Strategion verbindet Erfahrung aus unterschiedlichen Märkten, Prozessen und Geschäftsmodellen mit einem besonderen Blick über Branchengrenzen hinweg.
Wir verstehen, dass Künstliche Intelligenz in jeder Branche auf andere Wertschöpfung, Daten, Prozesse, Regulierung und Entscheidungslogiken trifft. Gleichzeitig erkennen wir, welche erfolgreichen Wirkprinzipien und KI-Anwendungsfälle sich von einer Branche in eine andere übertragen lassen.
Branchenexpertise und Cross Innovation gehören für uns zusammen.
KI wirkt in jeder Branche anders.
Industrien unterscheiden sich in Wertschöpfung, Marktmechanismen, Datenverfügbarkeit, Regulierung und technologischer Ausgangslage. Wer KI wirksam einsetzen will, muss diese Besonderheiten verstehen.
Wir betrachten deshalb nicht nur Technologien, sondern die wirtschaftlichen und operativen Zusammenhänge einer Branche: Wo liegen relevante Potenziale? Welche Prozesse und Entscheidungen lassen sich verbessern? Wo entstehen neue Produkte, Services oder Geschäftsmodelle? Und welche Risiken und Rahmenbedingungen müssen berücksichtigt werden?
Cross-Industry Innovation eröffnet zusätzliche Möglichkeiten.
Nicht jedes Problem ist neu. Häufig wurde ein strukturell ähnliches Problem in einer anderen Branche bereits erfolgreich gelöst.
Mit Cross-Industry Innovation, kurz Cross Innovation, übertragen wir solche Wirkprinzipien systematisch. Wir abstrahieren den technologischen und datenbezogenen Kern eines Anwendungsfalls, erkennen Analogien in anderen Branchen und passen die Lösung an den neuen fachlichen Kontext an.
Der Algorithmus kann übertragbar sein. Der Anwendungskontext nicht.
Produktions-, Bestands- und Lieferketten erzeugen große Datenmengen und gleichzeitig hohe Anforderungen an Verfügbarkeit und Qualität. KI schafft Potenziale in Forecasting, Bestandssteuerung, Produktion, Qualität und wissensbasierter Unterstützung.
Hohe Prozessreife, Qualität, Geschwindigkeit und Datenintensität machen die Branche zu einem wichtigen Anwendungsfeld für KI. Relevante Hebel reichen von Anomaly Detection und Predictive Analytics über Qualität und Logistik bis zu intelligenten Plattformen und Services.
Daten- und wissensintensive Prozesse treffen auf hohe Anforderungen an Regulierung, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen. KI unterstützt unter anderem Anomalieerkennung, Wissensarbeit, Entscheidungsunterstützung und neue digitale Prüf- und Beratungsprozesse.
Projektorientierte Wertschöpfung, viele Beteiligte und eine hohe Dokumenten- und Koordinationsdichte eröffnen vielfältige Einsatzfelder. KI kann Risiken früher sichtbar machen, Dokumente und Vorgänge analysieren, Entscheidungen unterstützen und operative Prozesse automatisieren.
Technisch komplexe Produkte, Spezifikationen und langfristige Servicebeziehungen verbinden Engineering und Wissen mit datenintensiven Prozessen. KI schafft Potenziale in Angebotsbearbeitung, Wissensnutzung, technischen Services und neuen intelligenten Leistungsangeboten.
Gebäude, Anlagen und technische Services erzeugen heterogene Daten und kontinuierliche operative Entscheidungen. KI unterstützt bei Meldungsbearbeitung, Instandhaltung, Gebäudedaten, Prozesssteuerung und der Weiterentwicklung technischer Betriebsmodelle.
KI trifft hier auf besonders hohe Anforderungen an Qualität, Sicherheit, Datenschutz und Regulierung. Relevante Felder reichen von daten- und bildbasierten Anwendungen bis zu MLOps, Entscheidungsunterstützung und technisch abgesicherten KI-Systemen.
Produkte, Anlagenbetrieb, Außendienst und Service greifen eng ineinander. KI schafft Möglichkeiten für Predictive Services, intelligente Produkte, effizientere Serviceprozesse und neue datenbasierte Geschäftsmodelle.
Komplexe Produkte, Produktion und lange Lebenszyklen verbinden Engineering mit umfangreichen Betriebs- und Servicedaten. KI unterstützt Predictive Maintenance, Qualität, Engineering, Produktionsoptimierung und die Entwicklung digitaler Services.
Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Governance und Beschaffung prägen den Einsatz von KI. Gleichzeitig bestehen große Potenziale in Wissensarbeit, Dokumentenprozessen, Assistenzsystemen und souveränen digitalen Architekturen.
Sensor-, Bild- und Videodaten treffen auf hohe Anforderungen an Echtzeitfähigkeit und Zuverlässigkeit. KI ermöglicht Computer Vision, intelligente Erkennung, datenbasierte Services sowie neue Edge- und Plattformlösungen.
