Leitfaden: Sind Ihre Industriedaten bereit für KI?
Gartner hat KI als die wichtigste strategische Technologie für 2025 identifiziert. Doch bevor Sie das Potenzial der KI nutzen können, müssen Sie sich eine entscheidende Frage stellen: «Sind Ihre Industriedaten bereit für KI?»
In diesem Leitfaden erläutert Martin (Head of Industrial Data Science) die wichtigsten Überlegungen zur Vorbereitung Ihrer Industriedaten auf KI und die Schritte, die Sie unternehmen können, um deren Wert zu maximieren.
Written by: Martin Paczona – Head of Industrial Data Science, Novotek Austria
Warum braucht die KI hochwertige Industriedaten?
Fangen wir ganz von vorne an! KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Um verlässliche, kontextbezogene Erkenntnisse zu liefern, brauchen sie strukturierte, saubere und umfassend integrierte Industriedaten. Schlechte Datenqualität führt zu verzerrten Modellen, unpräzisen Vorhersagen und eingeschränkter Nutzbarkeit.
Hier sind drei zentrale Gründe, warum hochwertige Daten unverzichtbar sind:
- Genauigkeit und Zuverlässigkeit: KI-Algorithmen erzielen die besten Ergebnisse, wenn sie mit konsistenten, vollständigen und kontextualisierten Daten versorgt werden.
- Effiziente Entscheidungsfindung: Hochwertige, gut organisierte Daten ermöglichen es der KI, in Echtzeit präzise Entscheidungen zu treffen und Prozesse automatisiert zu steuern.
- Systemübergreifende Interoperabilität: Der Mehrwert von KI steigt mit der Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen wie IoT-Sensoren, ERP-Systemen und Produktionsdatenbanken zusammenzuführen und auszuwerten.
Checkliste: Bewerten Sie den Reifegrad Ihrer industriellen Daten
Wie bereit sind Ihre Daten für den produktiven KI-Einsatz? Diese Checkliste hilft Ihnen, den Reifegrad Ihrer industriellen Dateninfrastruktur systematisch zu bewerten:
1. Data Collection
- Erfassen Sie die richtigen Datenpunkte mit der passenden Frequenz ‐ z. B. aus IoT-Sensoren, Maschinen und ERP-Systemen?
- Erfolgt die Datenerfassung strukturiert und standardisiert?
- Ist Ihre Datenerfassung skalierbar, auch bei wachsenden Anforderungen?
2. Data Storage
- Sind Ihre Daten in Silos organisiert, die den Datenaustausch und die KI-Integration erschweren?
- Können Daten systemübergreifend abgerufen, verarbeitet und zusammengeführt werden?
3. Datenqualität, Vorbereitung und Bereinigung
- Gibt es Lücken, Inkonsistenzen oder redundante Einträge in Ihren Datenbeständen?
- Haben Sie Prozesse zur Datenbereinigung eingeführt, um die Genauigkeit zu gewährleisten?
- Verfügen Ihre Daten über ausreichenden Kontext? Haben Sie eine Strategie, um diesen anzureichern?
- Können Sie die Daten problemlos in das gewünschte Format umwandeln?
4. Real-time vs. Historische Daten
- Unterstützt Ihr System das Streaming von Echtzeitdaten für prädiktive Erkenntnisse?
- Sind historische Daten sauber archiviert und für Trendanalysen zugänglich?
Einführung von KI: Gemeinsame Herausforderungen und wie Sie diese meistern
Der Weg zur produktiven KI ist oft mit Hürden verbunden ‐ insbesondere beim Thema Daten. Wer sich frühzeitig mit typischen Stolpersteinen auseinandersetzt, kann gezielt gegensteuern:
Datensilos & mangelnde Interoperabilität
➡️ Lösung: Setzen Sie auf eine integrierte Datenmanagement-Plattform, die Datenquellen aus OT und IT konsolidiert ‐ etwa mit einer Industrial DataOps-Lösung wie dem HighByte Intelligence Hub.
Schlechte Datenqualität
➡️ Lösung: Nutzen Sie KI-gestützte Tools zur Datenbereinigung, um Fehlerquellen, Dubletten und Inkonsistenzen systematisch zu eliminieren.
Skepsis gegenüber KI im Unternehmen
➡️ Lösung: Fördern Sie das Verständnis für KI durch praxisnahe Schulungen und transparente Kommunikation. Zeigen Sie konkrete Mehrwerte auf, um die Akzeptanz zu erhöhen.
4 Anwendungsfälle in der industriellen KI:
Wie sieht KI im industriellen Alltag aus? Hier sind vier konkrete Szenarien, bei denen KI echten Mehrwert liefert:
Energie-Optimierung
KI prognostiziert den optimalen Energieeinsatz im Heizprozess ‐ mit einem Einsparpotenzial von bis zu 15 % beim Wärmeverbrauch.
Qualitäts-Vorhersage
KI prognostiziert in Echtzeit die Qualitäts-KPIs einer Kabelextrusionsmaschine und trägt dazu bei, den auf der Linie produzierten Ausschuss gezielt zu reduzieren.
Soft-
Sensor
AI sagt die Alterung von Sensoren in einer Kläranlage voraus, um die Wartungsintervalle solcher Anlagen zu verlängern.
Predictive Maintenance
Durch die Analyse von Prozesszeiten erkennt KI frühzeitig Anomalien bei einem Produktionsroboter. Das minimiert Stillstandzeiten und verbessert die Produktqualität.
Bereit für KI ‐ oder noch nicht ganz?
Sie fragen sich, ob Ihre Daten bereits die Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI erfüllen? Oder suchen nach Orientierung, welche Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen relevant sein könnten?
Wir unterstützen Sie dabei, die richtigen Fragen zu stellen ‐ und liefern Impulse, wie Sie Ihre Datenstrategie in Richtung KI weiterentwickeln können.
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