Schaffen Sie eine stabile Datenbasis als Fundament für Industrial AI
Industrial AI verändert grundlegend, wie Hersteller und Industrieunternehmen planen, produzieren und optimieren. Sie eröffnet neue Chancen für Effizienz, Automatisierung und Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Doch ohne eine passende Dateninfrastruktur bleiben KI-Projekte langsam, teuer und schwer nachhaltig umzusetzen.
Um Industrial AI erfolgreich einzusetzen, braucht es moderne Werkzeuge und Praktiken, die IT und OT zusammenführen und alltägliche Hürden leichter handhabbar machen. Wer rasch vorankommen will, verankert Industrial DataOps als zentrale Disziplin im Unternehmen.
Während sich KI-Technologien rasant weiterentwickeln, bringen HighByte und Novotek ihre Erfahrung mit Industriedaten und ihr Partnernetzwerk ein, um Lösungen zu schaffen, die Industrial AI optimal nutzbar machen.
Industrial AI im Überblick
Industrial AI lässt sich in drei Hauptkategorien einteilen:
| Agentische KI | Generative KI | Traditionelle KI / ML | |
|---|---|---|---|
| Hauptfunktion | Zielorientierte Aktionen und Entscheidungen | Erstellung von Inhalten (Text, Code, Bilder) | Automatisierung repetitiver Aufgaben und Erkennung von Mustern |
| Autonomie | Hoch, wenig menschliche Aufsicht | Variabel, abhängig von Nutzer-Prompts | Gering, vordefinierte Regeln |
| Lernweise | Verstärkt durch Erfahrung | Basierend auf vorhandenen Daten | Abhängig von Regeln und menschlichem Verhalten |
| Use Cases | Asset Maintenance, Inventar, Linienperformance,… | Qualitätsinspektion, automatische OT-Tag-Mapping,… | Predictive Maintenance in der Cloud, Fehlererkennung,… |
Industrial AI und DataOps im Zusammenspiel
KI für DataOps:
Mit KI erhöhen Unternehmen die Effizienz und Skalierbarkeit von DataOps, indem sie die Erfassung, Kontextualisierung und Aufbereitung von Daten automatisieren und so schneller auf verlässliche Erkenntnisse zugreifen können.
DataOps für Industrial AI:
DataOps ist die unverzichtbare Grundlage für Industrial AI. Es strukturiert und validiert Daten aus heterogenen Quellen und schafft damit die Voraussetzung für stabile und skalierbare KI-Einführungen.
Industrielle Daten sind (oft) nicht AI-ready
Die Leistungsfähigkeit von Industrial-AI-Modellen hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Trainingsdaten ab. In industriellen Umgebungen stammen diese Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten. Damit sie Industrial AI zuverlässig unterstützen, müssen sie vollständig, präzise und sauber aufbereitet sein.
Wichtige Faktoren, um Daten KI-bereit zu machen:
- Zugänglichkeit: Haben Sie einfachen Zugriff auf alle relevanten Daten (MES, OPC, MQTT, Data Lake, Maschinen, Sensoren,…)?
- Vollständigkeit: Sind Ihre Datensätze komplett und validiert?
- Standardisierung: Können Sie Ihre Datenformate auf einen gemeinsamen Standard ausrichten?
- Kontextualisierung: Ergänzen Sie Ihre Daten bereits an der Edge mit relevantem Kontext – bis hin zu den verbrauchenden Systemen?
Was ist ein Unified Namespace (UNS)?
- Was versteht man unter einem UNS?
- Welche Vorteile bringt ein UNS?
- Wie unterscheidet er sich von einer klassischer Industriearchitektur?
So entwickeln Sie eine Industrial AI-Strategie:
- Bewerten Sie Ihre aktuelle Reife (Kultur, Prozesse, Technologien).
- Stellen Sie ein Team zusammen, das über Standorte und zentrale Funktionen hinweg kooperiert.
- Identifizieren Sie konkrete Use Cases mit schnellem Mehrwert.
- Schaffen Sie ein robustes Datenfundament (Qualität, Governance, Orchestrierung, Überwachung).
- Wählen Sie die richtigen, sicheren und verlässlichen Werkzeuge für Industrial AI.
- Experimentieren und iterieren Sie: testen, nachverfolgen, kontinuierlich verbessern.
Industrial AI + HighByte Intelligence Hub: Produktdemonstrationen
Automatisierte OPC-Anbindung:
Generieren und wenden Sie automatisch Datenmodelle an, um das Tag-Mapping mit generativer KI zu vereinfachen.
Industrieller MCP-Server:
Stellen Sie Ihre Pipelines über das MCP-Protokoll als Werkzeuge für Agenten der agentischen KI aus und erleichtern Sie so die Integration der industriellen KI.
Erzählen Sie uns von Ihrem Projekt, Ihren Herausforderungen oder Ihren Fragen – und erhalten Sie innerhalb von 24 Stunden eine Antwort.
*erforderlich
Rickard Tibefjäll
Leiter Geschäftsentwicklung
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DataOps verstehen: was es ist und warum es unverzichtbar geworden ist.
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