Sie sind hier: Startseite » Markt » Studien

Einsatz von Machine Learning


Studie: Machine Learning ist in deutschen Unternehmen auf dem Vormarsch
Allerdings fehlen den Unternehmen Expertise und Fachkräfte


AllCloud stellte die Ergebnisse der Studie "Machine Learning in der Produktion" vor. Die Studie zeigt deutlich auf, dass Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning (ML) im Bereich der Fertigung und Produktion erkannt haben. So plant nahezu jedes zweite Produktionsunternehmen die Optimierung der eingesetzten ML-Systeme. 41 Prozent wollen den Einsatz weiter verstärken und auf andere Bereiche auszuweiten. Dafür sprechen viele Gründe: ML-Modelle können beispielsweise maßgeblich den Erfolg eines Unternehmens beeinflussen und entscheidend für die strategische Ausrichtung sein.

Haupteinsatzfelder und -vorteile
Gegenwärtige Haupteinsatzfelder sind Qualitätssicherung und -kontrolle (bei 37 Prozent der befragten Unternehmen), die Logistik und Bestandserweiterung (bei 25 Prozent), die Optimierung des Produktionsprozesses (bei 24 Prozent) und die vorausschauende Instandhaltung (ebenfalls bei 24 Prozent).

Die Vorteile des Einsatzes von ML sind immens. Ein wichtiger Nutzen sind Kostenersparnisse, die bei 45 Prozent der Befragten auftreten. Darüber hinaus geben 42 Prozent an, dass eine Produktionsoptimierung erreicht wurde. 41 Prozent sehen eine Produktivitätssteigerung, 34 Prozent eine Prozessbeschleunigung und 32 Prozent eine Mitarbeiterentlastung durch den Einsatz von Machine Learning.

Gefragte Implementierungspartner
Die Studie zeigt außerdem, dass sich die ambitionierten Pläne der Unternehmen nicht ohne die Hilfe von Implementierungspartnern umsetzen lassen. Lediglich zwei Prozent der Produktionsunternehmen können ihre zukünftigen Pläne im Bereich von ML-Technologien eigenständig umsetzen. Entsprechend geben 98 Prozent der Befragten an, auf externe Dienstleister angewiesen zu sein. Dieser Bedarf liegt in der fehlenden Expertise der Unternehmen im Bereich von ML-Modellen und -Tools und dem Fachkräftemangel begründet. Den befragten Unternehmen fehlt es an Experten, die den Umgang, die Einsatzfelder und die Potenziale von ML-Systemen kennen und für das Unternehmen erschließen können. Auch bei den technischen Bedarfen und der Entwicklung individueller ML-Strategien sind externe Dienstleister unverzichtbar, um den Einsatz von Machine Learning im Industrie- und Produktionsumfeld weiter voranzutreiben.

Methodik: Im Rahmen der vorliegenden repräsentativen Studie, die von der techconsult GmbH verfasst und von der AllCloud GmbH unterstützt wurde, sind im März 2022 über 200 Entscheider aus Unternehmen befragt worden, in denen bereits Machine Learning eingesetzt wird. Dabei wurden folgende Branchen untersucht: Verarbeitendes Gewerbe (44 Prozent), Baugewerbe (20 Prozent), Energieversorgung (18 Prozent), Wasser-, Abwasser- und Abfallentsorgung (8 Prozent) und Bergbau (7 Prozent). Außerdem wurden die Unternehmensgrößen (250-500 MA (40 Prozent), 500-1.000 MA (28 Prozent), 1.000-5.000 MA (17 Prozent) und mehr als 5.000 MA (15 Prozent)) sowie die Position im Unternehmen (CEO (5 Prozent), CTO (4 Prozent), CDO (10 Prozent), CIO (22 Prozent), BDM (8 Prozent), Data Scientist/Engineer (6 Prozent), Leiter Forschung und Entwicklung (8 Prozent), Produktionsleiter (26 Prozent) und andere Positionen (11 Prozent) erhoben.
(AllCloud: ra)

eingetragen: 13.06.22
Newsletterlauf: 02.08.22

AllCloud: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Meldungen: Studien

  • KI erobert den Mittelstand

    Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) angekommen. Bereits jede dritte Firma (32 Prozent) setzt auf die zukunftsweisende Technologie - das ergab eine aktuelle YouGov-Studie* im Auftrag von Ionos. Der Anteil KI-nutzender Unternehmen ist innerhalb eines Jahres um 11 Prozentpunkte gestiegen. Weitere 40 Prozent wollen KI einsetzen, wenn sie günstig oder kostenlos verfügbar ist. Der Paradigmenwechsel ist in vollem Gange - KI ist nicht länger nur ein Thema für Konzerne.

