Start met data als je AI in wil zetten in een productie omgeving
Voor bedrijven die hun efficiëntie en concurrentievoordeel met hulp van AI willen verbeteren, is het essentieel om hun datavolwassenheid te evalueren. Zonder voldoende toegankelijke en kwalitatieve data zullen AI-projecten vaak tegen obstakels aanlopen en teleurstellende resultaten opleveren. De effectiviteit van AI is immers afhankelijk van de kwaliteit van de data.
Een beoordeling van datavolwassenheid toont aan hoe goed digitale technologieën en geautomatiseerde processen in de bedrijfsvoering zijn geïntegreerd. Bedrijven met een hoge volwassenheid maken gebruik van geavanceerde OT/IT-systemen, dataplatforms en analytics, ondersteund door systemen zoals ERP, SCADA, MES en EMS. Bedrijven met een lagere volwassenheid moeten zich richten op het opbouwen van een solide datafundament door hun data-infrastructuur, connectiviteit en integraties te verbeteren, en op het opleiden van medewerkers.
Industriële AI is sterk afhankelijk van data governance, oftewel de richtlijnen voor het beheer, de toegankelijkheid en het delen van data. Zelfs grotere organisaties ondervinden hier vaak problemen mee. Slechte governance kan resulteren in onvolledige of lage kwaliteit data, waardoor AI-modellen onbetrouwbaar of niet schaalbaar zijn.
Een succesvolle aanpak begint meestal met het ontwikkelen van een datastrategie, gevolgd door projecten voor het harmoniseren en integreren van masterdata. Sla je deze stappen over, dan kan dat leiden tot het mislukken van het AI-initiatief.
Veelvoorkomende data uitdagingen in industriële AI:
Beschikbaarheid
AI-modellen hebben data nodig uit diverse bronnen zoals sensoren, machines en systemen. Verbinding van data uit deze bronnen is vaak van essentieel belang.
Toegankelijkheid
Het doorbreken van datasilo's en het integreren van verschillende systemen is essentieel om AI succesvol in te zetten.
Kwaliteit en consistentie
Gestandaardiseerde processen voor verzamelen, valideren en opschonen zorgen voor betrouwbare inzichten.
Beveiliging en compliance
Organisaties moeten voldoen aan regelgeving en industrie standaarden.
Een veelvoorkomend probleem is dat data in silo’s zijn opgeslagen binnen operationele eenheden, waarbij elke eenheid zijn eigen datasets beheert. Het delen van data tussen deze eenheden is belangrijker dan ooit. AI-systemen werken niet optimaal als zij gefragmenteerde en onsamenhangende data uit verschillende bronnen moeten verwerken.
Soms is een strategie voor het koppelen van data noodzakelijk om beschikbaarheid te waarborgen. Industriële omgevingen zijn vaak afhankelijk van verouderde systemen die verschillende protocollen gebruiken, waardoor harmonisatie nodig is.
Inferieure data kan AI nutteloos maken
Lage datakwaliteit is één van de meest kritieke uitdagingen. Onvolledige, inconsistente of verouderde data kunnen leiden tot foutieve AI-output. Defecte sensoren, lage sampling rates of ontbrekende data omdat deze niet toegankelijk is kunnen resulteren in onnauwkeurige voorspellingen of zelfs problemen in de keten.
Synchronisatieproblemen kunnen datasets onbruikbaar maken voor AI. In industriële omgevingen is het opschonen en harmoniseren van data soms niet genoeg – soms moet je ook fysiek zaken schoonmaken om de data op orde te krijgen. Een vuile cameralens kan er bijvoorbeeld voor zorgen dat een computer vision oplossing geen betrouwbare resultaten levert. Naast deze stappen moeten bedrijven goed opletten op hun data supply chain. Het is het digitale equivalent van de traditionele productie-supply chain, en is gericht op het leveren van nauwkeurige en doelgerichte inzichten everen.
Om daadwerkelijk waarde uit data te halen, moet het een heldere route volgen van de systemen en activa waar het vandaan komt naar de gebruikers die op basis hiervan actie ondernemen. Leiders in de industrie begrijpen dat data niet alleen een technische uitdaging is, maar ook concurrentievoordeel kan opleveren. Degenen die hun databases effectief beheren, kunnen schaalbare en cross-functionele AI benutten die leidt tot hogere efficiëntie, lagere kosten en betere besluitvorming.
Wil je meer leren over de cruciale rol van data en hoe deze te benutten voor AI? Ontdek hoe je jouw bedrijf data- en AI-gedreven maakt door Etteplan’s whitepaper Create value with Industrial AI te downloaden. (Opent in een nieuw venster)