{"id":25910,"date":"2025-09-30T09:06:23","date_gmt":"2025-09-30T09:06:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/de\/?page_id=25910"},"modified":"2026-04-27T12:58:14","modified_gmt":"2026-04-27T12:58:14","slug":"indstrial-ai-dataops","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.novotek.com\/de\/datenarchitektur\/industrial-dataops\/indstrial-ai-dataops\/","title":{"rendered":"Industrial AI + DataOps"},"content":{"rendered":"\n\n
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Schaffen Sie eine stabile Datenbasis als Fundament f\u00fcr Industrial AI<\/h1>\n<\/div>\n\n
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Industrial AI <\/strong>ver\u00e4ndert grundlegend, wie Hersteller und Industrieunternehmen planen, produzieren und optimieren. Sie er\u00f6ffnet neue Chancen f\u00fcr Effizienz, Automatisierung und Transparenz entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette.
Doch ohne eine passende Dateninfrastruktur bleiben KI-Projekte langsam, teuer und schwer nachhaltig umzusetzen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Um Industrial AI <\/strong>erfolgreich einzusetzen, braucht es moderne Werkzeuge und Praktiken, die IT und OT zusammenf\u00fchren und allt\u00e4gliche H\u00fcrden leichter handhabbar machen. Wer rasch vorankommen will, verankert Industrial DataOps<\/strong> als zentrale Disziplin im Unternehmen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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W\u00e4hrend sich KI-Technologien rasant weiterentwickeln, bringen HighByte und Novotek ihre Erfahrung mit Industriedaten und ihr Partnernetzwerk ein, um L\u00f6sungen zu schaffen, die Industrial AI<\/strong> optimal nutzbar machen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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Industrial AI im \u00dcberblick<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Industrial AI l\u00e4sst sich in drei Hauptkategorien einteilen:<\/p>\n<\/div>\n\n

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<\/th>Agentische KI<\/strong><\/th>Generative KI<\/strong><\/th>Traditionelle KI \/ ML<\/strong><\/th><\/tr><\/thead>
Hauptfunktion<\/strong><\/td>Zielorientierte Aktionen und Entscheidungen<\/td>Erstellung von Inhalten (Text, Code, Bilder)<\/td>Automatisierung repetitiver Aufgaben und Erkennung von Mustern<\/td><\/tr>
Autonomie<\/strong><\/td>Hoch, wenig menschliche Aufsicht<\/td>Variabel, abh\u00e4ngig von Nutzer-Prompts<\/td>Gering, vordefinierte Regeln<\/td><\/tr>
Lernweise<\/strong><\/td>Verst\u00e4rkt durch Erfahrung<\/td>Basierend auf vorhandenen Daten<\/td>Abh\u00e4ngig von Regeln und menschlichem Verhalten<\/td><\/tr>
Use Cases<\/strong><\/td>Asset Maintenance, Inventar, Linienperformance,\u2026<\/td>Qualit\u00e4tsinspektion, automatische OT-Tag-Mapping,\u2026<\/td>Predictive Maintenance in der Cloud, Fehlererkennung,\u2026<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n
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Industrial AI und DataOps im Zusammenspiel<\/h2>\n<\/div>\n\n
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KI f\u00fcr DataOps:<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n
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Mit KI erh\u00f6hen Unternehmen die Effizienz und Skalierbarkeit von DataOps<\/strong>, indem sie die Erfassung, Kontextualisierung und Aufbereitung von Daten automatisieren und so schneller auf verl\u00e4ssliche Erkenntnisse zugreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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DataOps f\u00fcr Industrial AI:<\/strong><\/strong><\/h3>\n<\/div>\n\n
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DataOps ist die unverzichtbare Grundlage f\u00fcr Industrial AI<\/strong>. Es strukturiert und validiert Daten aus heterogenen Quellen und schafft damit die Voraussetzung f\u00fcr stabile und skalierbare KI-Einf\u00fchrungen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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Industrielle Daten sind (oft) nicht AI-ready<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Die Leistungsf\u00e4higkeit von Industrial-AI-Modellen<\/strong> h\u00e4ngt direkt von der Qualit\u00e4t der zugrunde liegenden Trainingsdaten ab. In industriellen Umgebungen stammen diese Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten. Damit sie Industrial AI zuverl\u00e4ssig unterst\u00fctzen, m\u00fcssen sie vollst\u00e4ndig, pr\u00e4zise und sauber aufbereitet sein.
Wichtige Faktoren, um Daten KI-bereit zu machen:<\/p>\n<\/div>\n\n

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  1. Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Haben Sie einfachen Zugriff auf alle relevanten Daten (MES, OPC, MQTT, Data Lake, Maschinen, Sensoren,\u2026)?<\/li>\n<\/div>\n\n
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  2. Vollst\u00e4ndigkeit:<\/strong> Sind Ihre Datens\u00e4tze komplett und validiert?<\/li>\n<\/div>\n\n
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  3. Standardisierung:<\/strong> K\u00f6nnen Sie Ihre Datenformate auf einen gemeinsamen Standard ausrichten?<\/li>\n<\/div>\n\n
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  4. Kontextualisierung:<\/strong> Erg\u00e4nzen Sie Ihre Daten bereits an der Edge mit relevantem Kontext – bis hin zu den verbrauchenden Systemen?<\/li>\n<\/div><\/ol>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n
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    Was ist ein Unified Namespace (UNS)?<\/h2>\n<\/div>\n\n
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