Von Dashboards bis zu Datenplattformen: die Grundlage erfolgreicher KI

Datenplattformen und KI liefern Unternehmen zunehmend Mehrwert. Firmen senken Kosten durch vorausschauende Wartung, bei der Sensoren erkennen, wann Maschinen gewartet werden müssen, und so ungeplante Ausfallzeiten verhindern. Automatisierung steigert die Produktivität, indem Systeme Aufgaben übernehmen, die zuvor manuell erledigt wurden. Einige Unternehmen erschließen sogar neue Einnahmequellen, indem sie ihren Kunden intelligente Dienstleistungen anbieten, basierend auf Erkenntnissen aus ihren eigenen Daten und Prozessen.

Doch bevor ein KI-System überhaupt funktionieren kann, müssen alle Daten zunächst zugänglich und leicht auffindbar sein. Und das ist oft die größte Herausforderung.

Einbaufertige Komponenten

Unternehmen sammeln Daten aus unzähligen Quellen: Dateien, Sensoren, IoT-Geräte. Eine Datenplattform bringt all diese Informationen zu einem vollständigen Bild zusammen. Im Gegensatz zu traditionellen Systemen werden die Daten nicht in separaten Silos gespeichert. Stattdessen werden sie vereinheitlicht: ERP, CRM, Maschinensensoren, Qualitätsmessungen, Wartungsprotokolle. In einer zentralen Umgebung kann KI sofort mit der Arbeit beginnen.

Ein großer Vorteil moderner Plattformen ist, dass viele Komponenten direkt einsatzbereit sind. Dies macht die Entwicklung eines Datenprodukts wesentlich effizienter. Eine zentrale Datenplattform stellt außerdem sicher, dass die Daten innerhalb der Organisation eine einzige verlässliche Informationsquelle widerspiegeln.

Diese Komponenten funktionieren am besten, wenn die zugrunde liegenden Daten gut organisiert sind. Organisationen sammeln Daten aus verschiedenen Systemen und erstellen starke interne Datenmodelle, die es ihnen ermöglichen, Daten aus unterschiedlichen Perspektiven zu analysieren. Mit modernen Tools ist es sogar möglich, das Datenmodell oder Teile davon für einen KI-Agenten zu nutzen, der spezifische Fragen basierend auf diesen Geschäftsdaten beantworten kann.

Cloud-Plattformen bieten Skalierbarkeit, ohne dass eine eigene Infrastruktur gewartet werden muss. Man zahlt nur für das, was man nutzt, und kann bei Bedarf schnell skalieren.

Organisationen, die bereits viele Microsoft-Produkte verwenden, greifen oft auf den Microsoft-Stack zurück: Azure, Databricks und Power BI. Microsoft bietet branchenspezifische Lösungen, wie beispielsweise Factory Operations Agents, die natürliche Sprache verwenden, um Produktionsdaten abzufragen. Das Azure-Ökosystem umfasst zudem KI-Dienste und Power Automate. Alternativen sind Factory Thread zur datenspezifischen Virtualisierung in der Produktion, Amazon Web Services mit Glue oder Google Cloud Dataflow.

Datenqualität: Müll rein, Müll raus

Selbst die besten Datenmodelle und KI-Agenten werden scheitern, wenn die zugrunde liegenden Daten von schlechter Qualität sind. Die Datenqualität spielt eine entscheidende Rolle bei der Implementierung von KI. Eine KI-Lösung funktioniert nur dann richtig, wenn die Daten genau, konsistent und vollständig sind. Die Genauigkeit stellt oft die größte Herausforderung dar: Inhaltsfehler sind häufig, insbesondere wenn Menschen an der Bereitstellung der Daten beteiligt sind. Menschen machen Fehler.

Zum Beispiel kann manuelle Dateneingabe zu Ungenauigkeiten führen. Nehmen wir Wartungsprotokolle, in denen Techniker Serviceaktivitäten dokumentieren. Wenn jemand vergisst, eine Reparatur zu registrieren oder die falsche Maschine einträgt, könnte das KI-System lernen, dass bestimmte Geräte weniger Wartung benötigen, als sie tatsächlich tun.

Diese Probleme können nicht durch den Bau besserer Systeme gelöst werden. Die Lösung liegt an der Quelle: Dort muss die Datenqualität sichergestellt werden. Plattformen können dabei helfen, indem sie die Qualität der Daten sichtbar machen und erklären, wie die Daten verwendet werden können. In Kombination mit Governance-Prozessen führt dies letztendlich zu einer zuverlässigen KI-Plattform.

Es geht nicht nur um die Technologie, sondern auch um die Prozesse darum: Wer überprüft die Daten, was wird überprüft, und wer trägt die Verantwortung?

