Att vinna loppet inom industriell AI börjar med din data
För företag som vill uppnå AI-drivna effektivitet och affärsresultat är det avgörande att först bedöma sin datamognad. Utan tillräcklig tillgång, tillgänglighet och kvalitet på data kommer AI-projekt att stöta på svårigheter och otillfredsställande resultat. AI:s styrka beror helt på den data som matar den.
En bedömning av datamognad mäter hur väl digitala teknologier och automatiserade arbetsflöden integreras i verksamheten. Organisationer med hög mognad använder avancerade OT/IT-system, dataplattformar och analysverktyg stödda av system som ERP, SCADA, MES och EMS. Företag med lägre mognad bör fokusera på att bygga en solid databas genom att förbättra datainfrastrukturen, uppkopplingar, integrationer och kompetensutveckling bland medarbetarna.
Industriell AI är starkt beroende av datastyrning, vilket innebär hur data hanteras, nås och delas. Även stora företag brottas ofta med detta. Dålig datastyrning leder till ofullständig eller lågkvalitativ data, vilket gör AI-modeller opålitliga eller omöjliga att skala.
En framgångsrik väg börjar ofta med en datastrategi, följt av projekt för harmonisering och integration av masterdata. Att förbise dessa steg kan leda till misslyckanden med AI-initiativ.
Vanliga dataproblem inom industriell AI inkluderar:
Tillgänglighet:
AI-modeller kräver datastreams från olika källor, inklusive sensorer, maskiner och system. Uppkoppling är ofta avgörande.
Tillgänglighet:
Att bryta ner datasilos och integrera över system är avgörande för att möjliggöra AI.
Kvalitet och konsekvens:
Standardiserade insamlings-, validerings- och rengöringsprocesser säkerställer tillförlitliga insikter.
Säkerhet och efterlevnad:
Organisationer måste följa regler och branschstandarder.
Ett typiskt problem är att data är isolerad och utspridd över olika verksamhetsenheter, där var och en äger sina egna dataset. Att dela data mellan enheterna är viktigare än någonsin. AI-system lider om de måste hämta fragmenterad och inkompatibel data från många olika källor.
En strategi för uppkoppling kan ibland vara nödvändig för att säkerställa tillgänglighet. Industriella miljöer har ofta äldre system som använder flera protokoll, vilket kräver harmoniseringslager.
Låg datakvalitet kan göra AI värdelös
Låg datakvalitet utgör ett av de största problemen. Ofullständig, inkonsekvent eller föråldrad data kan leda till felaktiga AI-resultat. Defekta sensorer, låga provtagningsfrekvenser eller saknad data på grund av otillgängliga områden kan resultera i felaktiga förutsägelser eller till och med kaskadfel.
Synkroniseringsproblem kan göra dataset oanvändbara för AI. I industriella miljöer kan det krävas mer än bara att rengöra och harmonisera data – fysiskt rengöring kan också behövas för att få datan i ordning. En smutsig kameralins kan hindra en datorseende-lösning från att ge pålitliga resultat. Dessutom måste företag noggrant övervaka sin datasupply chain. Det är den digitala motsvarigheten till den traditionella tillverkningsleveranskedjan, utformad för att leverera insikter med precision och syfte.
För att data ska skapa verkligt värde måste den följa en definierad väg från de system och tillgångar som producerar den till de användare som agerar på den. Industriella ledare inser att data inte bara är en teknisk fråga. Det är en konkurrensfördel. De som behärskar sina datagrunder kommer att frigöra skalbar, tvärfunktionell AI som ger verkliga resultat: högre effektivitet, lägre kostnader och bättre beslutsfattande.
Vill du förstå datans grundläggande betydelse och hur den kan användas för AI? Upptäck hur du kan göra ditt företag datadrivet och AI-fokuserat. Ladda ner Etteplan guidebook "Create value with Industrial AI"!