Die rasante KI-Entwicklung revolutioniert auch die Automatisierungsbranche, den Maschinenbau und die Produktion. Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie und wird ein zunehmend wichtiges Werkzeug, um die Automatisierung der internen Prozesse voranzutreiben oder auch die eigenen Produkte aufzuwerten. KI kann auch dazu beitragen, den Fachkräftemangel zu reduzieren.
Die Rolle der Datenqualität für KI
Für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien im Maschinen- und Anlagenbau sind hochwertige Daten unerlässlich. Je mehr Daten einem KI-System zur Verfügung stehen, desto besser kann es seine Aufgaben erfüllen. Durch die kontinuierliche Erfassung aller Unternehmensdaten wird die künstliche Intelligenz trainiert und kann auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse bestimmte Zustände, wie z.B. erforderliche Wartungen, vorhersagen. Um qualitativ hochwertige und richtige Entscheidungen treffen zu können, benötigt die KI jedoch präzise und vollständige Daten. Werden unvollständige oder fehlerhafte Daten verwendet, liefert sie entsprechend ungenaue Ergebnisse. Deshalb ist es entscheidend, die Daten im Unternehmen kontinuierlich zu pflegen, um eine solide Grundlage für den Einsatz von KI zu schaffen.
Wie sollten Daten sein?
Daten sollten möglichst vollständig, verfügbar und fehlerfrei sein. Beispielsweise muss die Temperaturmessung einer Maschine korrekt erfasst werden und der tatsächlichen Temperatur entsprechen. Ein Datensatz über die Maschinenwartung sollte alle notwendigen Informationen wie Datum, durchgeführte Maßnahmen und verwendete Teile enthalten. Daten sind innerhalb eines Systems und über verschiedene Systeme hinweg einheitlich zu erfassen, z.B. sollte ein Produkt in allen Systemen mit derselben Artikelnummer und denselben Attributwerten erfasst sein. Datenduplikate sind zu vermeiden, da KI-Technologien einzigartige Daten benötigen, wie etwa die eindeutige Identifikationsnummer einer bestimmten Maschine. Besonders wichtig ist auch die klare Benennung von Datenfeldern und Einheiten, wie eine einheitliche Temperaturangabe.
Datengrundlage für KI
Eine solide Datengrundlage für KI-Technologien zu generieren, ist für viele Maschinen- und Anlagenbauer eine Herausforderung. Große Datenmengen müssen aus vielfältigen Quellen erfasst, integriert und analysiert werden. Wie finden Unternehmen dafür einen geeigneten Lösungsweg?
