In drei Schritten zur soliden Datenbasis Mit einer geeigneten Data-Management-Plattform können Unternehmen das Management, die Integration und die Analyse von Daten unter einem Dach erreichen.
1. IT-Voraussetzung schaffen
Ein leistungsstarkes Datenmanagement unterstützt die zentrale Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und den Einsatz von KI-Technologien: Cloud-native (Low Code) Integrationslösungen konsolidieren sowohl On-Premise- als auch cloudbasierte Systeme. Das umfasst lokale Systeme im Serverraum, verschiedene Produktionsstandorte, verteilte Edge-Rechenzentren und Cloud-Umgebungen. Einige dieser Integrationstools unterstützen auch ETL-Prozesse sowie den API-First-Ansatz. Sie stellen Verbindungen zu den APIs mehrerer Anwendungen mit verschiedenen Integrationstechnologien her. Dadurch können Maschinen und Anlagen, Back-Office-Systeme und Applikationen, Datenbanken, APIs, IoT-Geräte, Webdienste und Plattformen wie Google, Salesforce, SAP und Microsoft Dynamics nahtlos in der Cloud, On-Premise oder hybrid miteinander verbunden werden, was einen nahtlosen Fluss unterschiedlicher Datentypen ermöglicht:
- Maschinendaten: Maschinen und Anlagen generieren kontinuierlich Daten, die wertvolle Informationen über ihren Zustand und ihre Leistung liefern.
- Prozessdaten: Daten aus Fertigungsprozessen, wie Produktionsgeschwindigkeit, Temperatur und Druck, sind essenziell für die Prozessoptimierung.
- Sensoren und IoT-Geräte: Der Einsatz von Sensoren und IIoT-Geräten ermöglicht die Echtzeitüberwachung und -steuerung von Produktionsprozessen.
- Unternehmensdaten: Stamm-, Bewegungs- und Organisationsdaten werden für Finanzen, Kundenbeziehungen und Personalwesen benötigt.
- Externe Datenquellen: Daten von Lieferanten, Kunden und Partnern können wertvolle Einblicke in die gesamte Wertschöpfungskette bieten.
2. Daten aufbereiten
Neben der IT-Umgebung tragen aufgesetzte und kontinuierlich laufende Prozesse zu einer hohen Datenqualität bei. Um die Datenvalidierung zu verbessern, sollte bei der Erfassung und Eingabe eine automatische Überprüfung auf Fehler und Unvollständigkeit erfolgen. Fehlerhafte oder redundante Daten sind sofort zu korrigieren oder zu entfernen. Die bestehende IT-Infrastruktur sollte eine Vereinheitlichung und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglichen, um dauerhaft Konsistenz und Vollständigkeit zu gewährleisten. Zudem ist es wichtig, die Datenqualität regelmäßig zu überwachen und Audits nach festgelegten Standards und Protokollen durchzuführen.
3. Datenanalyse und -nutzung
Der Einsatz fortschrittlicher Analysetools und -techniken ermöglicht tiefere Einblicke und datengetriebene KI-Entscheidungen. Dashboards und Berichte helfen, die analysierten Daten verständlich darzustellen und bieten Handlungsempfehlungen für verschiedene Bereiche. Dazu gehören Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle und Fehlererkennung, optimierte Produktionsprozesse, Energieverbrauchsmanagement, Lieferketten- und Bestandsmanagement, Automatisierung und Robotik sowie Kapazitätsplanung.
Fazit: Die Nutzung von Daten ist der Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung von KI im Maschinen- und Anlagenbau. Mit einem konsequenten Datenmanagement und hoher Datenqualität können KI-Technologien Muster in den Daten erkennen und Vorhersagen treffen, die die Produktionsprozesse verbessern und die Effizienz steigern.