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tech insights

Voraussetzungen für KI-Technologien – Daten, Daten, Daten, und zwar gute

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz-Technologien liegt voll im Trend. Alles redet von Algorithmen, Heuristiken, statistischen Modellen, Big Data und Machine Learning. Künstliche Intelligenz und Big Data werden oft in einem Atemzug genannt. KI hilft, die Datenmengen von Big Data aufzubereiten und zu analysieren.

KI ermöglicht es Maschinen, kognitive Funktionen, ähnlich denen des Menschen, auszuführen und daraus zu lernen und zweckvolles Handeln abzuleiten. So können Daten analysiert und ausgewertet werden und diese bilden dann wiederum die Basis, um Problemstellungen zu lösen. Aber KI kann noch mehr. Das selbstlernende System entwickelt sich immer weiter und passt sein Verhalten dem Gelernten an, um sich stetig zu verbessern.

Big Data hingegen beschreibt große Datenmengen, die analysiert werden müssen, um gute Ergebnisse zu liefern.

KI und Big Data – das Perfect Match.

KI kann beispielsweise zur Prozessoptimierung oder bei der Entwicklung von neuen Bauteilen (z.B. in Kombination mit Simulationen) eingesetzt werden. In der Automobilindustrie wären autonom fahrende Autos wie der EDAG CityBot nahezu unmöglich. KI verändert gerade unsere Welt und stellt die Weichen neu.

Eines ist dabei ganz wichtig: KI liebt große Datenmengen und je größer die Daten sind, umso besser kann KI analysieren und lernen. Die Qualität der Daten spielt für diese Partnerschaft eine große Rolle. Unvollständige oder fehlerhafte Daten müssen erst händisch bereinigt werden, um sie für KI-Projekte nutzen zu können.

Die Produktions-IT der EDAG Production Solutions hat seit vielen Jahren Erfahrung mit diesen Technologien und kann auf eine große Bandbreite erfolgreicher Projekte zurückblicken. Unsere Smart Factory Solutions können alle Domänen der Fertigung besser machen. Auch Ihre.

Die Projekte laufen dabei immer grob in drei Phasen ab:

  1. Operationalisierung
  2. Modellierung
  3. Implementierung

Gute Daten – schlechte Daten. Der Aufwand macht den Unterschied.

Gute Daten – schlechte Daten. Der Aufwand macht den Unterschied.Bei unseren Projekten ist uns ein stets wiederkehrendes Thema aufgefallen: Die Qualität der Daten. Im Durchschnitt fallen in KI-Projekten 60 Prozent der Implementierungszeit für die händische Bereinigung von verrauschten, unvollständigen oder fehlerhaften Daten an.

Dies hat einen entscheidenden Nachteil: Die oft mühsam ausgetüftelte Lösung ist nicht beliebig skalierbar, sondern muss für jede Domäne unter großem Aufwand angepasst werden. So kann beim Kunden der Spaßfaktor schnell einer gewissen Ernüchterung weichen. Mangelnde Datenqualität erhöht auch bei einzelnen Projekten die Anzahl der Schleifen im CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data Mining) und damit die Kosten.

Die Qualität ist entscheidend!

Alle Unternehmen, die über den Einsatz der KI-Technologien interessiert sind bzw. schon darüber nachdenken, sollten sich deshalb zunächst immer die ehrliche Frage stellen: „Wie gut sind unsere Daten?“ Generell gilt hier: ein KI-System ist nur so gut, wie die Daten, auf denen es basiert. So lassen sich z.B. Lagerbestände schlecht optimieren, wenn 30% aller Stammdaten doppelt oder in irgendeiner Form fehlerhaft sind.

Im Rahmen des 15. Fachkongress Digitale Fabrik durfte die EDAG Production Solutions dieses Thema und ihr Produktportfolio vorstellen. Unsere Smart Factory Solutions können alle Domänen der Fertigung besser machen. Voraussetzung dafür sind gute Daten, damit unsere Kunden Spaß im Projekt, aber auch hinterher mit den Ergebnissen haben.

Smart Factory Solutions

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