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Synapse-Dienste von Microsoft vereinfachen zudem das Zusammenführen aller Datenquellen für Analysen und die Zusammenarbeit aller Beteiligten in einem Datenanalyse-Projekt Daten aus Anwendungen und IoT-Geräten werden in eine Pipeline aufgenommen und an die entsprechenden Services weiterverteilt Dazu gehört beispielsweise auch die Verarbeitung von Video-Streaming-Daten in Echtzeitanalysen für die Qualitätskontrolle Die Einstiegshürden für KI sinken Unternehmen bezahlen nur für die tatsächlich benötigte Performance in der Cloud Payper-Use – also bei Streaming-Analytics zum Beispiel wie viele Daten pro Minute verschoben werden Damit entfällt die Bereitstellung ansonsten überdimensionierter Infrastruktur wie sie etwa für Trainingsphasen von KI-Algorithmen nötig wäre Zugleich ermöglicht die hohe Skalierbarkeit klein anzufangen und die Lösung nach Bedarf auszubauen In kleinen Versionen sind viele Komponenten sogar teilweise kostenfrei Eine spätere Erweiterung wie ein Rollout auf mehrere Werke ist dennoch problemlos möglich Datensicherheitsaspekte wie zum Beispiel die Verschlüsselung sind durch die Plattform mit abgedeckt Werden Rechenzentren in Deutschland oder der EU gewählt ist die DSGVO-Konformität gesichert Auch für KMU mit wenigen Maschinen oder Anlagen die bisher kaum Daten gesammelt haben kann auf dieser Basis der Einstieg in die KI-Nutzung gelingen Dabei helfen vorkalibrierte Modelle die mit den eigenen Daten trainiert werden Die bisher aufwendigen und wissensintensiven Data-Science-Aufgaben werden deutlich vereinfacht Oft reicht ein geringes Maß an externer Unterstützung durch erfahrene Partner um deutliche Optimierungspotenziale zu erschließen Bei der Vorbereitung kommt es vor allem auf eine eindeutige Kennzahlendefinition an Sollen beispielsweise Durchlaufzeiten in der Produktion optimiert werden muss für alle Beteiligten klar sein welcher Parameter gemessen und optimiert wird Wird ab dem Zeitpunkt gerechnet an dem das Rohprodukt in die Fabrik kommt oder wenn es in die Maschine eingelegt wird? Will man den Mittelwert oder den Median messen? Häufig erweist sich schon eine trivial klingende Kennzahl als kompliziert Jedes Unternehmen hat eigene Ausprägungen von Kennzahlen oft hat sogar jede Abteilung eine eigene Definition Nur mit klaren Definitionen wächst jedoch das für den Erfolg notwendige Vertrauen in die Ergebnisse aus den Algorithmen Datenund Kennzahlenqualität müssen stimmen Zudem ist es wichtig die richtigen Daten zu akquirieren Um den bestmöglichen Nutzen zu erzielen ist es wenig hilfreich wahllos Daten zu sammeln und zu speichern Immer wieder stellt sich bei der Analyse und Anwendung heraus dass relevante Informationen nicht oder nicht mit der nötigen Qualität gespeichert wurden So fehlt etwa der passende Zeitstempel oder die richtige Granularität Die Erfahrung zeigt Das interdisziplinäre Zusammenspiel zwischen Prozess-Knowhow und Datenwissen ist bei KI absolut wesentlich Es ist in der Regel zielführender Daten mit Blick auf konkrete Fragenstellungen zu sammeln anstatt unkoordiniert mit Sensorik alle Maschinendaten zu speichern Produzierende Unternehmen die auf IIoT setzen und intelligente Datenanalytik nutzen profitieren von einer Effizienzsteigerung und Kostensenkungen Zugleich haben sie damit die Grundlage gelegt um neue digitale Geschäftsmodelle und Services umzusetzen Je konsequenter und zügiger ein Betrieb die digitale Transformation in Angriff nimmt desto besser ist er im Wettbewerb aufgestellt | Thomas Göb Operations Manager und Prokurist bei Cosmo Consult Data Analytics am Cosmo Consult Data Analytics de cosmoconsult com 15 Robotik und IIoT | Schwerpunkt www industrialproduction de Mit fe screensim der einzig echten Multi-User-Lösung in der Simulation erstellen Sie digitale Zwillinge für die Automobil-Maschinenbau-Automatisierungsund Logistikbranche innerhalb kürzester Zeit Profi tieren Sie bei der virtuellen Inbetriebnahme von Intuitiver Bedienung Offenen Schnittstellen Hoher Performance Multi-User-Fähigkeit und machen Sie diese zum Erfolgserlebnis MIT HIGHSPEED ZUM DIGITALEN ZWILLING Besuchen Sie uns auf der „automatica“ in München – Halle B6 | Stand 318