Industriell AI‑omställning kräver datarensning – Etteplan lyfter fram en dold flaskhals

Etteplan Oyj, Web Release, mars 23, 2026

Industriella företag accelererar sina investeringar i artificiell intelligens, automation och maskininlärning. Teknikserviceföretaget Etteplan ser dock en kritisk men ofta förbisedd flaskhals som bromsar AI‑införandet i stor skala: kvaliteten på företagets kärninformation,  dess masterdata och nivån av digital mognad. Om dessa brister kan AI inte skapa värde i fabriker, produktionslinjer eller underhållsverksamhet. Efterlevnaden av nya regelverk försvåras också om nödvändig information är utspridd.

Ett effektivt utnyttjande av masterdata utgör grunden för industriell prestanda och affärsframgång. Masterdata omfattar företagets mest grundläggande information, såsom produktstrukturdata, artikeldata och utrustningshierarkier som beskriver vad företaget äger, tillverkar eller underhåller.

Utan konsekvent, välstyrd och tillförlitlig kärndata kan processer, rapportering och AI helt enkelt inte fungera på ett tillförlitligt sätt.

AI kräver i synnerhet en enhetlig, tillförlitlig och välstyrd datagrund för att fungera. Utan den kan AI inte förstå sammanhang, identifiera felmönster eller optimera produktionen. Data av låg kvalitet är ett osynligt hinder för industriell konkurrenskraft och ett hinder som fått alldeles för lite uppmärksamhet, säger Eric Tengstrand, Senior Vice President, Solutions and Technologies på Etteplan.

Data avgör avkastningen på AI‑investeringar
Etteplan har observerat ett återkommande mönster i industriella AI‑satsningar: tekniken är avancerad, men datan är fragmenterad. AI löser inte problem med dålig data – den förstärker dem. När produktinformation, artikeldata, produktstrukturer och tekniska hierarkier är inkonsekventa kan AI‑modeller inte dra tillförlitliga slutsatser, vilket leder till bristfälliga analyser och misslyckade pilotprojekt.

Etteplan har utvecklat AI‑drivna lösningar för datahantering för både produktföretag och kapitalintensiva tillgångsägare. Lösningen Master Data Services for Product Companies (MDS) stödjer datahanteringsbehoven hos tillverkande företag, medan Asset Data Services for Asset Companies (ADS) riktar sig till tillgångsägare inom processindustrin. Med AI‑drivna lösningar kan företag snabbt och kostnadseffektivt förbättra datastyrning och fullt utnyttjande av data, vilket möjliggör större värde från AI och starkare avkastning på AI‑investeringar.

Ett typiskt exempel på masterdata av låg kvalitet är en komponent som förekommer under fem olika artikelnummer i företagets system. AI kan då inte identifiera dessa som samma komponent, vilket gör att prediktivt underhåll misslyckas.

I praktiken avgör ett företags datamognad om en AI‑investering ger resultat eller om värdefulla euro går till spillo, konstaterar Tengstrand.

“Svenska industriföretag har tydligt vaknat till detta. Många initiativ inom masterdata är redan i gång. När datakvalitet och digital mognad stärks kan företag inom både tillverknings‑ och processindustrin inte bara förbättra den operativa effektiviteten utan även utveckla helt nya affärsmodeller”.

Regeltrycket ökar – och kvalitetskraven skärps
En stark masterdatahantering är också avgörande i takt med att regelverken skärps. Exempelvis driver EU:s Digital Product Passport (DPP) och NIS2‑direktivet om cybersäkerhet företag mot mer transparent och spårbar rapportering. Utan stabil kärndata kan företagen inte uppfylla dessa krav på ett effektivt sätt. Betydande tid och resurser går då förlorade på att samla in fragmenterad och lågkvalitativ data från flera olika källor.

Etteplan stärker industriell databereddhet och AI‑mognad genom att kombinera processexpertis, systemförståelse och masterdatahantering. Företaget har stark kompetens inom dataharmonisering, tillämpning av standarder och taxonomier, uppbyggnad av AI‑redo datapipelines och integrationer samt utveckling av organisationers digitala förmågor.

För att fullt ut realisera datans värde krävs ett systematiskt och välstyrt projekt, vilket sällan lyckas med enbart interna resurser. Att bygga en fungerande modell och arbetssätt för datahantering kräver bred erfarenhet som enskilda organisationer ofta saknar. En erfaren och professionell partner påskyndar arbetet och förbättrar resultaten avsevärt.

Företag som får ordning på sin datagrund nu kommer att stå bättre rustade både för att utnyttja AI och för att uppfylla framtida regelkrav. I praktiken kan detta innebära konkurrensfördelar och starkare affärsresultat, säger Tengstrand.

Ytterligare information:
Eric Tengstrand, SVP, Solutions and Technologies, Etteplan, Tel. +46 7 0757 7440
Outi Torniainen, SVP, Marketing and Communications, Etteplan, Tel. +358 10 307 3302