How Audi Scales Artificial Intelligence in Manufacturing
Sagodi, André; van Giffen, Benjamin; Schniertshauer, Johannes; Niehues, Klemens; vom Brocke, Jan
Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewedZusammenfassung
For organizations to realize maximum value from artificial intelligence (AI), they need the capability to scale it and must consider scaling throughout all stages of an AI innovation project. But AI scaling presents significant challenges, especially for manufacturing companies. We describe how Audi, a leading automotive manufacturer, scaled its crack detection AI solution and unlocked long-term business value in manufacturing. Based on lessons learned at Audi, we provide recommendations and actions for CIOs and senior leaders who seek to capture value through scaling AI solutions.
Details zur Publikation
Fachzeitschrift: MIS Quarterly Executive
Jahrgang / Bandnr. / Volume: 23
Ausgabe / Heftnr. / Issue: 2
Seitenbereich: 185-204
Artikelnummer: 5
Status: Veröffentlicht
Veröffentlichungsjahr: 2024
DOI: 10.17705/2msqe.00094
Link zum Volltext: https://aisel.aisnet.org/misqe/vol23/iss2/5/
Stichwörter: Artificial Intelligence; Manufacturing
Autor*innen der Universität Münster
| vom Brocke, Jan |
Preisverleihungen erhalten für die Publikation
| Senior Scholar Best Information Systems Publication Award Verliehen von: Association for Information Systems (AIS) Verliehen an: vom Brocke, Jan; Sagodi, André; van Giffen, Benjamin; Schniertshauer, Johannes; Niehues, Klemens Bekannt gegeben am: 15.12.2025 | Verleihung erfolgte am: 15.12.2025 Art der Preisverleihung: Forschungspreis oder andere Auszeichnung |