Wygraj wyścig w industrial AI dzięki danym
Firmy, które pragną osiągnąć efektywność i korzyści biznesowe dzięki sztucznej inteligencji, muszą najpierw ocenić dojrzałość swoich danych. Bez odpowiedniej dostępności, przystępności i jakości danych, projekty AI napotkają trudności i rozczarowujące wyniki. AI jest tak silne, jak dane, które je zasilają.
Ocena dojrzałości danych mierzy, jak dobrze technologie cyfrowe i zautomatyzowane procesy są wdrożone w operacjach. Organizacje o wysokiej dojrzałości korzystają z zaawansowanych systemów OT/IT, platform danych oraz analityki wspieranej przez systemy takie jak ERP, SCADA, MES i EMS. Firmy, które dopiero wkraczają na tę drogę, powinny skupić się na budowie solidnych podstaw danych, poprawiając infrastrukturę, łączność, integracje oraz podnoszeniu umiejętności pracowników.
Industrial AI opiera się na dobrym zarządzaniu danymi. Nawet duże firmy często mają z tym trudności. Słabe zarządzanie prowadzi do niekompletnych lub niskiej jakości danych, co sprawia, że modele AI są niewiarygodne lub niemożliwe do skalowania.
Sukces często rozpoczyna się od strategii, następnie przechodzi do harmonizacji i integracji danych. Podjęcie tych kroków jest konieczne do osiągnięcia sukcesu i przewagi.
Typowe wyzwania związane z danymi w Industrial AI to:
Dostępność:
Modele AI wymagają strumieni danych z różnych źródeł, takich jak czujniki, maszyny i systemy. Łączność jest często kluczowa.
Dostępność:
Przełamanie silosów danych i integracja systemów jest niezbędna do efektywnego wykorzystania AI.
Jakość i spójność:
Ustandaryzowane procesy zbierania, walidacji i czyszczenia danych zapewniają wiarygodne informacje.
Bezpieczeństwo i zgodność:
Organizacje muszą dostosować się do regulacji i standardów branżowych.
Typowym problemem jest rozproszenie danych w różnych jednostkach operacyjnych, z których każda ma swoje zestawy danych. Współdzielenie danych między jednostkami jest teraz ważniejsze niż kiedykolwiek. Systemy AI nie działa poprawnie, gdy musi pozyskiwać fragmentaryczne i niekompatybilne dane z wielu źródeł.
Dlatego tak ważna jest strategia w zakresie łączności, która zapewni dostępność do danych. Środowiska przemysłowe często mają starsze systemy, korzystające z różnych protokołów, co wymaga warstw harmonizacji.
Niska jakość danych może uczynić AI bezużytecznym
Niezadowalająca jakość danych to jedno z najpoważniejszych zagadnień. Niekompletne, niespójne czy przestarzałe dane mogą prowadzić do błędnych wyników AI. Uszkodzone czujniki, niskie częstotliwości próbkowania lub brak danych z niedostępnych obszarów mogą powodować niedokładne przewidywania lub błędy kaskadowe.
Problemy z synchronizacją mogą sprawić, że zestawy danych będą bezużyteczne dla AI. W środowisku przemysłowym czyszczenie i harmonizacja danych może nie wystarczyć – czasami konieczne jest fizyczne oczyszczenie, aby uporządkować dane: Zabrudzony obiektyw kamery może uniemożliwić rozwiązaniu wizji komputerowej dostarczenie wiarygodnych wyników. Oprócz tych działań, firmy muszą zwrócić szczególną uwagę na swój łańcuch dostaw danych. To cyfrowy odpowiednik tradycyjnego łańcucha dostaw, zaprojektowany w celu dostarczania informacji z precyzją i celem.
Aby dane przynosiły realną wartość, powinny podążać zdefiniowaną ścieżką od systemów i zasobów, które je generują, do użytkowników, którzy na ich podstawie podejmują działania. Liderzy przemysłowi dostrzegają, że dane to nie tylko kwestia techniczna. To kluczowy element budowania konkurencyjności. Ci, którzy będą skutecznie zarządzać danymi, odblokują skalowalną, międzyfunkcjonalną AI, która przyniesie realne efekty: wyższą efektywność, niższe koszty i lepsze podejmowanie decyzji.