Daten als Fundament für Künstliche Intelligenz

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) sind Daten von zentraler Bedeutung. Oftmals wird der Erfolg eines KI-Projekts nicht nur durch die Algorithmen, sondern vielmehr durch die Qualität und Struktur der zugrunde liegenden Daten bestimmt. Die Experten Rauer-Zechmeister und Paiz Gatica betonen, dass eine belastbare Datenbasis unerlässlich ist, um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Dies erfordert eine „kontextualisierte Datenbasis“, die Produkt, Anlage und Prozesszustand klar zuordnet, um den Anforderungen einer intelligenten Analyse gerecht zu werden.

Qualität der Daten – Die Grundlage für KI

Die Daten, die in KI-Projekten verwendet werden, müssen nicht nur vorhanden, sondern auch von hoher Qualität sein. Paiz Gatica weist darauf hin, dass viele Unternehmen erst in der Umsetzungsphase ihrer KI-Projekte feststellen, dass ihre Daten entweder nicht kontinuierlich oder nicht in ausreichender Qualität gespeichert werden. Dies zeigt, dass eine strukturierte und fortlaufende Datenerfassung nicht nur empfohlen, sondern entscheidend ist. Jeder, der in diesem Bereich tätig ist, wird bestätigen, dass KI nur dann Mehrwert liefern kann, wenn sie auf einer soliden Datenarchitektur basiert.

Automatisierung und Prozessoptimierung

Ein weiterer wichtiger Punkt in der Diskussion um KI und Daten ist die Rolle der Automatisierung. Naderer macht deutlich, dass KI eher als ein Add-on zu betrachten ist, nicht als das Fundament eines Systems. Ohne robuste Automatisierungsprozesse und effizient strukturierte Abläufe bleibt das Potenzial von KI ungenutzt. Daher ist der Aufbau einer funktionierenden Infrastruktur für Datenverarbeitung unerlässlich. Automatisierung ermöglicht nicht nur die effiziente Nutzung von Daten, sondern schafft auch die Basis, auf der KI-Systeme operieren können.

Integration in bestehende Systeme

Die Integration von KI in bestehende Systeme ist ein weiterer kritischer Aspekt. Siemens sagt, dass die Notwendigkeit eines durchgängigen Datenflusses von Maschinen bis zu IT-Systemen nicht unterschätzt werden darf. KI muss in bestehende Workflows, wie Wartungs- oder Qualitätsmanagementprozesse, eingebettet werden, um effizient arbeiten zu können. Weidmüller hebt dies ebenfalls hervor und betont, dass Modelle idealerweise „dort laufen sollten, wo die Daten entstehen“. Diese Herangehensweise ermöglicht nicht nur schnelle Reaktionen, sondern verbessert auch die Datensicherheit.

Praktische Anwendung und Effizienzsteigerung

FerRobotics betrachtet die Themen KI und Integration pragmatisch. Die grundlegende Automatisierung muss zuverlässig funktionieren, sodass KI darauf aufbauen kann. Durch die sinnvolle Integration in bestehende Systeme lassen sich zusätzliche Effizienzpotenziale ausschöpfen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt also darin, KI nicht als isoliertes Analysewerkzeug zu sehen, sondern als Teil eines größeren, miteinander verbundenen Systems. Nur so kann KI ihren vollen Nutzen entfalten und operativ wirksam werden.

Quelle

• Industriemagazin: Informationen über KI und Datenintegration in Unternehmen.