBM, Siemens, General Electric, Philips, John Deere/Blue River, LBBW Research.
KI ist laut Stolle derzeit vor allem in der Finanzbranche verbreitet. Zweitgrößte Branche ist demnach der Autosektor (autonomes Fahren, prädiktive Instandhaltung). Im industriellen Umfeld seien derzeit die Analytik und Robotik ein bedeutendes Einsatzfeld. Bezogen auf die Patentbasis seien vor allem US-Technologiekonzerne gut positioniert. Logistik und Verpackung seien vor Industrierobotern die nächstgrößeren Einsatzfelder.
Das Nutzenpotenzial für künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie sei allgemein hoch, insbesondere bei größeren Betrieben mit komplexer Fertigungsstruktur. Die Stärke von KI in der Fertigung liege in der Verarbeitung der Datenflut, die auch im Rahmen der Industrie 4.0-Zustandserfassung von Produkt- und Produktionssystemen anfällt. Die Abstimmung von Produkt-, Produktions- und Prozessparametern, aber auch Kundenanforderungen werde dadurch auch in einem komplexen betrieblichen Umfeld deutlich vereinfacht und zugleich engmaschiger. Die Maschinenverfügbarkeit steige bei höherer Produktionsdynamik und verbesserter Prozessqualität. Sowohl die Entwicklung, Produktion und Organisation von Produktionsbetrieben einschließlich Vertrieb und Service dürfte von KI-Systemen profitieren.
Die Verbreitung von Anwendungen der KI in produzierenden Betrieben dürfte bis zum Jahr 2025 deutlich steigen. Derzeit dominiere nach wie vor die klassische Automatisierungstechnik, wenngleich die KI-Funktionalität laufend verbessere und sukzessive von niedrigem Niveau ausgebaut werde. Im spezifischen Umfeld werde die KI im Rahmen von Expertensystemen bereits eingesetzt. Die aktuell dynamische Weiterentwicklung der Technologie erschließe neue und erweitert vorhandene Einsatzfelder zügig. Zugleich steige die Anwendungsexpertise für "intelligente", autonome Roboter deutlich. Stoll erwartet in der Praxis derzeit noch eine gewisse Lernphase und schließlich einen besonders dynamisch steigenden Einsatz von autonomen Robotern und KI ab etwa 2020. Konkret dürfte der Umsatz mit autonomen Robotern bis 2024 um 30% jährlich steigen. Der Ausbau betriebsinterner Entwicklungs- und Produktionsleitsysteme und die digitale Anbindung der beim Kunden im Einsatz befindlichen Produkte seien derzeit voll im Gange und bildeten für den verstärkten KI-Einsatz eine gute Ausgangsbasis.
Quelle: http://voxeu.org/article/trends-artificial-intelligence-technology-invention, Bank of America, McKinsey , LBBW Research
KI hebt die Produktivität deutlich an – Amortisationszeit teils bei 1,5 Jahren
KI steigert laut LBBW die Effizienz in der gesamten industriellen Wertschöpfungskette. Zwar bleibe die anwendungsspezifische KI-Applikation eine zeitaufwendige Detailarbeit, aber dennoch rechnet man mit einer stärkeren Verbreitung von KI in der Entwicklung, der Organisation, Arbeitsvorbereitung und Produktion und teilweise mit Amortisationszeiten von 1,5 Jahren. Erste Anwendungen zeigten, dass die Anlageneffizienz um 10 % steigen kann. Accenture erwarte für Deutschland durch die Einführung von KI bis zum Jahr 2035 eine um 29 % höhere Produktivität. Vom Fraunhofer IAO werden insbesondere in der Produktion hohe Effizienzsteigerungspotentiale erwartet.
KI dürfte den Wettbewerbsdruck nochmals deutlich verschärfen und bei Produktangeboten und der Qualität und Geschwindigkeit der Leistungserbringung bislang unbekanntes Terrain erschließen. Die LBBW rechnet mit erheblich steigenden Skaleneffekten und dadurch einer weiteren Konzentration der Fertigungsbetriebe. Kernproblem dürfte die Verfügbarkeit von IT-Know-how im komplexen Produktionsumfeld sein. Die Effizienzsteigerungseffekte wirken nach Einschätzung der LBBW-Analysten wegen der vielfältigen betrieblichen Einsatzfelder ausgeprägt langfristig, weit in das nächste Jahrzehnt hinein. Dabei würden immer mehr Teilbereiche des produzierenden Gewerbes von den technologischen Neuerungen erfasst.
Quelle: The Guardian, Fraunhofer IAO, IAT Universität Stuttgart, Fukoku Mutual Life, Accenture, LBBW Research
Hoher Umsatzzuwachs bei autonomen Robotern zu erwarten: +30 % p.a. von 2014 bis 2024 auf 14 Mrd. USD.
