Guide: Er dine industrielle data klare for AI?
Gartner har identifisert AI som den viktigste strategiske teknologien i 2025. Men før du kan utnytte AI sitt fulle potensial må du stille deg selv et avgjørende spørsmål: Er dine industrielle data klare for AI?
I denne guiden ser Martin Paczona (Head of Industrial Data Science) nærmere på de viktigste faktorene for å gjøre dine data klare for AI, og stegene du kan ta for best verdi.
Skrevet av: Martin Paczona – Head of Industrial Data Science, Novotek Østerrike
Hvorfor trenger AI høykvalitets industrielle data?
La oss starte fra begynnelsen! AI-modeller krever ren, strukturert og kontekstualisert data for å kunne generere meningsfull informasjon. Dårlig datakvalitet kan lede til flere problemer, som skjeve modeller, ukorrekte prediksjoner, oppdiktet fakta og begrenset nytteverdi. Her er hvorfor datakvalitet er avgjørende:
- Nøyaktighet og pålitelighet: AI-algoritmer fungerer best når du mater dem med komplette, konsistente og pålitelige data.
- Effektiv beslutningstaking: Godt organiserte data gjør det mulig for AI å gi innsikt i sanntid, som støtter smarte beslutninger og prosessautomatisering.
- Systeminteroperabilitet: AI fungerer best når data fra ulike kilder som IoT-enheter, ERP-systemer og produksjonsdatabaser er integrert.
Sjekkliste: Vurder hvor klare dine data er for AI
1. Datainnsamling
- Samler du inn riktig data, med riktig frekvens, fra IoT-sensorer, produksjonsutstyr og ERP-systemer?
- Blir dataene dine samlet inn på en strukturert og standardisert måte?
- Er datainnsamlingen skalerbar?
2. Datalagring
- Er dataene lagret i adskilte siloer som gjør det vanskelig å ta i bruk AI?
- Kan dataene dine nås og behandles sømløst på tvers av avdelinger?
3. Datakvalitet, -forberedelse og -rensing
- Finnes det ingen hull, inkonsistenser eller duplikater i datagrunnlaget ditt?
- Har du implementert rutiner for datarensing for å sikre nøyaktighet?
- Inneholder dataene dine kontekst? Har du en strategi for å legge det til?
- Kan du enkelt transformere dataene til riktig format?
4. Sanntids- vs. historiske data
- Støtter systemet ditt datastreaming i sanntid for prediktiv innsikt?
- Er historiske data riktig arkivert og tilgjengelig for trendanalyser?
AI-implementering: Vanlige utfordringer og hvordan du løser dem
Forbered deg på at de mest typiske utfordringene knyttet til dataklarhet:
- Datasiloer og manglende interoperabilitet
➡️ Løsning: Ta i bruk en integrert plattform for datastyring som samler data fra ulike kilder. Et eksempler er den industrielle DataOps-løsningen HighByte Intelligence Hub. - Dårlig datakvalitet
➡️ Løsning: Bruk AI-drevne verktøy for datarensing for å fjerne inkonsistenser og feil. - Motstand mot AI-implementering
➡️ Løsning: Gi opplæring i fordeler med AI, og praktiske øvelser for å fremme eierskap og bruk.
4 bruksområder for industriell AI
Her er fire ulike Use Cases som viser praktisk bruk av industriell AI.
Energioptimalisering
AI forutsier varmeprosesser og kan redusere energiforbruket med 15%.
Kvalitetsprediksjon
AI forutsier kvalitets-KPIer i sanntid i en kabelproduksjonslinje, og reduserer vrak.
Overvåke sensorer
AI estimerer aldring av sensorer i et avløpsanlegg for å kunne øke vedlikeholdsintervallene.
Prediktivt vedlikehold
AI oppdager avvik i en produksjonsrobot ved å analysere prosessen, og reduserer nedetid og øker produktkvaliteten.
AI-datakonsultasjon
Ønsker du hjelp med å vurdere hvor klar du er for AI, eller vil du utforske relevante bruksområder? Vi hjelper deg gjerne!
