Das KI-Lab Netzwerk der Technischen Universität München (TUM) und der Unternehmensberatung TCW eröffnet Unternehmen die Potenziale des Lernens aus Daten. Data Science und KI-Projekte werden strukturiert durch die Verknüpfung von Forschung und Industrie Best Practices beschleunigt. Mit Erfahrung aus

33 Fallstudien

und zahlreichen Forschungs- und Industrieprojekten begleitet das KI-Lab seine Mitglieder gezielt von der Identifikation von Anwendungsfällen bis hin zur operativen Umsetzung. Die Initiative bietet dabei eine ideale Plattform für den Austausch von Best Practice Lösungen, fungiert als Kooperations-Katalysator zwischen den Partnern, der Beratung und der Forschung und bündelt das vorhandene Wissen aus Anwendungen und organisatorischen Bestrebungen der Partner.

Das Ökosystem des KI-Labs unterstützt bei der proaktiven Nutzung von Data Science und KI durch die Symbiose aus Industrie, Beratungserfahrung und universitärer Forschung. Die mittlerweile

21 Industriepartner

tragen Best Practices aus der Organisationsentwicklung, Strategie und organisatorischen Verankerung bei. Daneben teilen sie Lektionen aus der Umsetzung konkreter Use Cases. Das Wissen der Partnerunternehmen wird durch aktuelle Forschungsergebnisse verschiedener Lehrstühle der Technischen Universität München sowie dem Zugang zu Studenten erweitert. Die Plattform wird durch die tiefgreifende operative und strategische Erfahrung des TCW aus erfolgreichen Beratungsprojekten und durch die innovativen Impulse verschiedener Startups komplettiert.

Aktuelle Partner des KI-Labs sind unter anderem: Schneider Electric, BioNTech, Carl Zeiss, Würth, TÜV SÜD, BMW, Rohde & Schwarz und MAN.

Die Vorteile für die Teilnehmer resultieren aus dem Wissenstransfer innerhalb des einzigartigen KI-Lab Ökosystems. Das Netzwerk dient dabei mit seinen vier Hauptbestandteilen als Umsetzungskatalysator für KI und Data Science.

• Beschleunigung der Umsetzung durch einen Use Case Sprint: Hierin findet eine Einführung und Vorstellung von Data Science Konzepten und Technologien statt. Den Kern des Sprints bildet die strukturierte Ideenidentifikation und -entwicklung mit Data Science Experten des TCW.

•        Austausch mit Industriepartnern in Best Practice Workshops: Die Workshops dienen der Vorstellung von Best Practices im Bereich Data Science und KI, innovative Start-ups, aktuelle Forschungsergebnisse und Beratungsansätze

•       Zugang zu Student Talents: Über die TUM-Vorlesung „Data Analytics in Application“ können die Partner sog. Data Challenges an Top-Studenten stellen, werden bei der Vermittlung und Betreuung von Abschlussarbeiten und Projektstudien unterstützt und bekommen die Möglichkeit Impulsvorträge zu halten.

• Inspiration durch Use Case Baukasten: Die im KI-Lab betrachtete Use Case Landschaft verzweigt sich in alle Unternehmensbereiche und bietet in diesen Bereichen signifikante Potenziale zur Steigerung des Unternehmenserfolgs. Das KI-Lab verfügt über Zugang zu Fallstudien, Tools und Ergebnisse zahlreicher
  Forschungsprojekte.

Mit den Use Case Sprints wird die erfolgreiche Implementierung von Data Science Use Cases direkt im Partnerunternehmen beschleunigt. Das innovative Ideenmanagement-Format aus dem KI-Lab unterstützt gezielt bei der Identifikation und Ausdetaillierung von Pilotanwendungen. Change-Management: Bewusstsein für Data Science als Potenzialtreiber schaffen Dabei wurden aus den fünf bisherigen Use Case Sprints bereits

82 Use Case Ideen

erfolgreich aufgenommen und bewertet. Ein Sprint setzt sich im Allgemeinen aus einer Kickoff-Session, einer Interviewphase, einer Workshopphase und einem Pitch zusammen.

