KI für die Fertigung mag überall in aller Munde sein, aber es gibt ein großes Problem, das es zu überwinden gilt, wenn es darum geht, die Technologie in der realen Welt einzusetzen: Bevor KI ihr Potenzial entfalten kann, müssen Unternehmen in der Lage sein, die Daten zu erschließen, die KI benötigt, um aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und echte Effizienzsteigerungen zu erzielen.
Der Aufbau einer einheitlichen, zugänglichen Datengrundlage ist der erste Schritt zur Skalierung von KI für die Fertigung. Das bedeutet:
- Zusammenführung von Daten, die über verschiedene Systeme und Formate verstreut sind
- Aufbrechen von Silos zwischen Abteilungen und Technologien
- Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz über alle Quellen hinweg
- Kennzeichnung und Organisation in einer Weise, die für KI nützlich ist
- Echtzeitzugriff für schnellere, reaktionsschnellere Anwendungen ermöglichen
Doch das sind in der heutigen Welt, in der das Volumen der Unternehmensdaten explodiert, keine einfachen Aufgaben.’’ Die meisten Anlagen können nicht länger von Datenseen sprechen. “” Stattdessen haben sie es mit Datenozeanen zu tun.’ “” Mit anderen Worten, der Umfang und die Komplexität der Informationen sind überwältigend. Daten werden schneller erstellt als je zuvor und stammen aus mehr Quellen, als Organisationen und ihre Teams verwalten können.’ Diese Daten sind außerdem häufig über verschiedene Systeme verstreut, in Silos gefangen und bewegen sich durch Netzwerke, die’nicht für die Unterstützung von Echtzeitanalysen konzipiert wurden.
Diese Fragmentierung und Komplexität erschweren den Aufbau einer Datengrundlage für KI in der Fertigung zusätzlich.
Schritte zur Vorbereitung Ihrer Daten auf den Erfolg von KI
Um KI in der Fertigung einzusetzen und zu skalieren, müssen Sie in der Lage sein, die richtigen Daten zu identifizieren, zu verbinden und aufzubereiten.
So’ gelingt es.
Bestimmen Sie, welche Daten wichtig sind
Bewerten Sie Ihre Abläufe, um zu entscheiden, welche Datenquellen den größten Einfluss auf Effizienz, Qualität und Geschäftsergebnisse haben. Das sind die Informationen, die Sie benötigen, wenn Sie Prozesse optimieren, fundierte Entscheidungen treffen und messbare Verbesserungen bei Produktivität, Durchsatz und Qualität erzielen möchten.’
Diese Daten finden und verbinden
Moderne Abläufe sind auf eine nahtlose Kommunikation zwischen Menschen, Geräten und Prozessen angewiesen. Aber wenn Sie’nicht wissen, woher Ihre Daten kommen, oder wenn sie’unabhängig in getrennten Systemen verwaltet werden, dann’sind sie für Sie und Ihre KI-Modelle nutzlos.
Um dies zu erreichen, müssen Sie wertvolle Daten identifizieren und verknüpfen Aus jeder Ecke Ihres Werks und brechen Sie Silos zwischen Systemen und Abteilungen auf. So kann beispielsweise die Verbindung von Informationen aus Produktionslinien, Qualitätskontrolle, Wartungsprotokollen und IoT-Sensoren Echtzeitüberwachung, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung ermöglichen.
Führen Sie alle Ihre Daten zusammen
Sobald Sie’ Identifizierte und verknüpfte Schlüsseldaten,’ Es ist Zeit, diese Informationen zusammenzutragen, auch wenn es’ Sie stammen aus einer Vielzahl von Quellen, basieren auf unterschiedlichen Protokollen und sind in älteren und modernen Systemen vorhanden.
Durch die Zusammenführung unterschiedlicher Systeme und das Aufbrechen von Technologiesilos können Sie den Datenfluss in Ihrem Unternehmen verbessern und so genauere KI-gestützte Erkenntnisse gewinnen.
Bereinigen und Kontextualisieren der Daten
Sobald Ihre Daten erfasst und vereinheitlicht sind, müssen sie sauber sein, kontextualisiert und strukturiert Und zwar auf eine Weise, die KI-Modelle nutzen können, um wertvolle Erkenntnisse zu generieren, die in der realen Welt angewendet werden können.
Reichern Sie die Daten an
Machen Sie diese Daten in einem leicht zugänglichen Dashboard zugänglich, damit Teams sie nutzen können, um Abläufe zu überwachen, Trends zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
Vollständige Verbindungslösungen ermöglichen echte KI-Ergebnisse
All dieser Fortschritt hängt natürlich von der richtigen Netzwerkinfrastruktur ab.
Ein einheitliches, sicheres und leistungsstarkes Daten-Backbone kann die Anforderungen von heute bewältigen’ s Anwendungen und morgen’ s Innovationen.
Unternehmen, die holen Sie das Beste aus Ihrer KI heraus— und Daten entsperren’ s voller Wert, wie wir gerade beschrieben haben— müssen in ihre Datengrundlage investieren. Das bedeutet:
- Aufbau einer starken Verbindungstechnik und einer robusten Netzwerkinfrastruktur
- Priorisierung von Datenqualität, Governance und Sicherheit
- Erstellen von Workflows, die Daten zugänglich und umsetzbar machen
Belden’ Die umfassenden Verbindungslösungen von befassen sich mit Datenproblemen an der Quelle und liefern die robuste Infrastruktur, die erforderlich ist, um Ihre Daten KI-fähig zu machen.
Wir können Ihnen helfen, Ihre Daten zu finden und zu verbinden, unabhängig davon, wie viele Systeme oder Geräte eingesetzt werden, und die Lücken zwischen alten und neuen Geräten schließen, um einen nahtlosen Datenfluss zu gewährleisten. Du’ Sie können unstrukturierte Informationen aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches, strukturiertes Format umwandeln, das Ihre KI-Modelle verwenden können.
Belden stellt sicher, dass Ihre Daten immer verbunden, immer verfügbar und jederzeit entscheidungsfähig sind. Wenn Ihre Grundlage solide ist, kann KI den von Ihnen erwarteten Geschäftswert liefern und Datenchaos in Klarheit verwandeln, um neue Möglichkeiten zu erschließen: Optimierung von Abläufen, Minimierung von Ausfallzeiten oder Verbesserung der Qualität.
Haben Sie Fragen zum Bau eines Datengrundlage für KI In der Fertigung? Senden Sie uns eine Nachricht.
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Über den Autor
Sam Veng
Digital Automation Consultant
Sam Veng kam 2022 zu Belden und verfügt über mehr als 10 Jahre Erfahrung im Bereich der industriellen Automatisierung. Als Berater für digitale Automatisierung besucht er Kundenstandorte, um Workflow-Audits durchzuführen und Möglichkeiten für die digitale Transformation zu identifizieren. Er hat sich darauf spezialisiert, Kunden dabei zu unterstützen, durch ihre Digitalisierungslösungen Erkenntnisse aus Daten abzuleiten und die Leistung zu verbessern.