Use Case 1: Logistik und Supply Chain
Ausgangslage:
Ein globaler Logistikanbieter wollte mithilfe von KI bessere Warenströme organisieren – etwa durch präzisere Lieferprognosen und automatisierte Optimierung von Lagerbeständen.
Problem:
Die relevanten Daten – Bestellungen, Wareneingänge, Lagerbestände, Transportkapazitäten – waren über diverse Systeme verteilt (z. B. ERP, WMS, TMS). In vielen Fällen gab es Verzögerungen bei der Datenaktualisierung. Zudem fehlte eine zentrale Transparenz über die gesamte Lieferkette.
Lösung durch Datenstrategie:
Es wurden Standards für Datenformate und -qualität definiert. Eine zentrale Integrationsplattform verband die verschiedenen Systeme, sodass Echtzeitzugriff auf konsolidierte Daten möglich war. Mittels Data Governance wurden klare Verantwortlichkeiten für Datenmanagement und -pflege festgelegt.
Ergebnis:
Die KI konnte Lagerbestände präzise vorhersagen und Engpässe rechtzeitig erkennen. Kunden erhielten genauere Lieferzeitschätzungen, die Lagerkosten sanken, und die Ressourcennutzung in der Lieferkette wurde optimiert.
Use Case 2: Produktion/Industrie
Ausgangslage:
Ein mittelständisches Maschinenbauunternehmen wollte die Qualitätssicherung durch KI verbessern, um Ausschuss zu minimieren und Produktionsprozesse anzupassen.
Problem:
Daten aus verschiedenen Prozessabschnitten (z. B. Maschinen-Sensoren, Qualitätsprüfberichte, Kundenbeschwerden) lagen unstrukturiert oder isoliert vor. Inzwischen war die Datensammlung stark inkonsistent, und Verbindungen zwischen Fehlerquellen und Endprodukten waren schwer nachvollziehbar.
Lösung durch Datenstrategie:
Die Daten aus Produktion, Prüfungen und Kundenservice wurden in ein einheitliches Datenmodell integriert. Mithilfe von ETL-Prozessen wurden unstrukturierte Daten in analysierbare Form gebracht. Ein Governance-Modell legte fest, wer für Datenqualität und Aktualisierung in den diversen Quellen verantwortlich ist.
Ergebnis:
Die KI erkannte Muster in Produktionsdaten, stellte frühzeitig Anomalien fest und optimierte Produktionsabläufe basierend auf Echtzeitinformationen. Ausschussraten wurden massgeblich reduziert, was zu Kosteneinsparungen und höherer Kundenzufriedenheit führte.
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Use Case 3: Einzelhandel
Ausgangslage:
Eine grosse Einzelhandelskette wollte durch KI personalisierte Produktempfehlungen und gezielte Werbemassnahmen anbieten, um den Umsatz im E-Commerce zu steigern.
Problem:
Kundendaten waren in verschiedenen Silos gespeichert (z. B. Onlineshops, Kassensysteme, externe Loyalty-Programme). Viele Daten waren veraltet, unvollständig oder nicht einheitlich erfasst. Es fehlte eine lückenlose Verknüpfung von Offline- und Online-Käufen.
Lösung durch Datenstrategie:
Kundendaten wurden konsolidiert und in ein hybrides Datenmodell integriert, das kanalübergreifend arbeitet. Daten wurden angereichert, indem externe Quellen wie Shop-Nutzungsdaten hinzugefügt wurden. Data Governance-Prozesse sicherten einheitliche Standards für Datenschutz und -qualität.
Ergebnis:
Die KI konnte überzeugende Produktvorschläge basierend auf dem individuellen Verhalten der Kund:innen liefern. Die Konversionsraten stiegen signifikant, und gezielte Promotions erhöhten sowohl die Kundenbindung als auch den Warenkorbwert.
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Use Case 4: Finanzbranche
Ausgangslage:
Eine Bank wollte ihre Betrugsüberwachung durch KI verbessern, um verdächtige Transaktionen schneller zu erkennen und Betrugsfälle zu reduzieren.
Problem:
Zahlungs- und Transaktionsdaten stammten aus verschiedenen veralteten Systemen und waren nur teilweise integriert. Manche Datensätze enthielten Lücken, und die Prüfkriterien variierten zwischen internen Einheiten und externen Partnern.
Lösung durch Datenstrategie:
Eine Middleware-Lösung verband die diversen Systeme und standardisierte die Transaktionsdaten. Über APIs konnten auch externe Datenquellen (z. B. Kreditkartenanbieter, Auskunfteien) eingebunden werden. Klare Prozesse regelten Datenschutz und Rollen bei der Überwachung der Daten.
Ergebnis:
Die KI konnte in Echtzeit Anomalien in Transaktionen erkennen. Verdachtsfälle wurden bereits im ersten Quartal um 25 % reduziert, während eine nahtlose Nutzererfahrung erhalten blieb. Das Vertrauen der Kund:innen in die Sicherheitsprozesse stieg spürbar.
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Use Case 5: Öffentliche Verwaltung
Ausgangslage:
Eine Stadtverwaltung wollte die Bearbeitung von Bürgeranfragen (z. B. Anträge, Beschwerden, Informationen) durch KI beschleunigen und standardisieren.
Problem:
Daten zu Anfragen und Abläufen waren häufig unstrukturiert (z. B. E-Mails, Papierdokumente) oder in isolierten Systemen gespeichert. Rückmeldungen dauerten oft zu lang, da Verantwortlichkeiten unklar waren. Die Akzeptanz bei Bürger:innen nahm ab.
Lösung durch Datenstrategie:
Es wurde ein zentrales Portal eingeführt, in dem alle Bürgeranfragen erfasst und strukturiert abgelegt werden konnten. Bestehende Verwaltungssysteme wurden über APIs angebunden, und einheitliche Metadatenstandards schufen die Basis für eine transparente Bearbeitung.
Ergebnis:
Durch die KI konnten Anfragen automatisiert priorisiert und Kategorien zugeordnet werden. Bürger:innen erhielten schneller Antworten und Status-Updates, während die Mitarbeiter:innen entlastet wurden. Die Zufriedenheit mit dem Bürgerservice stieg, und die Verwaltung konnte ihre Effizienz messbar erhöhen.
Und nun: Welchen Use Case können wir gemeinsam umsetzen?
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