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Daten als Grundlage für Künstliche Intelligenz

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Daten als Grundlage für Künstliche Intelligenz

Für die Durchführung von künstlicher Intelligenz im Unternehmen braucht man Daten, mit denen das System trainiert wird und aus denen es eigenständig Problemlösungen hervorbringen kann. KI kann dabei helfen Kunden, Mitarbeiter und Maschinen zu verstehen. So kann man vorab analysieren, was den Kunden beschäftigt und bereits Lösungsansätze entwickeln, bevor ein Problem überhaupt auftaucht.  

Dasselbe gilt für die eigenen Maschinen: bevor ein Ausfall und damit Stillstand der Maschinen riskiert wird, werden automatisierte Warnungen über bevorstehende Wartungen oder Abnutzungen ausgesprochen. Durch die kontinuierliche Erfassung aller Unternehmensdaten wird die künstliche Intelligenz trainiert und kann auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse bestimmte Zustände, wie z.B. benötigte Wartungen, vorhersagen. 

Doch welche und wie viele Daten braucht KI, um die Erkenntnisse zu sammeln? Was wird für die Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen noch benötigt? Was bedeutet das konkret für Ihr Unternehmen?

Ohne Daten keine Künstliche Intelligenz

Damit eine qualitative und vor allem richtige Entscheidung getroffen werden kann, braucht die KI auch richtige Daten. Es gilt: Füttert man die KI mit unvollständigen oder falschen Daten, werden auch solche Ergebnisse geliefert. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Daten im Unternehmen kontinuierlich zu pflegen um eine gute Voraussetzung für den Einsatz von künstlicher Intelligenz zu schaffen.
Mit der Digitalisierung ergeben sich weitere Herausforderungen: So müssen Unternehmen nun langsam beginnen, ihre Unternehmensdaten zu sammeln, um Sie zukünftig darstellen und analysieren zu können.  

Damit die Daten nicht in den Datensilos der Abteilungen verschwinden, müssen die Daten im Idealfall zentriert verarbeitet werden, um in brauchbare Informationen umgewandelt werden zu können. 

Unternehmenssensorik und das Internet der Dinge (Internet of Things/IoT) bietet die Möglichkeit, große Datenmengen effizient zu nutzen.

Es verfügt jedoch noch nicht jedes Unternehmen über die erforderlichen Werkzeuge, Technologien sowie einer entsprechenden Datenkultur bzw. einer Vision. Für Viele zählt eine Verwaltung von Daten zu den voraussichtlich größten Herausforderungen der nächsten Jahre. Man kann jedoch mit Gewissheit sagen, dass die wichtigen digitalen Technologien und das Know-How in der heutigen Arbeits- und Wirtschaftswelt über die Wettbewerbs- und vor allem Zukunftsfähigkeit von Unternehmen entscheiden.

Doch wie schafft ein Unternehmen es konkret, eine geeignete Datenbasis bereitzustellen, die qualitativ hochwertig ist?

Umsetzung von künstlicher Intelligenz im Unternehmen

Die riesigen Mengen an Daten, die sich in Datensilos angesammelt haben oder ansammeln, müssen in brauchbare Informationen umgewandelt werden. 

Es gilt ein gemeinsames Verständnis zu gewinnen und dadurch die Mitarbeiter aller Positionen abzuholen, damit die beste Entscheidung für das Unternehmen getroffen werden kann. In der Regel haben die Unternehmen Ihren wirtschaftlichen Datenbestand noch nicht definiert. Es fehlt an wichtigen Kompetenzen, Techniken und Werkzeugen. 

Um die verschiedensten vorhandenen Systeme und Datenquellen – vom Finanzsystem bis zur Produktionsplanung – miteinander zu verschmelzen, benötigt man eine Definition Ihres wirtschaftlichen Datenbestands.   

Bei der Umsetzung im Unternehmen ist es wichtig, eine Datenstrategie zu definieren. Der Produktionsfaktor „Daten“ muss zunächst in die strategischen Überlegungen aufgenommen und in die Unternehmenskultur verankert werden. Denn ohne Logik und Struktur ist es schwierig, schnell und einfach zu Erkenntnissen zu gelangen. 

Es macht daher Sinn, anforderungsgetrieben vorzugehen und sich Use Cases zu überlegen. Stellen Sie sich dabei die Fragen: Was möchte ich mit der Auswertung erreichen? Was oder welche Bereiche möchte ich darstellen? 

Ein Beispiel für den Einsatz von KI im Unternehmen könnte die Ermittlung von Stromspitzen sein. Demnach lassen sich mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz kritische Zustände im Unternehmen vorhersagen. Durch die kontinuierliche Erfassung aller Unternehmensdaten, also der Energiedaten, der kaufmännischen Daten und der Produktionsdaten wird die künstliche Intelligenz trainiert und kann auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse bestimmte Zustände, wie Stromspitzen, vorhersagen. Durch die Vermeidung der Stromspitzen kann man also Einfluss auf die Gesamtkosten nehmen, eine Reduktion von Stromspitzen im Unternehmen führt somit zu deutlichen Kosteneinsparungen.

Mit Hilfe eines geeigneten Tools, in diesem Fall einem Energiemanagement, können Daten bereichsübergreifend erfasst und ausgewertet werden. Durch eine Datenintegrations- und Analyseplattform lassen sich Datensilos aufbrechen und einfache Berichte und Dashboards erstellen. Auf Basis der Berichte können Sie fundierte und nachweisbare Unternehmensentscheidungen treffen. Dadurch steigt nicht nur die Produktivität des Unternehmens, es können zusätzlich auch Kosten gesenkt und die Wettbewerbsfähigkeit gesichert werden.  

Gerade wenn kein ausreichendes, eigenes Know-How im Unternehmen vorhanden ist, stellt sich zurecht die Frage: Ein Tool zur Datenanalyse selber machen oder lieber investieren und kaufen? Wenn ja, wie findet man die geeignete Software? 

Der bimanu-Ansatz

Die Bimanu Cloud ist eine „All in One“-Plattform für die Erfassung und Analyse Ihrer Unternehmensdaten. Somit brauchen Sie keine weiteren Softwaresysteme und haben all Ihre Datenbereiche – von Energieverbräuchen und Maschinendaten bis hin zu Kaufmännischen Daten – in einem.

Die können mithilfe der Bimanu Cloud Ihre gesamte Wertschöpfungskette transparent darstellen und sogar neue Technologien wie Machine Learning in Verbindung mit der vorausschauenden Wartung einsetzen. Durch die Überwachung mithilfe von Dashboards haben Sie immer einen Blick auf die aktuellen Zahlen, können schnell in die Analyse gehen und Einsparpotentiale erkennen. Die Dashboards sind überall und jederzeit über mobile Endgeräte aufrufbar.

Sie erhalten außerdem individuelle Nachhaltigkeitsberichte und den Nachweis für Ihre Kunden, dass Sie die gesetzlichen Anforderungen, beispielsweise die Offenlegungspflichten rund um ESG, erfüllen.

Dank unseres Baukastenprinzips können Sie klein starten und damit schnell in die Umsetzung kommen – wir können Ihnen ein vorzeigbares Resultat innerhalb von zwei Wochen liefern.

Fazit

Wie Sie sehen, sind Daten und vor allem eine Datenstrategie und ein geeignetes Tool die Voraussetzung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen.  

Man sollte sich jedoch im Voraus Gedanken machen, ob man selber eine Lösung für sein Unternehmen baut, oder welches Tool am besten geeignet ist und ob eine Cloudplattform oder ein On premise-System die bessere Lösung ist.

Zum kostenlosen Analyseworkshop »

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