  • Viele nutzen KI, aber nur wenige bezahlen dafür

    In Deutschland dominieren aktuell bei Künstlicher Intelligenz die kostenlosen Angebote. Gerade einmal zehn Prozent derjenigen Bundesbürgerinnen und Bundesbürger, die generative KI einsetzen, bezahlen dafür: Acht Prozent nutzen aktuell kostenpflichtige KI-Dienste, zwei Prozent haben das in der Vergangenheit getan, jetzt aber nicht mehr.

  • Vertrauen als kritischer Faktor

    Cloudera, die hybride Plattform für Daten, Analysen und KI, hat die Ergebnisse ihrer jüngsten Studie "The Future of Enterprise AI Agents" veröffentlicht. Im Rahmen der Umfrage wurden im Januar und Februar 2025 fast 1.500 IT-Führungskräfte in Unternehmen in 14 Ländern, unter anderem Deutschland, befragt, um ihre Nutzungsgewohnheiten, Use Cases und Meinungen zu KI-Agenten (AI Agents) zu verstehen.

  • Compliance als größte Herausforderung

    Fivetran, Anbieterin für Data Movement, präsentiert eine neue Studie über den Einsatz von KI in Unternehmen. Die von Redpoint Content durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen von verzögerten, unzureichenden oder gescheiterten KI-Projekten berichten - und das trotz ehrgeiziger Strategien und großer Investitionen in KI und Datenzentralisierung.

  • SaaS bleibt die bevorzugte Wahl

    Das BCI hat den Emergency and Crisis Communications Report 2025, gesponsert von F24, veröffentlicht. Bereits im 11. Jahr analysiert dieser Bericht, wie sich die Krisenkommunikation in den vergangenen zwölf Monaten entwickelt hat, welche Kommunikationsmethoden bevorzugt werden und welche Auswirkungen neue Technologien auf den Sektor haben.

  • GenAI-Technologien im Finanzsektor

    NTT Data hat eine neue Studie veröffentlicht, die den Einsatz von generativer KI (GenAI) im globalen Bankensektor untersucht. Der Bericht mit dem Titel "Intelligent Banking in the Age of AI" zeigt, dass Banken und Finanzinstitute trotz der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Technologien im Finanzsektor geteilter Meinung sind, wenn es um ergebnisorientierte Strategien geht. Nur die Hälfte der Banken (50 Prozent) sieht darin ein Instrument zur Steigerung von Produktivität und Effizienz. Ebenfalls die Hälfte (49 Prozent) glaubt, dass GenAI zur Senkung der operativen IT-Ausgaben eingesetzt werden kann.

  • Souveränität wird zum Erfolgsfaktor

    Die Cloud spielt für die Modernisierung der Behördenlandschaft eine zentrale Rolle: 80 Prozent der öffentlichen Verwaltungen räumen der Cloud-Transformation eine hohe Priorität ein. 71 Prozent der Behörden und Ämter arbeiten daher an einer Cloud-Strategie, um Cloud-Services noch intensiver zu nutzen. Treiber sind der steigende Bedarf an Cloud-basierten KI-Lösungen, die Erhöhung der Cyber-Resilienz, höhere Anforderungen an die Performance und Skalierbarkeit in den IT Operations sowie der Fachkräftemangel. Vor dem Hintergrund der Abhängigkeit von einzelnen Cloud-Anbietern und geopolitischen Konflikten beschäftigen sich 83 Prozent auch mit der souveränen Cloud.

  • Siegeszug der Roboter

    QNX, ein Geschäftsbereich von BlackBerry Limited, stellt neue Forschungsergebnisse vor: Immer mehr internationale Technologie-Entscheider befürworten den Einsatz von Robotik am Arbeitsplatz und vertrauen auf deren Potenzial.

  • Talentkonzentration bei Google

    Zeki Data, ein in Großbritannien ansässige Datenintelligenzunternehmen, hat heute den jährlichen Bericht "State of AI Talent Report 2025" veröffentlicht. Zeki prognostiziert eine dramatische Verschiebung der weltweiten Ströme von Spitzenkräften im Bereich KI, die dazu beitragen wird, das Ungleichgewicht bei der globalen KI-Innovation zu beseitigen.

  • Symptom-Checker-Apps deutlich hilfreicher

    Patienten greifen immer häufiger auf digitale Tools zurück, um Krankheiten zu erkennen und Handlungsempfehlungen zu erhalten. Zwei aktuelle Studien der TU Berlin haben nun die Qualität und Wirksamkeit solcher digitalen Gesundheitsempfehlungen untersucht. Die Ergebnisse zeigen sowohl Potenziale als auch Risiken auf. Die Studien sind in den Fachzeitschriften Journal Scientific Reports und npj Health Systems Journal erschienen.

Wir verwenden Cookies um unsere Website zu optimieren und Ihnen das bestmögliche Online-Erlebnis zu bieten. Mit dem Klick auf "Alle akzeptieren" erklären Sie sich damit einverstanden. Erweiterte Einstellungen