Ein solches maschinelles Lernverfahren ist das Qualitative Labeln, das Bestandteil des Frameworks der Deep Qualicision KI ist. Dieses Lernverfahren kann auf der Behandlung von Key Performance Indicators (KPIs) beruhende Software um selbstlernende Labeling-Fähigkeiten erweitern. Zwischen den nicht aufbereiteten, rohen Geschäftsprozessdaten und Methoden der künstlichen Intelligenz schlägt das Verfahren auf diese Weise automatisiert eine algorithmische Brücke. Die Auswertung von Datenströmen bereitet rohe Geschäftsprozessdaten für Prozessverantwortliche in verständlicher Form auf. Daten aus diesen Prozessen werden mit KPIs qualitativ bewertet und Zusammenhänge daraus erlernt. So werden Geschäftsprozessdaten laufend qualitativ gelabelt und für den Einsatz weiterer KI-Methoden aufbereitet.
Einfacher Start
Der Start in die Anwendung von KI-Methoden ist damit denkbar einfach, denn die KPI-Zusammenhangsanalyse hilft, Geschäftsprozessdaten so einzuordnen, dass die Software aus rohen Daten Zusammenhänge lernt. Das qualitative Labeln der Geschäftsprozessdaten erfolgt mittels KPIs. Dabei besteht die Eingabe für die Software aus zwei Hauptkomponenten: Zum einen aus der Mitschrift von Datenströmen des zu analysierenden Geschäftsprozesses sowie deren automatischer Umwandlung in Zeitreihen mit Hilfe von Zeitstempeln. Zum anderen aus der Abstimmung zu den KPIs mit den für den Geschäftsprozess Verantwortlichen (POWN), anhand derer der betreffende Geschäftsprozess analysiert werden soll. Zusätzlich gilt es, die Wertebereiche der KPIs in gewünschte und nicht gewünschte einzuteilen.
KPI Anlagenauslastung
Ein KPI kann beispielsweise die Auslastung einer Anlage in einem produzierenden Betrieb sein. Erstrebenswert wäre dabei eine Auslastung größer 85 Prozent. Werte darunter sind dagegen negativ und können, je größer die Abweichung, als zunehmend ungünstig angesehen werden. Auch für Rüstzeiten sind ähnliche Vorgaben möglich: Ein Anteil der Rüstzeit mit unter zehn Prozent ist positiv, ein Anteil darüber negativ zu bewerten.
Positive und negative Zusammenhänge
Die auswertbaren Zeitreihen entstehen, indem die Software die Datenströme sowie die zugehörigen KPIs mit Zeitstempeln versieht. Daraus erlernt das System positive und negative Zusammenhänge zwischen den KPIs. Diese Bewertung von anzustrebenden und von nicht anzustrebenden Bereichen kann ein Verantwortlicher auch ohne tiefergehende KI-Kenntnisse durchführen, da diese seiner alltäglichen Steuerung der Prozessabläufe entsprechen.