Vor allem autonome Roboter dürften wie bereits angedeutet das Fabrikumfeld der kommenden Jahre massiv verändern. Allerdings stünden auch intelligente Assistenzsysteme, die Entscheidungen auf einem meist engen Themenfeld treffen, vor einem erheblichen Wachstumsschub. Die Basis zur Erfassung und Verarbeitung der dazu relevanten Daten werde mit neuesten Technologien aktuell durch die zunehmende Maschinenvernetzung geschaffen.
Die rechts in der Tabelle unten dargestellten Marktvolumina beziehen sich neben Fabrikanwendungen auch auf allgemeine Einsatzfelder. Die LBBW erwartet speziell im Fabrikumfeld ein dynamisches Wachstum der Anwendungen.
Quelle: Siemens, BCC Research, Wellesley, LBBW Research
Gewinner, Verlierer und Branchenneulinge
Als Gewinner im Industriebereich sieht die LBBW die führenden Anbieter von industrienaher Software wie Siemens, General Electric, Schneider Electric oder Bosch. Dabei setze vor allem Siemens unter anderem mit dem System Mindsphere Industriestandards. Siemens dürfte wie kaum ein anderes Unternehmen die gesamte Datenfluss- und Wertschöpfungskette produzierender Unternehmen abdecken (CNC/CAD/MES/PLM, digitale Zwillinge, Simulationssoftware) und daher den Einsatz von KI in überdurchschnittlicher Weise produktiv gestalten können. Ferner sollten aus Sicht der LBBW Hardwarelieferanten wie zum Beispiel ABB mittels der Robotertechnik profitieren.
Zu den voraussichtlichen Verlierern zählt man Industriebetriebe, welche die digitale Technologie nur langsam adaptieren. Im Gegenzug erwartet man Konsolidierungseffekte zugunsten der digitalen Spitzengruppe.
Zu den aussichtsreichen Neulingen in dem Segment zählt die LBBW vor allem IBM, aber auch Microsoft dürften angesichts einer überragenden Patentfülle und praxisrelevanter Applikationen nun den Fuß in der Tür für Industrieanwendungen haben, so das Urteil. Dabei
dürfte IBM auch von seiner Systemexpertise profitieren. Angesichts einer starken KI-Patentbasis verankere sich IBM mit der KI-Software "Watson" in industriellen Anwendungen, in der Regel als Basismodul für spezifische Programmpakete von z.B. ABB, Bosch, Schneider Electric oder Siemens.
Die LBBW erwartet derzeit aber angesichts der Komplexität der Aufgabenstellung im industriellen Umfeld kein nennenswertes "Bypassing" des Kundenzugangs der Industrieanbieter durch die "neuen Anbieter". Google verfüge zwar über eine günstige Ausgangsbasis, scheine aber derzeit im Industriebereich keine nennenswerte Rolle einzunehmen. Prinzipiell sei es denkbar, dass aber auch Module von Google mittelfristig eine bedeutendere Rolle einnehmen.
Technologisch führend sei IBM mit rund 1.100 KI-Patenten und der KI-Software Watson. Microsoft habe knapp 500 Patente. Die Software, vor allem jene von IBM, werde auch in Industrieplattformen / Apps etc. eingesetzt. Google weise rund 200 KI-Patente auf. Gemäß den LBBW-Recherchen führt aber Siemens (insgesamt rund 200 KI-Patente) das Feld der industriell orientierten künstlichen Intelligenz an. Es folgen General Electric mit rund 70 eher durch industrienahe Anwendungen geprägten Patenten. Bosch verfüge ebenfalls über eine signifikante Patentposition mit ausgeprägter industrieller Nähe (vor allem aber KFZ).
Quelle: http://voxeu.org/article/trends-artificial-intelligence-technology-invention, Bank of America, McKinsey , LBBW Research
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Was hier technologisch bereits möglich ist, zeigen einige schon im Einsatz befindliche Anwendungen, die Analyst Volker Stoll von der Landesbank Baden-Württemberg in einer Studie zum Thema Künstliche Intelligenz anführt. Beispiel eins für selbstlernende Software ist ein beim Unternehmen FESTO verwendeter Greifer, der innerhalb einer Stunde eine Bewegungsstrategie maschinell erlernt – vom ersten Versuch bis zum zuverlässigen Lösen der gestellten Aufgabe. Dabei bekommt der Greifer nur die Vorgabe, was er können muss. Die Strategie entwickeln die Lernalgorithmen des Greifers selbstständig ohne weitere Programmierung.
