Künstliche Intelligenz (KI) findet in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) weniger Resonanz als in Großkonzernen. Das Kernproblem liegt hierbei in den fehlenden Kenntnissen über die neuesten Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten in kleinen Betrieben. Darüber hinaus sind die finanziellen und personellen Ressourcen der KMU begrenzter als in Großunternehmen. Allerdings kann KI auch in kleineren Betrieben zur Effizienzsteigerung beitragen. Ein Beispiel sind KI-Lösungen für eine ressourcenschonende Lebensmittelproduktion.
Diese Hausarbeit bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen und Lösungen für die Reduktion von Lebensmittelabfällen in kleinen und mittelständischen Bäckereien durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Er strebt an, praktikable Digitalisierungskonzepte für "Gutes Brot", ein fiktives Backhaus, zu entwickeln und ökonomisch zu bewerten, mit dem Ziel, die Effizienz zu steigern und Nachhaltigkeit zu fördern.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung und Zielsetzung
- Vorgehensweise
- Aufbau dieser Arbeit
- Theoretische Grundlagen
- Definition und Abgrenzung von Intelligenz und künstlicher Intelligenz
- Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU)
- Künstliche Intelligenz im Handwerk am Beispiel eines Backhauses
- Fallstudie: Reduzierung der Backwarenabfälle
- Vorstellung der Bäckerei, Gutes Brot'
- Informationsphase
- Analysephase
- Konzeptionsphase
- Implementierungsphase
- Kritische Würdigung
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Fallstudie analysiert die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) am Beispiel einer Bäckerei. Ziel ist es, ein Konzept zur Reduktion von Lebensmittelabfällen durch den Einsatz von KI-gestützten Prognosemodellen zu entwickeln und dessen ökonomische Machbarkeit zu evaluieren.
- Digitalisierung in handwerklichen KMU
- Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Lebensmittelproduktion
- Reduktion von Lebensmittelabfällen durch KI-basierte Prognosen
- Ökonomische Bewertung von KI-Lösungen für kleine Unternehmen
- Nachhaltige Produktionsmuster durch digitale Innovationen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt die Problematik der Lebensmittelabfälle in der Backbranche dar und formuliert die Zielsetzung der Fallstudie. Es werden die Herausforderungen für die Anwendung von KI in KMU beleuchtet. Im Kapitel "Theoretische Grundlagen" werden die Konzepte von künstlicher Intelligenz sowie die Besonderheiten von KMU definiert und die potenziellen Einsatzgebiete von KI im Handwerk beleuchtet. Die Fallstudie konzentriert sich auf die Bäckerei "Gutes Brot" und untersucht den Einsatz von KI zur Reduktion von Backwarenabfällen. Die verschiedenen Phasen des Projekts werden detailliert analysiert, von der Informationsphase über die Analyse- und Konzeptionsphase bis hin zur Implementierungsphase. Die kritische Würdigung des Projekts setzt sich mit den Vor- und Nachteilen der KI-Lösung auseinander und analysiert die Auswirkungen auf die Bäckerei.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, handwerkliche KMU, Lebensmittelabfälle, Backwarenproduktion, Prognosemodelle, ökonomische Bewertung, Nachhaltigkeit, Effizienzsteigerung, Business Models Canvas, Service Blueprint.
- Quote paper
- Tatiana Dornbusch (Author), 2023, KI-Strategien zur Abfallminimierung in KMUs. Effiziente Backwarenproduktion durch Digitalisierung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1414640
