MTU Aero Engines ist ein führender Anbieter von Flugzeugtriebwerks-Subsystemen und befasst sich mit dem Design, der Entwicklung, der Produktion und der Wartung von Flugzeugtriebwerksmodulen in nahezu allen Schub- und Leistungsklassen, von Antriebssystemen für Geschäftsflugzeuge bis hin zu den leistungsstärksten zivilen Triebwerken der Welt.

Zu den Kernprodukten zählen Hochdruckverdichter, Niederdruckturbinen, Turbinenzwischengehäuse und Industriegasturbinen. Darüber hinaus ist MTU ein führender Anbieter von maßgeschneiderten Triebwerksservicelösungen und führt im Geschäftsbereich Maintenance, Repair & Overhaul (MRO) ca. 1000 Shop Visits pro Jahr für mehr als 30 verschiedene Triebwerkstypen durch.

Hintergrund des Projekts

MTU beschäftigt weltweit mehr als 10.000 Mitarbeiter an 15 Standorten. In den kommenden Jahren wird die MTU ihre Ressourcen auf ihr Kerngeschäft konzentrieren, sich an neuen Triebwerksprogrammen beteiligen und ihr Serviceangebot ausbauen.

Als Innovationsführer hat MTU frühzeitig das enorme Potenzial von KI als wichtige Grundlagentechnologie erkannt, zahlreiche Einsatzmöglichkeiten von KI identifiziert und eigenständige KI-Piloten in Entwicklungs-, Fertigungs- und Reparaturprozessen implementiert.

Um das Wertpotenzial von KI vollumfänglich auszuschöpfen, hat MTU gemeinsam mit appliedAI, Deutschlands größter Initiative für den Einsatz von KI-Technologien, systematisch eine KI-Strategie entwickelt, die alle relevanten Dimensionen umfasst: eine KI-Ambition, priorisierte KI-Anwendungsfälle, die erforderlichen organisatorisch-technischen Rahmenbedingungen, und einen Umsetzungsfahrplan für die Skalierung von KI-Anwendungen.

Projektansatz

Um eine gemeinsame Ausgangsbasis für die spätere Priorisierung von Handlungsfeldern zu schaffen, nahmen MTU-Angestellte aus verschiedenen Funktionsbereichen und Hierarchieebenen am systematischen appliedAI Maturity Assessment teil. Aus der Reifegradbewertung wurden eine datengetriebene Status-quo-Übersicht abgeleitet und Entwicklungspotenziale identifiziert. Außerdem wurden strukturierte Experteninterviews durchgeführt, um die Ergebnisse zu validieren.
 

Parallel dazu führten appliedAI und MTU eine KI-bezogene Analyse des Wettbewerbsumfelds durch, da dieses die unternehmensspezifische KI-Ambition stark beeinflusst: ein Verständnis der KI-basierten Wettbewerbsvorteile, Auswirkungen auf Produkte, Prozesse und das Geschäftsmodell sowie die allgemeine Branchendynamik, sind hierfür unabdingbar.
 

Demzufolge steigern Akteure in der Luftfahrtindustrie in vor-, gleich und nachgelagerten Wertschöpfungsstufen den Einsatz von KI massiv und setzen die Technologie in unterschiedlicher Intensität in Entwicklungs-, Fertigungs- und Wartungsprozessen ein. Darüber hinaus ist KI in angrenzenden Hightech-Industrien bereits etabliert, um Entwicklungssimulationen zu beschleunigen, die Qualitätskontrolle von Komponenten zu verbessern und die Effizienz der Gasturbinenregelung zu steigern.

Um eine kohärentes Zielbild für MTU zu formulieren, wurde diese Marktanalyse, MTU-interne Expertenmeinungen sowie eine appliedAI KI-Technologiepotenzialbewertung in der KI-Ambition konsolidiert.

Aufbauend auf einem Zeitrahmen von drei bis vier Jahren und klar definierten strategischen Zielen für die Skalierung von KI haben MTU und appliedAI drei synergistische Anwendungsfelder festgelegt, die die Schwerpunkte für die Identifizierung von KI-Anwendungsfällen bilden:

1. Produktentwicklung (Virtual Engine und Testsupport): Beschleunigung der Entwicklungszeiten und Nutzung der Entwicklungsressourcen mit höchstmöglicher Effizienz
 

2. Produktion (Prozesssimulation und Automatisierung sowie Arbeitsvorbereitung, Produktionssteuerung und Mitarbeiterunterstützung): Steigerung der Produktionseffizienz und verbesserte Genauigkeit bei der Vorhersage der Einflüsse einzelner Produktionsprozessparameter auf die Produktqualität