Als Beispiel zwei dienen autonome Roboter, die bei Amazon Regale anheben und es zum Kommissionierplatz bringen. Dort werde der bestellte Artikel von einem Picker in einen Versandkarton gepackt. Schließlich fahre der Roboter das Lagerregal wieder zurück. Dadurch könne der Picker Wegstrecken sparen. Zudem fahre der Roboter bei Leerfahrten unter den Regalen hindurch. Beispiel Nummre drei ist der ABB-Roboter YuMi. Dieser agierte im Rahmen eines internationalen Roboter-Festivals als Dirigent. Der Verdi-Oper Rigoletto. Hierzu wurde der Roboter 17 Stunden lang programmiert, wobei die Kosten nur 36.000 Euro betrugen.
Anwendungsvielfalt: KI optimiert bereits jetzt diverse betriebliche Vorgänge
Quelle: IBM, Siemens, General Electric, Philips, John Deere/Blue River, LBBW Research.
KI ist laut Stolle derzeit vor allem in der Finanzbranche verbreitet. Zweitgrößte Branche ist demnach der Autosektor (autonomes Fahren, prädiktive Instandhaltung). Im industriellen Umfeld seien derzeit die Analytik und Robotik ein bedeutendes Einsatzfeld. Bezogen auf die Patentbasis seien vor allem US-Technologiekonzerne gut positioniert. Logistik und Verpackung seien vor Industrierobotern die nächstgrößeren Einsatzfelder.
Das Nutzenpotenzial für künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie sei allgemein hoch, insbesondere bei größeren Betrieben mit komplexer Fertigungsstruktur. Die Stärke von KI in der Fertigung liege in der Verarbeitung der Datenflut, die auch im Rahmen der Industrie 4.0-Zustandserfassung von Produkt- und Produktionssystemen anfällt. Die Abstimmung von Produkt-, Produktions- und Prozessparametern, aber auch Kundenanforderungen werde dadurch auch in einem komplexen betrieblichen Umfeld deutlich vereinfacht und zugleich engmaschiger. Die Maschinenverfügbarkeit steige bei höherer Produktionsdynamik und verbesserter Prozessqualität. Sowohl die Entwicklung, Produktion und Organisation von Produktionsbetrieben einschließlich Vertrieb und Service dürfte von KI-Systemen profitieren.
Die Verbreitung von Anwendungen der KI in produzierenden Betrieben dürfte bis zum Jahr 2025 deutlich steigen. Derzeit dominiere nach wie vor die klassische Automatisierungstechnik, wenngleich die KI-Funktionalität laufend verbessere und sukzessive von niedrigem Niveau ausgebaut werde. Im spezifischen Umfeld werde die KI im Rahmen von Expertensystemen bereits eingesetzt. Die aktuell dynamische Weiterentwicklung der Technologie erschließe neue und erweitert vorhandene Einsatzfelder zügig. Zugleich steige die Anwendungsexpertise für "intelligente", autonome Roboter deutlich. Stoll erwartet in der Praxis derzeit noch eine gewisse Lernphase und schließlich einen besonders dynamisch steigenden Einsatz von autonomen Robotern und KI ab etwa 2020. Konkret dürfte der Umsatz mit autonomen Robotern bis 2024 um 30% jährlich steigen. Der Ausbau betriebsinterner Entwicklungs- und Produktionsleitsysteme und die digitale Anbindung der beim Kunden im Einsatz befindlichen Produkte seien derzeit voll im Gange und bildeten für den verstärkten KI-Einsatz eine gute Ausgangsbasis.
Quelle: http://voxeu.org/article/trends-artificial-intelligence-technology-invention, Bank of America, McKinsey , LBBW Research
KI hebt die Produktivität deutlich an – Amortisationszeit teils bei 1,5 Jahren
KI steigert laut LBBW die Effizienz in der gesamten industriellen Wertschöpfungskette. Zwar bleibe die anwendungsspezifische KI-Applikation eine zeitaufwendige Detailarbeit, aber dennoch rechnet man mit einer stärkeren Verbreitung von KI in der Entwicklung, der Organisation, Arbeitsvorbereitung und Produktion und teilweise mit Amortisationszeiten von 1,5 Jahren. Erste Anwendungen zeigten, dass die Anlageneffizienz um 10 % steigen kann. Accenture erwarte für Deutschland durch die Einführung von KI bis zum Jahr 2035 eine um 29 % höhere Produktivität. Vom Fraunhofer IAO werden insbesondere in der Produktion hohe Effizienzsteigerungspotentiale erwartet.
