Guide: Är dina industriella data redo för AI?
Gartner har identifierat AI som den mest kritiska strategiska teknologin för 2025. Men innan du kan dra nytta av AI:s potential måste du ställa dig en avgörande fråga: ”Är dina industriella data redo för AI?”
I den här artikeln kommer Martin Paczona (Head of Industrial Data Science, Novotek Österrike) att gå igenom de viktigaste delarna för att förbereda dina industriella data för AI och vilka steg du kan ta för att maximera dess värde.
Skriven av: Martin Paczona – Head of Industrial Data Science, Novotek Österrike
Varför behöver AI högkvalitativa industriella data?
Låt oss börja från början! AI-modeller kräver strukturerade och tvättade data, inklusive kontextinformation, för att generera meningsfulla insikter. Dålig datakvalitet kan leda till flera problem, såsom partiska modeller, felaktiga prognoser, påhittade fakta och begränsad användbarhet. Därför är följande punkter viktiga:
- Noggrannhet och tillförlitlighet: AI-algoritmer presterar bäst när de matas med fullständiga, konsekventa och integritetsrika data.
- Effektivitet i beslutsfattande: Välorganiserade data möjliggör realtidsinsikter för smartare beslut och processautomatisering.
- Interoperabilitet mellan system: AI fungerar bäst med integrerade datakällor från IoT-enheter, ERP-system och produktionsdatabaser.
Checklista:
Bedöm mognaden av din data inom industrin
1. Datainsamling
- Samlar du in rätt data med rätt frekvens från IoT-sensorer, produktionsutrustning och affärssystem (ERP)?
- Samlas din data på ett strukturerat och standardiserat sätt?
- Är din samlande data skalbar?
2. Datainlagring
- Är din data lättillgänglig?
- Kan din data nås och bearbetas mellan olika avdelningar?
3. Datakvalitet, förberedelse och rensning
- Finns det luckor, inkonsekvens och redundant data?
- Har du implementerat processer för datarensning?
- Innehåller din data kontext?
- Har du en strategi för att lägga till kontext?
4. Realtidsdata vs. historiska data
- Stöder ditt system realtidsdata för prediktiv analys?
- Är din historiska data korrekt arkiverad och åtkomlig för trendanalys?
AI-anpassning: Vanliga utmaningar och hur du övervinner dem
Förbered dig på de vanligaste utmaningarna:
Datasilos och brist på interoperabilitet ➡️ Lösning: Implementera en integrerad dataplattform som konsoliderar data från flera källor. Ett exempel är Industrial DataOps-lösningen HighByte Intelligence Hub.
Dålig datakvalitet ➡️ Lösning: Använd AI-drivna verktyg för datarensning för att eliminera fel och inkonsekvenser.
Motstånd mot AI-användning ➡️ Lösning: Utbilda team om AI:s fördelar och erbjud praktisk träning.
4 användningsfall för AI inom industrin
Energioptimering
AI förutspår hur du kan optimera energiförbrukningen upp till 15% genom att titta på väderprognoser, timpriser på energi osv.
Kvalitetsprognos
AI förutspår kvalitets-KPI:er i en kabeltillverkningsmaskin i realtid, vilket minskar spillet i produktionen.
Soft-Sensor
AI förutspår åldring av sensorer i ett reningsverk för att förlänga underhållsintervallen.
Prediktivt underhåll
AI upptäcker avvikelser hos en produktionsrobot genom att analysera processtider, vilket minskar stillestånd och ökar produktkvaliteten.
AI-datakonsultation
Vill du ha hjälp med att utvärdera hur redo du är för AI eller utforska olika användningsområden?
Du kan alltid kontakta oss!
Fyll i formuläret eller hitta mer detaljerad information nedan.