IoT-Daten: immer aktiv

Im Bereich der Fertigung spielt IoT-Daten eine besondere Rolle. Maschinensensoren übertragen kontinuierlich Daten: Temperatur, Vibration, Druck, Energieverbrauch. Diese Daten strömen in Echtzeit, oft mehrfach pro Sekunde.

IoT-Daten unterscheiden sich damit grundlegend von traditionellen Geschäftsdaten. Während ERP-Systeme nur wenige Male am Tag oder in der Woche aktualisiert werden, sind Sensordaten konstant. Diese Streaming-Daten erfordern einen anderen Ansatz: Systeme, die Millionen von Ereignissen pro Sekunde verarbeiten und sofort auf Änderungen reagieren können.

Der Vorteil von Sensordaten ist, dass sie in der Regel hochwertig sind. Sie stammen von technischen Geräten, die speziell für bestimmte Messungen programmiert sind. Gelegentlich kann ein Sensor eine Fehlfunktion haben und Ausreißer erzeugen, aber dies lässt sich oft technisch erklären.

Moderne Datenplattformen sammeln nicht nur Daten, sondern senden auch Informationen zurück. Sobald ein Datenpunkt eingeht, kann das System sofort darauf reagieren. Eine Pumpe, ein Motor oder ein Heizsystem reagiert automatisch auf die neuen Informationen.

Wenn es darauf ankommt, die Latenzzeit zu minimieren, kommt Edge Computing ins Spiel. Hier wird die Datenanalyse nahe an der Maschine durchgeführt, und nur relevante Erkenntnisse werden in die Cloud gesendet. Dies reduziert nicht nur die Latenzzeit, sondern hilft auch, Kosten zu senken.

Sicherheit: Schutz sensibler Daten

Da Datenplattformen zunehmend sensiblere Informationen speichern, wird Sicherheit immer wichtiger. Die Fertigungsindustrie gehört zu den am stärksten gefährdeten Bereichen für Cyberangriffe, insbesondere da Betriebstechnologie zunehmend mit IT-Systemen vernetzt wird.

Eine sichere Plattform muss mehrere Schlüsselbereiche abdecken: Datenklassifizierung, Zugriffskontrolle, Netzwerksicherheit und Datenmaskierung. Diese Anforderungen werden in Sicherheitsrichtlinien festgehalten, die anschließend zusammen mit Best Practices und Sicherheitsprinzipien in der Plattform implementiert werden.

Die Kommunikation zwischen Systemen ist oft das schwächste Glied. Aus diesem Grund sollten Plattformen idealerweise innerhalb des Netzwerks der Organisation betrieben werden, um das Risiko eines externen Zugriffs zu minimieren. Zusätzliche Sicherheitsschichten für Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung sind unerlässlich.

Die Arbeit mit Datenplattformen beinhaltet häufig den Umgang mit datenschutzsensiblen Informationen. Schlüsselfragen sind beispielsweise: Ist es erlaubt, bestimmte Daten innerhalb der Organisation zu teilen, und wer hat Zugriff auf welche Informationen? Das Bewusstsein für diese Themen zu schärfen, ist von entscheidender Bedeutung.

Das Fundament richtig legen

Für Hersteller wird die Nutzung von Datenplattformen zunehmend unverzichtbar, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Problem ist, dass viele Unternehmen ihre Daten noch nicht im Griff haben. Oft fehlt ihnen selbst ein grundlegender Katalog, was es erschwert, die richtigen Informationen zu finden.

Um eine solide Basis zu schaffen, müssen Organisationen drei Säulen in Einklang entwickeln: Technologie, Prozesse und Menschen. Die technische Seite bezieht sich darauf, welche Systeme man auswählt und wie man sie implementiert. Die Prozessseite konzentriert sich darauf, wer für die Datenverwaltung und die damit verbundenen Verfahren verantwortlich ist.

Ebenso wichtig ist die menschliche Seite. Mitarbeiter brauchen ein Bewusstsein darüber, was KI leisten kann und was nicht. Sie benötigen Schulungen, um neue Werkzeuge effektiv zu nutzen. Und vor allem müssen sie ein Gefühl der Verantwortung für die Daten und Prozesse entwickeln, mit denen sie arbeiten. Ohne dieses Engagement wird selbst die beste Technologie scheitern.

Eine Datenplattform ist keine magische Lösung, aber sie ist ein entscheidender Faktor. Unternehmen, die in eine starke Datenbasis investieren, schaffen die besten Voraussetzungen für die Zukunft. Für Technologien wie generative KI, digitale Zwillinge und autonome Agenten ist diese Grundlage wichtiger denn je.