3. Maintenance (digitale Inspektion und Advanced Forecasting): Gesteigerte Kundennähe und bessere Synchronisation der internen Planungsprozesse

Aufbauend auf den Schwerpunkten der KI-Ambition führten MTU und appliedAI drei Use-Case-Workshops durch. Für jeden Unternehmensbereich wurden zunächst systematisch Anwendungsfälle erarbeitet und diskutiert. Anschließend wurden sie entlang der Dimensionen Wertbeitrag und Umsetzbarkeit bewertet und schließlich gemeinsam mit Abteilungsvertretern und Lenkungskreismitgliedern thematisch geclustert.

Innerhalb der einzelnen Cluster wurden schließlich besonders vielversprechende Anwendungsfälle identifiziert, die als potenzielle Leuchtturmanwendungen dienen könnten. Die ihnen zugrundeliegenden Hypothesen werden eingehend geprüft, bevor Proof of Concepts (PoCs) entwickelt werden.
 

Um KI nachhaltig in der Organisation zu verankern und das Wertpotenzial der Technologie umfassend zu nutzen, haben MTU und appliedAI parallel eine Reihe von Schlüsselfaktoren ermittelt:

• Hinsichtlich der Organisations- und Governance-Strukturen wurde ein hybrider Hub-and-Spoke-Ansatz (mit einer zentralen KI-Einheit) als besonders erfolgversprechend identifiziert.
• Um das erforderliche Know-how aufzubauen, wurden umfangreiche Rollenprofile, Mitarbeiterschulungen sowie neue Rekrutierungsstrategien erarbeitet
• Gemeinsam wurden erste Initiativen vorbereitet, um den begleitenden Kulturwandel im Unternehmen einzuleiten.
• In Workshop-Formaten wurden die Grundlagen für den Aufbau einer geeigneten KI-Infrastruktur und Data Governance definiert.

Als Ergebnis des KI-Strategieentwicklungsprojekts hat MTU ein KI-Kompetenzzentrum (AI Center of Excellence, AI CoE) als Teil ihrer konzernweiten Unternehmensentwicklung und -strategie gegründet. Ziel des Teams ist es, eine Verbindung zwischen KI-Anwendungsfällen und befähigenden Faktoren (Talent, Infrastruktur, Organisation usw.) herzustellen, um die Technologie nachhaltig im Unternehmen zu etablieren.

Daher wird das AI CoE unternehmensweit einen Überblick über die Möglichkeiten von KI geben, die Geschäftsbereiche der MTU zu möglichen KI-Anwendungsfällen beraten und das bestehende Portfolio an KI-Projekten aktiv managen, um sie bei der Implementierung und Skalierung zu unterstützen.

Das KI-Kompetenzzentrum wird zudem Umsetzungsrichtlinien für die KI-Projektdurchführung weiterentwickeln, Trainingskonzepte realisieren und durch gezielte Kommunikationsmaßnahmen das Bewusstsein für KI im gesamten Unternehmen stärken.

Ergänzend zu den umfangreichen internen Aktivitäten wird es ein Netzwerk mit relevanten externen Stakeholdern aufbauen und als appliedAI Journey Companion vom großen Erfahrungsschatz der Partnerunternehmen profitieren.

Zentrale Erfolgsfaktoren

Drei Hauptfaktoren waren für den Erfolg des Projekts verantwortlich:
 

• Das Projekt startete zunächst mit einer Einführung in die KI für alle Beteiligten, um einen einheitlichen Wissensstand zu schaffen. Bisweilen wird in Organisationen über KI diskutiert, ohne ein einheitliches Verständnis darüber zu schaffen, was sich hinter dem Buzzword verbirgt.
• Stakeholder aus allen relevanten Abteilungen und Hierarchiestufen, einschließlich des Senior Managements, wurden über den gesamten Projektzeitraum eingebunden. Damit wurde sichergestellt, dass alle für den Einsatz von KI relevanten Unternehmensbereiche abgedeckt und ein gemeinsames Zielverständnis geschaffen werden konnte.
• Erfahrungen von Unternehmen ähnlicher Industrien sowie Reifegradstufen des appliedAI Partnernetzwerk wurden im Projekt umfassend genutzt. Dies half MTU, KI-bezogene Herausforderungen direkt zu adressieren, übliche Fehler aktiv zu vermeiden und effiziente, reifegradspezifische Strukturen für die Skalierung von KI zu etablieren.

In Partnerschaft mit: MTU Aero Engines