Die Grundsteine für erfolgreiche KI-Implementierung: Warum Machine Data Landscaping (MDL) und Data Quality Checks (DQC) unerlässlich sind

Der Start einer Prozessautomatisierung in der Industrie ist ein kritischer Schritt, der sorgfältig geplant werden muss. Der erste Schritt besteht darin, geeignete Prozesse zu identifizieren, die durch Industrielle Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt oder optimiert werden können. KI-Unterstützung eignet sich besonders gut für Aufgaben, die große Datenmengen verarbeiten oder komplexe Mustererkennung und Entscheidungsfindung erfordern, wie in folgenden Bereichen:

• Predictive Maintenance: Betriebszeiten von Anlagen maximieren, Wartungskosten minimieren
• Predictive Quality: Prozessoptimierung, um den Ausschuss zu reduzieren und die Herstellung zu beschleunigen
• Predictive Energy: Prozessoptimierung, um die Energieeffizienz zu verbessern und Ressourcen effizienter einzusetzen

Die Voranalyse deckt auf: Passen Kundenwunsch und Datenmaterial zusammen?

Um eine erfolgreiche Implementierung von KI-Technologien zu gewährleisten, haben wir einen strukturierten Voranalyseprozess entwickelt. Im Mittelpunkt stehen dabei das Machine Data Landscaping (MDL) und der Data Quality Check (DQC).

In enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden erarbeiten wir konkrete Fragestellungen, für die eine datenanalytische Unterstützung benötigt wird. Das so genannte Machine Data Landscaping hilft, die Anlagen und Prozesse zu erfassen und die bereits generierten Daten und Informationen zu sammeln. Die Eignung der Daten wird anschließend in einem Qualitätscheck (DQC) überprüft.

Machine Data Landscaping (MDL): Welche Prozesse lohnen sich?

Diese Frage beantworte sich nicht ohne die Erfahrungswerte des jeweiligen Unternehmens. Das gemeinsame Machine Data Landscaping umfasst die Aufnahme der Anlagenstruktur und der Prozesse und ermöglich die Zuordnung der Signal-, Sensor- und Prozessdaten zu den Anlagenelementen. Kurz: In der MDL-Analyse werden Daten gesammelt, organisiert und geprüft.

Zunächst hilft diese Analyse, einen guten Überblick zu bekommen und die drängendsten Problemfälle besser einzuordnen. Bereits in diesem Schritt können prozessuale Unstimmigkeiten erkannt und entsprechende Anpassungsmaßnahmen eingeleitet werden, ganz ohne KI.

Passen Daten und Strukturen mit den Erwartungen überein? Oder wie lässt sich das in Einklang bringen?

Ob der Einsatz von Machine Learning Algorithmen bereits sinnvoll ist, kann erst nach einer Analyse der bereits erhobenen Daten bewertet werden. Ein Ergebnis dieser Betrachtungen ist möglicherweise, dass noch Sensorik fehlt oder die Datenerhebung optimiert werden kann. Mit den richtigen Daten für die relevanten Anlagenelemente lässt sich dann eine konkrete Problemstellung analysieren und mit Machine Learning beantworten.

Data Quality Check (DQC): Wie ist die Datenqualität?

Die Daten müssen korrekt, repräsentativ und vollständig sein, da das trainierte Modell nur Trends und Prognosen in den aktuellen Daten vorhersagen kann, für die es ähnliche Muster aus den Daten der Vergangenheit erlernt hat. Bei der Prüfung der Datenqualität (Data Quality Check) muss sehr strukturiert vorgegangen werden. Ein gutes Machine Learning Modell leitet sich aus historischen Daten ab. Diese müssen das Anlagenverhalten vollständig und genau wiedergeben, inklusive der definierten Problemsituationen.

Für die Überprüfung lassen sich daher Fragen ableiten, die die Anforderungen oben sicherstellen:

• Welche Daten sind für die jeweilige Problemstellung zu betrachten und liegen diese schon vor?
• Wie umfangreich sind die vorhandenen Daten?
• Ist in dem Zeitraum der Datenerhebung ein abweichendes Verhalten aufgetreten?
• Gibt es Lücken in den Daten oder Dopplungen?
• Sind die Daten konsistent, also bspw. zeitlich synchronisiert, normiert oder liegen sie in den passenden Maßeinheiten vor?
• Können bereits Muster und Periodizität erkannt werden?

Diese Fragen beantworten wir gemeinsam mit Ihnen und entscheiden dann, welche Machine Learning Verfahren am besten für die Lösung Ihrer Problemstellung eignen.

Aber warum ist die Datenqualität so wichtig?

Daten, die Lücken, Inkonsistenzen oder Fehler aufweisen, können zu falschen Schlüssen oder ineffizienten Lösungen führen. Daher ist es essenziell, vor dem Einsatz von KI-Technologien einen umfassenden Data Quality Check durchzuführen. Dies gewährleistet, dass die KI auf einer soliden und zuverlässigen Datenbasis operiert und maximiert so den Erfolg ihres Einsatzes.

Fazit: Eine gute Voranalyse aus MDL+DQC dient als Fundament für erfolgreiche KI-Implementierung

Erfolgreiche KI setzt auf solide Grundlagen: Machine Data Landscaping (MDL) und Data Quality Checks (DQC) sind entscheidend, um Prozessautomatisierung zu optimal zu unterstützen und KI- Lösungen effektiv zu implementieren.

• Im ersten Schritt helfen wir Ihnen, Ihren größten Schmerzpunkten eine datenanalytisch lösbare Problemstellung zuzuordnen.
• Dabei gewinnen sie bereits neue Erkenntnisse über ihr Anlagenverhalten, welche schon durch erste prozessuale Veränderungen zu Verbesserungen der Anlagenprozesse führen kann.
• KI funktioniert nur dann gut, wenn die Datengrundlage zum Problem passt und von ausreichender Qualität ist, daher lohnt sich eine umfangreiche Voranalyse.
• Der Einsatz von Machine Learning Verfahren folgt danach.

Abschließend lässt sich sagen, dass der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Implementierung in der sorgfältigen Vorbereitung und Analyse der vorhandenen Daten liegt. Durch eine gründliche Voranalyse, die Machine Data Landscaping (MDL) und Data Quality Checks (DQC) umfasst, schaffen wir nicht nur die Basis für den Einsatz effektiver KI-Lösungen, sondern ermöglichen auch eine präzisere und zielgerichtetere Anwendung von Machine Learning, um Ihre Prozesse nachhaltig zu optimieren und zu automatisieren.

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