In der modernen Industrielandschaft ist Künstliche Intelligenz (KI) zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, um die Leistung und Innovation zu steigern. Der Erfolg eines KI-Projekts hängt jedoch vor allem von einem entscheidenden Element ab: der Datenqualität. Präzise und zuverlässige Daten sind unerlässlich, um die KI-Algorithmen zu speisen, was zu relevanten Analysen und genauen Vorhersagen führt."
Leider haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, diese Qualität zu gewährleisten, mit fehlenden, fehlerhaften oder schlecht strukturierten Daten. Dies kann nicht nur die Effektivität von KI-Projekten beeinträchtigen, sondern auch erhebliche Kosten verursachen. Lassen Sie uns untersuchen, warum die Datenqualität entscheidend ist und drei konkrete Anwendungsfälle betrachten.
Datenqualität: Ein entscheidender Faktor für den Erfolg der Künstlichen Intelligenz
Um das Beste aus KI-Lösungen herauszuholen, ist es entscheidend, die Datenqualität in jeder Phase zu gewährleisten: Sammlung, Bereinigung und Strukturierung.
Die Datensammlung: Ein entscheidender Schritt zur Gewährleistung der Qualität
Die Datensammlung stellt den ersten Schritt hin zu einer leistungsfähigen KI dar, kann jedoch eine Quelle von Variabilität sein, wenn sie nicht richtig kontrolliert wird.
In Produktlebenszyklusmanagementsystemen (PLM, ERP usw.) hängt die Datenqualität oft von der Genauigkeit der eingegebenen Informationen ab, sei es durch manuelle oder automatische Eingaben. Eine zuverlässige Sammlung umfasst auch die Fähigkeit, regelmäßige Rückmeldungen von Zulieferern zu erhalten, deren Daten unerlässlich sind, um den Status der Produkte und die Materialqualität zu überwachen.
Schließlich ist es notwendig, alte Daten zu aktualisieren, um eine Obsoleszenz zu vermeiden, die die Analysen beeinträchtigen könnte. Eine sorgfältige und konsistente Datensammlung bildet die Grundlage für leistungsfähige KI-Modelle.
Datenbereinigung: Fehler und Inkonsistenzen beseitigen
Nach der Datensammlung ist die Datenbereinigung ein entscheidender Schritt. Dies umfasst:
Erkennung von fehlerhaften Werten: Identifizierung offensichtlicher Fehler wie Ausreißer oder falsch ausgefüllte Felder.
Verwaltung von Inkonsistenzen: Normalisierung der Daten, um deren Konsistenz und Übereinstimmung mit der realen Welt sicherzustellen.
Datenstrukturierung für eine optimale Nutzung
Die Strukturierung der Daten ist entscheidend, damit KI-Modelle die Daten korrekt interpretieren können. Dies umfasst:
Priorisierung von Informationen: Organisation der Daten nach ihrer Relevanz.
Verknüpfung von Quellen: Verbindung von Daten aus verschiedenen Systemen (PLM, ERP usw.), damit sich die Informationen ergänzen und ein umfassendes Verständnis ermöglicht wird.
Lassen Sie uns nun drei konkrete Anwendungsfälle für KI in der Industrie untersuchen:
Anwendungsfall 1: Vorhersage der Fertigungskosten im Tiefziehen
In der Automobilindustrie setzt ein Kunde Künstliche Intelligenz ein, um die Kosten von Fertigungsprozessen für tiefgezogene Bauteile vorherzusagen und so die Rentabilität bereits in der Designphase zu optimieren. Dieser Ansatz basiert auf einem speziellen Datensatz und ermöglicht genauere Kostenschätzungen, lange bevor die Produktion beginnt.
Die größte Herausforderung besteht darin, die spezifischen Geschäftsregeln des Kunden zu berücksichtigen, die für die Bereinigung der Daten und deren Relevanz integriert werden müssen. Dank dieser vorausschauenden Analyse verbessert das Unternehmen seine operative Effizienz und maximiert seine Gewinne.
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Anwendungsfall 2: 3D-Teileerkennung
Im Bereich der Konstruktion von Industriekomponenten untersucht ein Kunde den Einsatz von KI, um festzustellen, ob ein entworfenes Bauteil bereits zuvor erstellt wurde, was das Management von Duplikaten erleichtert. Diese KI-Integration bietet erhebliche Vorteile, darunter eine schnellere Reaktion auf Angebotsanfragen, eine Rationalisierung der beschafften Teile und einen verkürzten Entwicklungszyklus.
Durch die Erfassung von 3D-Daten stand das Projekt vor Herausforderungen bei der Umwandlung und Kennzeichnung der Daten, doch eine sorgfältige Optimierung der Modelle verbessert die Genauigkeit bei der Suche nach ähnlichen Bauteilen. Durch die Überwindung dieser Hindernisse ermöglicht die KI eine effektivere Erkennung von 3D-Teilen und stärkt so die Wettbewerbsfähigkeit und die Kundenzufriedenheit.
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Anwendungsfall 3: Extraktion technischer Daten aus Excel-Dateien
Ein Industrieunternehmen setzt Künstliche Intelligenz ein, um relevante technische Daten aus Hunderten von Excel-Dateien zu extrahieren, die den Fertigungsprozess seiner Teile detailliert darstellen. Allerdings erschweren der spezialisierte Jargon und die komplexen Abkürzungen die Interpretation durch KI-Modelle, was spezifische Klärungen für jedes Sektor erforderlich macht.
Darüber hinaus stellt die Variabilität der Lesbarkeit der Daten – wie die Mischung aus Text und Bildern oder zusammengeführte Zellen – zusätzliche Herausforderungen dar.
Durch die Einführung standardisierter Formate und angepasster KI-Modelle gelingt es dem Unternehmen, in 98% der Fälle auf die Informationen zuzugreifen, im Vergleich zu nur 40% zuvor. Diese signifikante Verbesserung zeigt, wie die Kombination von KI und branchenspezifischem Fachwissen die Datenextraktion transformieren kann, was fundierte Entscheidungen erleichtert und die betriebliche Effizienz optimiert.
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Diese Beispiele verdeutlichen, dass tiefgehendes Fachwissen und eine strenge Datenverwaltung entscheidend sind, um die Qualität der Vorhersagen sicherzustellen. Durch die Kombination von KI-Expertise und branchenspezifischem Wissen können Unternehmen ihre Herausforderungen in Chancen verwandeln und so ihre betriebliche Effizienz optimieren.
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