At vinde kapløbet om industriel AI starter med dine data
Virksomheder, der sigter mod AI-drevet effektivitet og forretningsmæssige gevinster, skal starte med at vurdere deres datamodning. Uden tilstrækkelig tilgængelighed, adgang og kvalitet af data vil ethvert AI-projekt støde på vanskeligheder og skuffende resultater. AI er kun så stærk som de data, den fodres med.
En vurdering af datamodningen måler, hvor godt digitale teknologier og automatiserede arbejdsgange er integreret i driften. Organisationer med høj modenhed bruger avancerede OT/IT-systemer, dataplatforme og analyser understøttet af systemer som ERP, SCADA, MES og EMS. Virksomheder med lavere modenhed bør fokusere på at opbygge et datagrundlag ved at forbedre datainfrastrukturen, konnektiviteten, integrationerne og opkvalificere medarbejderne.
Industriel AI er stærkt afhængig af datastyring, f.eks. rammerne for, hvordan data administreres, tilgås og deles. Selv store virksomheder har ofte problemer med dette. Dårlig styring fører til ufuldstændige data eller data af lav kvalitet, hvilket gør AI-modeller upålidelige eller umulige at skalere.
En vellykket vej starter ofte med en datastrategi, efterfulgt af harmonisering af masterdata og integrationsprojekter. Hvis man overser disse trin, fører det til fiasko med AI-initiativer.
Almindelige dataudfordringer inden for industriel AI:
Tilgængelighed:
AI-modeller kræver datastrømme fra forskellige kilder, herunder sensorer, maskiner, systemer og mere. Forbindelse er ofte afgørende.
Tilgængelighed:
Det er afgørende at nedbryde datasiloer og integrere på tværs af systemer for at muliggøre AI.
Kvalitet og konsistens:
Standardiserede indsamlings-, validerings- og rensningsprocesser sikrer pålidelige indsigter.
Sikkerhed og overholdelse:
Organisationer skal overholde regler og branchestandarder.
Et typisk problem er, at data er opdelt i siloer og spredt over forskellige driftsenheder, som hver har deres egne datasæt. Det er mere vigtigt end nogensinde at dele data på tværs af enhederne. AI-systemer lider under, at de skal hente fragmenterede og inkompatible data fra snesevis af kilder.
Nogle gange er det nødvendigt med en forbindelsesstrategi for at sikre tilgængelighed. Industrielle miljøer omfatter ofte ældre systemer, der bruger flere protokoller, hvilket kræver harmoniseringslag.
Lav datakvalitet kan gøre AI ubrugelig
Lav datakvalitet er et af de mest kritiske problemer. Ufuldstændige, inkonsekvente eller forældede data kan føre til forkerte AI-resultater. Defekte sensorer, lave samplingfrekvenser eller manglende data på grund af utilgængelige områder kan resultere i unøjagtige forudsigelser eller endda kaskadefejl.
Synkroniseringsproblemer kan gøre datasæt ubrugelige for AI. I industrielle miljøer er det ikke altid nok at rense og harmonisere data – nogle gange er det også nødvendigt at rense dem fysisk for at få orden i dataene: Et snavset kameralinse kan forhindre en computervisionsløsning i at levere pålidelige resultater. Ud over disse trin skal virksomhederne være meget opmærksomme på deres dataleverandørkæde. Det er den digitale pendant til den traditionelle produktionsleverandørkæde, der er designet til at levere indsigt med præcision og formål.
For at data kan skabe reel værdi, skal de følge en defineret vej fra de systemer og aktiver, der producerer dem, til de brugere, der handler på baggrund af dem. Industrielle ledere er ved at indse, at data ikke kun er et teknisk spørgsmål. Det er en konkurrencemæssig differentiator. De, der mestrer deres datagrundlag, vil kunne udnytte skalerbar, tværfunktionel AI, der skaber reelle resultater: højere effektivitet, lavere omkostninger og bedre beslutningstagning.
Vil du vide mere om datagrundlagets grundlæggende rolle og hvordan du får det til at fungere for AI? Lær hvordan du gør din virksomheds data og AI-drevet, og download Etteplans guide Create value with Industrial AI!