KI verändert gleichzeitig digitale Produkte und deren Entwicklung. Relevante Themen reichen von Wissens- und Assistenzsystemen über Plattformen und Agenten bis zu AI-driven Engineering und neuen Entwicklungsprozessen.
Normen, Spezifikationen, Qualität und technische Machbarkeit prägen viele Entscheidungen entlang der Wertschöpfung. KI unterstützt Wissens- und Spezifikationsprüfung, Qualitätsmanagement und die Automatisierung technischer Prozesse.
Große Bestände, gewachsene Systemlandschaften und serviceintensive Prozesse schaffen vielfältige Ansatzpunkte für KI. Im Mittelpunkt stehen Datenstrategie, Kundenservice, Wissens- und Agentensysteme sowie Governance und Integration.
Unser Anspruch
Ihre Aufgabe ist woanders schon gelöst. Wir bringen die Lösung zu Ihnen.
Cross Innovation bedeutet nicht, eine Lösung aus einer Branche zu kopieren. Übertragen wird der technologische und datenbezogene Wirkmechanismus. Datenaufnahme, Merkmalsbildung, Erklärbarkeit, Prozesse und Entscheidungslogik müssen im Zielkontext neu gestaltet werden.
Welches Problem wurde in der Herkunftsbranche gelöst?
Welches Daten-, Prognose-, Erkennungs- oder Entscheidungsmuster steckt dahinter?
Wo existiert in einer anderen Branche ein strukturell vergleichbares Problem?
Daten, Fachlogik, Erklärbarkeit, Prozesse und für den neuen Kontext gestalten.
Das von Strategion entwickelte Cross-Innovation-Verfahren berücksichtigt dabei insbesondere Realisierungshorizont und Entfernung der Herkunftsbranche. Mit wachsender Distanz steigt das Differenzierungspotenzial, aber auch der notwendige Übertragungsaufwand.
In der Produktion werden ungewöhnliche Muster in ungelabelten Sensordaten erkannt. Dasselbe algorithmische Prinzip lässt sich auf Buchungsjournale übertragen, in denen ebenfalls keine vollständigen Labels für auffällige Vorgänge vorliegen.
Der entscheidende Transfer lag nicht allein im Algorithmus. Für die Wirtschaftsprüfung mussten neue Merkmale entwickelt, die Ergebnisse erklärbar gemacht und die Anomalieerkennung in einen nachvollziehbaren Prüfungsprozess integriert werden.
Die Mathematik blieb vergleichbar. Datenverständnis, Erklärbarkeit und Arbeitsablauf wurden neu gestaltet.
Im Zielkontext sind daraus neun begründete Merkmale, eine Erklärung je Buchungszeile und ein Prüfungsvorgehen in vier Schritten geworden.
Im Maschinenbau wurde aus historischen Fehlerereignissen ein nutzbarer Prognosehorizont für potenzielle Ausfälle abgeleitet. Im Handel wurde dasselbe Grundprinzip auf Absatz- und Bestandsdaten übertragen.
Im Zielkontext reichte eine Prognose jedoch nicht aus. Unterschiedliche Nachfrageverläufe erforderten eine automatische Modellwahl, und aus der Vorhersage musste eine verständliche Dispositionslogik für konkrete Bestellentscheidungen entstehen.
Die Prognoselogik war übertragbar. Der wirtschaftliche Entscheidungsprozess musste neu entwickelt werden.
Der zugrunde liegende Fall vergleicht sechs Prognoseverfahren; bei 79 Prozent der untersuchten Nachfragekurven wurde die für die Praxis definierte erreicht.
Viele KI-Anwendungen beruhen auf wiederkehrenden Problem- und Datenmustern. Genau darin liegt das Transferpotenzial.
Was unterscheidet sich systematisch vom normalen Verhalten?
Was wird mit welcher als Nächstes passieren?
Welche Informationen sind für eine konkrete Frage relevant?
Welche Handlung oder welcher Fall verdient zuerst Aufmerksamkeit?
Cross Innovation funktioniert aber nur, wenn Herkunfts- und Zielbranche verstanden werden. Daten, Regulierung, Prozesse, wirtschaftliche Auswirkungen und Akzeptanz müssen jeweils neu bewertet werden.
Branchenwissen wird dort wertvoll, wo daraus konkrete Veränderung entsteht. Je nach Aufgabenstellung verbinden wir Branchenexpertise mit unterschiedlichen Leistungsfeldern.
Unsere Referenzen zeigen, wie KI, Digitalisierung und Unternehmensentwicklung unter unterschiedlichen Branchenbedingungen umgesetzt werden.
KI-generiert
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Manche Chancen entstehen aus den Besonderheiten einer Branche. Andere werden sichtbar, wenn man bewusst über Branchengrenzen hinausblickt.
Wir analysieren Ihre Ausgangslage, identifizieren relevante Potenziale und prüfen, welche bewährten Wirkprinzipien aus Ihrer oder aus anderen Branchen einen echten Vorsprung schaffen können.
Jan SiboldPartner