Från instrumentpaneler till dataplattformar: grunden för framgångsrik AI

Dataplattformar och AI levererar ett ökande värde till organisationer. Företag sparar kostnader genom prediktivt underhåll, där sensorer upptäcker när maskiner behöver service och hjälper till att förhindra oplanerade driftstopp. Automation ökar produktiviteten när system tar över arbetsuppgifter som tidigare hanterats manuellt. Vissa företag skapar till och med nya intäktsströmmar genom att erbjuda smarta tjänster till kunder, baserat på insikter från deras egna data och processer.

Men innan något AI-system ens kan fungera måste all data först vara tillgänglig och lätt att hitta. Och det är ofta den största utmaningen.

Färdiga komponenter

Företag samlar in data från otaliga källor: filer, sensorer, IoT-enheter. En dataplattform sammanför all denna information till en komplett helhetsbild. Till skillnad från traditionella system lagrar den inte data i separata silos. Istället förenar den allt: ERP, CRM, maskinsensorer, kvalitetsmätningar, underhållsloggar. I en central miljö kan AI börja arbeta direkt.

En stor fördel med moderna plattformar är att många komponenter finns färdiga och tillgängliga direkt. Detta gör det mycket mer effektivt att utveckla en dataprodukt. En central dataplattform säkerställer också att data inom organisationen återspeglar en enda sanningskälla.

Dessa komponenter fungerar bäst när den bakomliggande datan är välorganiserad. Organisationer samlar in data från olika system och skapar starka interna datamodeller som gör det möjligt att analysera data från flera perspektiv. Med moderna verktyg är det till och med möjligt att använda datamodellen, eller delar av den, för en AI-agent som kan besvara specifika frågor baserade på just den affärsdatan.

Molnplattformar erbjuder skalbarhet utan behovet av att underhålla egen infrastruktur. Du betalar endast för vad du använder, och kan snabbt skala upp vid behov.

Organisationer som redan använder många Microsoft-produkter väljer ofta Microsoft-stack: Azure, Databricks och Power BI. Microsoft erbjuder branschspecifika lösningar, såsom Factory Operations Agents som använder naturligt språk för att ställa frågor till tillverkningsdata. Azure-ekosystemet inkluderar även AI-tjänster och Power Automate. Alternativen inkluderar Factory Thread för datavirtualisering specifik för tillverkning, Amazon Web Services med Glue, eller Google Cloud Dataflow.

Datakvalitet: skräp in, skräp ut

Även de bästa datamodellerna och AI-agenterna misslyckas om den underliggande datan är bristfällig. Datakvalitet spelar en avgörande roll för implementering av AI. En AI-lösning fungerar endast korrekt om datan är korrekt, konsekvent och fullständig. Noggrannhet är ofta den största utmaningen: innehållsfel är vanliga, särskilt när människor är involverade i att tillhandahålla datan. Människor gör misstag.

Manuell datainmatning kan till exempel leda till felaktigheter. Ta exempelvis underhållsloggar där tekniker registrerar serviceaktiviteter. Om någon glömmer att registrera en reparation eller loggar fel maskin kan AI-systemet lära sig att viss utrustning kräver mindre underhåll än vad den faktiskt gör.

Dessa problem kan inte lösas genom att bygga bättre system. Lösningen ligger vid källan: det är där datakvalitet måste säkerställas. Plattformar kan hjälpa till genom att göra datakvaliteten synlig och tydliggöra hur datan kan användas. I kombination med styrningsprocesser leder detta slutligen till en tillförlitlig AI-plattform.

Det handlar inte bara om teknologin, utan också om processerna runt den: vem kontrollerar datan, vad kontrolleras och vem är ansvarig?

IoT-data: alltid på

Inom tillverkning spelar IoT-data en särskild roll. Maskinsensorer skickar kontinuerligt data: temperatur, vibrationer, tryck, energiförbrukning. Denna data strömmar i realtid, ofta flera gånger per sekund.

Det gör IoT-data fundamentalt annorlunda jämfört med traditionell affärsdata. Medan ERP-system uppdateras några gånger per dag eller vecka, är sensordata konstant. Detta dataflöde kräver en annan strategi: system som kan bearbeta miljontals händelser per sekund och genast svara på förändringar.

Fördelen med sensordata är att den tenderar att vara av hög kvalitet. Den kommer från tekniska enheter programmerade för att ta specifika mätningar. Ibland kan en sensor fungera felaktigt och generera avvikande värden, men detta kan ofta förklaras tekniskt.

Moderna dataplattformar samlar inte bara in data, de skickar också tillbaka information. När en datapunkt tas emot kan systemet svara omedelbart. En pump, motor eller värmesystem reagerar automatiskt på den nya informationen.

När det är viktigt att minimera latens kommer edge computing till användning. Här analyseras data nära maskinen och endast relevanta insikter skickas till molnet. Detta minskar inte bara latens, utan hjälper också till att sänka kostnader.

Säkerhet: skydda känslig data

Eftersom dataplattformar börjar lagra mer känslig information blir säkerhet allt viktigare. Tillverkningsindustrin är en av de mest sårbara sektorerna för cyberattacker, särskilt när operativ teknik blir allt mer ansluten till IT-system.

En säker plattform måste hantera flera nyckelområden: dataklassificering, åtkomstkontroll, nätverkssäkerhet och datamaskering. Dessa krav fångas upp i säkerhetsriktlinjer som sedan implementeras i plattformen tillsammans med bästa praxis och säkerhetsprinciper.

Kommunikation mellan system är ofta den svagaste länken. Därför fungerar plattformar idealiskt inom organisationens eget nätverk, vilket minskar risken för extern åtkomst. Ytterligare säkerhetslager för autentisering, auktorisering och kryptering är avgörande.

Att arbeta med dataplattformar innebär också ofta hantering av integritetskänslig information. Viktiga frågor inkluderar: får du dela viss data inom organisationen, och vem har tillgång till vilken information? Att öka medvetenheten om dessa frågor är avgörande.

Lägga grunden rätt

För tillverkare blir användningen av dataplattformar allt viktigare för att förbli konkurrenskraftiga. Problemet är att många företag ännu inte har sitt data ordnat. De saknar till och med en grundläggande katalog, vilket gör det svårt att hitta rätt information.

För att bygga en solid grund måste organisationer utveckla tre pelare i samklang: teknik, processer och människor. Den tekniska sidan handlar om vilka system man väljer och hur man implementerar dem. Process-sidan fokuserar på vem som är ansvarig för datastyrning och de tillhörande rutinerna.

Minst lika viktigt är den mänskliga sidan. Medarbetare behöver medvetenhet om vad AI kan och inte kan göra. De behöver utbildning för att använda nya verktyg effektivt. Och viktigast av allt, de behöver känna ägarskap över de data och processer de arbetar med. Utan det engagemanget kommer även den bästa tekniken att misslyckas.

En dataplattform är ingen magisk lösning, men den är en avgörande möjliggörare. Företag som investerar i en stark datagrund skapar de bästa förutsättningarna för framtiden. För teknologier som generativ AI, digitala tvillingar och autonoma agenter är den grunden viktigare än någonsin.