Der Sieg im Rennen um die industrielle KI beginnt mit Ihren Daten

Eine Bewertung der Datenreife misst, wie gut digitale Technologien und automatisierte Arbeitsabläufe in den Betrieb eingebettet sind. Unternehmen mit einem hohen Reifegrad nutzen fortschrittliche OT/IT-Systeme, Datenplattformen und Analysen, die von Systemen wie ERP, SCADA, MES und EMS unterstützt werden. Unternehmen mit geringerem Reifegrad sollten sich auf den Aufbau einer Datengrundlage konzentrieren, indem sie die Dateninfrastruktur, die Konnektivität und die Integrationen verbessern und die Mitarbeiter weiterbilden.

Industrielle KI ist in hohem Maße auf Data Governance angewiesen, d. h. auf den Rahmen für die Verwaltung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Daten. Selbst große Unternehmen haben hier oft Schwierigkeiten. Eine schlechte Governance führt zu unvollständigen oder minderwertigen Daten, wodurch KI-Modelle unzuverlässig oder nicht skalierbar werden.

Ein erfolgreicher Weg beginnt oft mit einer Datenstrategie, gefolgt von Projekten zur Harmonisierung und Integration von Stammdaten. Das Übersehen dieser Schritte führt zum Scheitern von KI-Initiativen.

Ein typisches Problem besteht darin, dass die Daten in Silos untergebracht und über verschiedene Betriebseinheiten verstreut sind, die jeweils ihre eigenen Datensätze besitzen. Die gemeinsame Nutzung von Daten durch verschiedene Einheiten ist wichtiger denn je. KI-Systeme leiden, wenn sie fragmentierte und inkompatible Daten aus Dutzenden von Quellen abrufen müssen.

Manchmal ist eine Konnektivitätsstrategie erforderlich, um die Verfügbarkeit zu gewährleisten. In Industrieumgebungen gibt es oft Altsysteme, die mehrere Protokolle verwenden, was Harmonisierungsebenen erfordert.

Eine geringe Datenqualität ist eines der kritischsten Probleme. Unvollständige, inkonsistente oder veraltete Daten können zu falschen KI-Ergebnissen führen. Defekte Sensoren, niedrige Abtastraten oder fehlende Daten aufgrund unzugänglicher Bereiche können zu ungenauen Vorhersagen oder sogar zu Kaskadenfehlern führen.

Synchronisationsprobleme können Datensätze für die KI unbrauchbar machen. In industriellen Umgebungen reicht es nicht aus, die Daten zu bereinigen und zu harmonisieren - manchmal ist auch eine physische Reinigung erforderlich, um die Daten in Ordnung zu bringen: Ein verschmutztes Kameraobjektiv kann eine Computer-Vision-Lösung daran hindern, zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Zusätzlich zu diesen Schritten müssen die Unternehmen ihre Datenlieferkette genau im Auge behalten. Sie ist das digitale Äquivalent zur traditionellen Lieferkette in der Fertigung und wurde so entwickelt, dass sie präzise und zielgerichtet Erkenntnisse liefert.

Damit Daten einen echten Wert schaffen können, müssen sie einen definierten Weg von den Systemen und Anlagen, die sie erzeugen, zu den Nutzern zurücklegen, die mit ihnen arbeiten. Führungskräfte in der Industrie haben erkannt, dass Daten nicht nur ein technisches Problem sind. Sie sind ein Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb. Diejenigen, die ihre Datengrundlage beherrschen, werden skalierbare, funktionsübergreifende KI freischalten, die zu echten Ergebnissen führt: höhere Effizienz, niedrigere Kosten und bessere Entscheidungsfindung.