KI dürfte den Wettbewerbsdruck nochmals deutlich verschärfen und bei Produktangeboten und der Qualität und Geschwindigkeit der Leistungserbringung bislang unbekanntes Terrain erschließen. Die LBBW rechnet mit erheblich steigenden Skaleneffekten und dadurch einer weiteren Konzentration der Fertigungsbetriebe. Kernproblem dürfte die Verfügbarkeit von IT-Know-how im komplexen Produktionsumfeld sein. Die Effizienzsteigerungseffekte wirken nach Einschätzung der LBBW-Analysten wegen der vielfältigen betrieblichen Einsatzfelder ausgeprägt langfristig, weit in das nächste Jahrzehnt hinein. Dabei würden immer mehr Teilbereiche des produzierenden Gewerbes von den technologischen Neuerungen erfasst.
Quelle: The Guardian, Fraunhofer IAO, IAT Universität Stuttgart, Fukoku Mutual Life, Accenture, LBBW Research
Hoher Umsatzzuwachs bei autonomen Robotern zu erwarten: +30 % p.a. von 2014 bis 2024 auf 14 Mrd. USD.
Vor allem autonome Roboter dürften wie bereits angedeutet das Fabrikumfeld der kommenden Jahre massiv verändern. Allerdings stünden auch intelligente Assistenzsysteme, die Entscheidungen auf einem meist engen Themenfeld treffen, vor einem erheblichen Wachstumsschub. Die Basis zur Erfassung und Verarbeitung der dazu relevanten Daten werde mit neuesten Technologien aktuell durch die zunehmende Maschinenvernetzung geschaffen.
Die rechts in der Tabelle unten dargestellten Marktvolumina beziehen sich neben Fabrikanwendungen auch auf allgemeine Einsatzfelder. Die LBBW erwartet speziell im Fabrikumfeld ein dynamisches Wachstum der Anwendungen.
Quelle: Siemens, BCC Research, Wellesley, LBBW Research
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Als Gewinner im Industriebereich sieht die LBBW die führenden Anbieter von industrienaher Software wie Siemens, General Electric, Schneider Electric oder Bosch. Dabei setze vor allem Siemens unter anderem mit dem System Mindsphere Industriestandards. Siemens dürfte wie kaum ein anderes Unternehmen die gesamte Datenfluss- und Wertschöpfungskette produzierender Unternehmen abdecken (CNC/CAD/MES/PLM, digitale Zwillinge, Simulationssoftware) und daher den Einsatz von KI in überdurchschnittlicher Weise produktiv gestalten können. Ferner sollten aus Sicht der LBBW Hardwarelieferanten wie zum Beispiel ABB mittels der Robotertechnik profitieren.
Zu den voraussichtlichen Verlierern zählt man Industriebetriebe, welche die digitale Technologie nur langsam adaptieren. Im Gegenzug erwartet man Konsolidierungseffekte zugunsten der digitalen Spitzengruppe.
Zu den aussichtsreichen Neulingen in dem Segment zählt die LBBW vor allem IBM, aber auch Microsoft dürften angesichts einer überragenden Patentfülle und praxisrelevanter Applikationen nun den Fuß in der Tür für Industrieanwendungen haben, so das Urteil. Dabei
dürfte IBM auch von seiner Systemexpertise profitieren. Angesichts einer starken KI-Patentbasis verankere sich IBM mit der KI-Software "Watson" in industriellen Anwendungen, in der Regel als Basismodul für spezifische Programmpakete von z.B. ABB, Bosch, Schneider Electric oder Siemens.
Die LBBW erwartet derzeit aber angesichts der Komplexität der Aufgabenstellung im industriellen Umfeld kein nennenswertes "Bypassing" des Kundenzugangs der Industrieanbieter durch die "neuen Anbieter". Google verfüge zwar über eine günstige Ausgangsbasis, scheine aber derzeit im Industriebereich keine nennenswerte Rolle einzunehmen. Prinzipiell sei es denkbar, dass aber auch Module von Google mittelfristig eine bedeutendere Rolle einnehmen.
Technologisch führend sei IBM mit rund 1.100 KI-Patenten und der KI-Software Watson. Microsoft habe knapp 500 Patente. Die Software, vor allem jene von IBM, werde auch in Industrieplattformen / Apps etc. eingesetzt. Google weise rund 200 KI-Patente auf. Gemäß den LBBW-Recherchen führt aber Siemens (insgesamt rund 200 KI-Patente) das Feld der industriell orientierten künstlichen Intelligenz an. Es folgen General Electric mit rund 70 eher durch industrienahe Anwendungen geprägten Patenten. Bosch verfüge ebenfalls über eine signifikante Patentposition mit ausgeprägter industrieller Nähe (vor allem aber KFZ).
Quelle: http://voxeu.org/article/trends-artificial-intelligence-technology-invention, Bank of America, McKinsey , LBBW Research
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