• Die Kickoff-Session dient als Informationsveranstaltung bzgl. des Ablaufs und der Team-Zusammensetzung sowie der Inspiration der Teilnehmer. Es werden erfolgreiche Use Cases und aktuell verfügbare Technologien präsentiert.
• In der Interviewphase werden Pain-Points, Wünsche und Use Case Ideen der Teilnehmer des Sprints angefragt. Nach einer Bewertung und Priorisierung der Ideen werden diese für die Konkretisierung in Workshops selektiert.
• Im Rahmen der Workshopphase werden die Use Case Ideen zu Use Cases detailliert und Umsetzungspläne sowie Business Cases skizziert. Die Use Cases werden erneut priorisiert und aufbereitet.
• Im anschließenden Pitch werden dem Management konkrete Handlungsempfehlungen für Pilotprojekte präsentiert, um die Umsetzung der Anwendungsfälle einzuleiten.

Übergreifendes Ziel der Sprints ist es, konkret umsetzbare Use Cases mit Vorgehensweisen zu identifizieren und zu definieren. Das Unternehmen trägt hier bei: Domänenwissen aus den Fachbereichen. TCW trägt bei: Data Science Kompetenz, Tools, Methoden, Erfahrung & Domänenwissen. 

Im Rahmen des KI-Labs finden jährlich etwa fünf oder sechs Workshops für die Partner des Netzwerks statt. Die Veranstaltungen fördern den Austausch zwischen Industrie und Wissenschaft und den Diskurs zu Lektionen bei der Umsetzung von KI und Data Science. Über bisher

51 Vorträge

aus sieben Workshops demonstrierten die Industriepartner, verschiedene Startups, sowie die TUM und TCW anschaulich neuester Informationen aus Forschung und Praxis, diverse organisatorische und anwendungsbezogene Best Practices, sowie spezifische Konzepte und Modelle bezüglich Data Science und KI.

Angegliedert an das KI-Lab findet jedes Semester die Lehrveranstaltung “Data Analytics in Applications“ statt. Die Vorlesung verfolgt das Ziel der Qualifizierung und Befähigung von Studierenden zur Verwendung von Data Analytics in der Praxis. Das Seminar orientiert sich am CRISP-DM Prozess. Zu allen Prozessschritten gibt es interaktive Seminare. Das Modul ist mit über  

300
Anmeldungen

aus verschiedensten Fachrichtungen äußerst beliebt. Die 40 zur Vorlesung zugelassenen Masterstudierenden benötigen bereits Vorkenntnisse mit Python. Als Prüfungsleistung bearbeiten die Studierenden Use Cases im Rahmen von Data Challenges. Es gibt außerdem die Möglichkeit über Impulsvorträge Abschlussarbeiten und Projektstudien sowie Praktikanten und Werkstudenten einzuwerben.

Die Partner des KI-Labs haben jedes Semester die Möglichkeit ihr Unternehmen und aktuelle Innovationsarbeit in einem 30- bis 60-minütigen Vortrag vorzustellen. Online oder vor-Ort an der TUM wurden bisher insgesamt

13 Impulsvorträge

durchgeführt, um studentische Arbeitskräfte wie Praktikanten und Werkstudenten, Abschlussarbeiter, Projektstudenten oder Festangestellte einzuwerben.

Neben den zahlreichen anderen Angeboten der Vorlesung können Partnerunternehmen im KI-Lab von Studierenden profitieren, indem Sie Abschlussarbeiten im Bereich Data Analytics bspw. zur Bearbeitung unternehmensspezifischer Use Cases ausschreiben. Auf diese Weise wurden bereits

43 Abschlussarbeiten

erfolgreich bearbeitet und ein praxisrelevanter Mehrwert an der Schnittstelle von Technik und Betriebswirtschaft geschaffen. Die Betreuung der Abschlussarbeit geschieht dabei im Kooperation mit Mitarbeitern des KI-Labs.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Wenn Sie mehr Informationen erhalten wollen oder gezielt über Kooperationsmöglichkeiten diskutieren möchten, vereinbaren Sie ein unverbindliches Informationsgespräch unter ki-lab.bwl@mgt.tum.de.