Generative KI bietet neue Möglichkeiten für erweiterte Analysen

Das Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) bringt spannende neue Perspektiven für die industrielle Prozessanalyse. Diese transformative Technologie generiert Inhalte wie neue Texte, Codes und Bilder auf der Grundlage von Benutzereingaben und bietet Prozessherstellern die Möglichkeit, die Art und Weise, wie sie Daten analysieren, Abläufe optimieren und wichtige Entscheidungen treffen, zu verändern. Diese innovative Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, schneller an benötigte Informationen zu gelangen und die generierten Inhalte als Entscheidungshilfe und zur Verbesserung industrieller Prozesse zu nutzen. Mit der Einführung von GenAI erhält die Industrie somit ein leistungsstarkes Werkzeug, von dem erwartet wird, dass es Produktivitäts- und Qualitätsverbesserungen vorantreibt und so zu einem größeren Geschäftserfolg führt.

Das Interesse an generativer KI rührt von der Verwirrung her, die Hersteller verspüren, wenn sie mit einer „datenreichen und informationsarmen“ Situation konfrontiert werden, insbesondere mit der Entwicklung des industriellen Internets der Dinge (IIoT), Betriebs- und Gerätedaten gehen weiter um Umfang, Komplexität und Zugänglichkeit zu erhöhen. Allerdings bieten diese überschüssigen Daten enorme Chancen, wenn sie effektiv verwaltet werden können.

Das Aufkommen künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologien bietet das Potenzial, aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen, aber für viele Unternehmen ist der Weg von Rohdaten zu aussagekräftigen Erkenntnissen noch lang.

Daher benötigen Teammitglieder, einschließlich Technik, Betrieb und Management, Software, die schnell wertvolle Erkenntnisse aus Daten ableiten kann. Die Integration generativer KI in fortschrittliche Analysesoftware wird Auswirkungen auf die Prozessindustrie haben, da sie es Fachexperten erleichtert, die Leistungsfähigkeit der Software zu nutzen und so ihre Effektivität zu erhöhen. Mit dieser Software können Teammitglieder schneller Datenanalyseergebnisse erhalten und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um Produktions- und Geschäftskennzahlen zu verbessern. Dies wird dazu beitragen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Entscheidungsfindung Ihres Teams zu verbessern und so das Geschäftswachstum und die Geschäftsentwicklung zu fördern.

Erweitern Sie erweiterte Analysen mit generativer KI

Generative KI-Modelle für große Sprachen zeichnen sich durch das Verstehen menschlicher Eingaben und die Generierung von Text und Computercode aus. Fortschrittliche Analyselösungen ermöglichen einen effizienten Zugriff auf bereinigte und kontextualisierte Zeitreihendaten und liefern klare Analyseergebnisse. Die Kombination dieser beiden Technologien kann die Fähigkeit einer Softwarelösung, Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu sammeln, Vorhersagen zu treffen und Handlungsempfehlungen zu geben, erheblich verbessern.

Damit generative KI-gestützte Advanced-Analytics-Lösungen erfolgreich sind, müssen Fachexperten mit Schlüsselelementen ausgestattet werden, damit sie effiziente Analysen durchführen und wirksame Entscheidungen in Abstimmung mit Geschäfts- und Technologiestrategien treffen können.

Für maximalen Erfolg müssen die wichtigsten Zutaten (zuverlässige Unternehmensdaten, erweiterte Analysen und generative KI) auf Fachexperten konzentriert und nicht nur im Backend integriert werden (siehe Abbildung 1).

Durch die Anreicherung fortschrittlicher Analysen mit generativer KI können Unternehmen viele Vorteile erzielen, darunter:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung von Zusammenfassungen und detaillierten Beschreibungen in natürlicher Sprache können Fachexperten den gesamten Prozess leichter verstehen und genauer durchführen datengesteuerte Entscheidungen. Das Ergebnis ist die Fähigkeit, riesige Datensätze zu analysieren, um Trends, Anomalien und Chancen zu erkennen und eine proaktive Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Höhere Analyseeffizienz: Kann schnell von kurzen, textbasierten Aufgabenbeschreibungen zu funktionalem Computercode übergehen, der diese Aufgaben ausführt, oft mit minimalen Anpassungen und Korrekturen. Dies ermöglicht es Fachexperten wie Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, sich auf hochwertige Aktivitäten zu konzentrieren und so die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen zu verkürzen.
• Größere Vorhersagefähigkeiten: Generative KI verbessert die Fähigkeit algorithmischer Analysen, Anomalien zu erkennen, vorausschauende Wartung zu informieren und Produktionsdaten vorherzusagen. Darüber hinaus bietet es zusätzliche Funktionalität zur Mustererkennung, insbesondere in Datensätzen, die Sensordaten in Kombination mit Bedienungsanleitungen oder Protokollen darstellen.
• Vereinfachtes Onboarding und Training: Generative KI kann zur Unterstützung von Konversations- und interaktiven Benutzeroberflächen verwendet werden, wodurch es für Lernende einfacher wird, das Handwerk ihres Fertigungsbereichs zu beherrschen. Auch generatives KI-basiertes Training behält seine Relevanz durch die ständige Verknüpfung mit der aktuellen Wissensbasis und erhöht so die Bindung an das Training.

Durch die Bereitstellung eines optimierten Zugangs zu modernen Technologien, die die Arbeit von Fachexperten erleichtern, können Unternehmen nicht nur ihre Geschäftsabläufe neu definieren, sondern auch eine inspirierte, engagierte und leistungsfähige digitale Organisation aufbauen.

Einschränkungen und Risiken der generativen KI

Während die generative KI in der Zukunft erhebliche Verbesserungen verspricht, müssen Unternehmen ihre Grenzen und damit verbundenen Risiken anerkennen. Zu diesen Herausforderungen gehören Datenherausforderungen, mangelnde Transparenz und Datenschutzprobleme.

Generative KI-Modelle werden in der Regel mithilfe öffentlicher Datensätze trainiert, die allgemeines menschliches Wissen repräsentieren, das im Internet verfügbar ist, jedoch kein privates Wissen enthält. Dies kann zu ungenauen Ergebnissen führen, da es schwierig ist, die in den Trainingsdaten vorhandene inhärente Verzerrung zu beseitigen. Das Trainieren von Modellen mit domänenspezifischen privaten Daten ist umständlich und technisch schwierig.

Komplexe generative KI-Modelle sehen vom Frontend aus oft wie eine Blackbox ohne Interpretierbarkeit aus, was die Erklärung des Entscheidungsprozesses schwierig macht. Personen, die Modelle verwenden, müssen Vorsicht walten lassen. Wenn diese Modelle Daten an andere Software weiterleiten, erhöht sich die Komplexität beim Filtern generativer KI-Ergebnisse, um die Verbreitung von Fehlinformationen zu verringern und das Risiko von Schäden zu erhöhen.

Beim Einsatz generativer KI in sensiblen Branchen müssen Datenschutz- und Sicherheitsprobleme berücksichtigt werden. Da generative KI-Plattformen für das Modelltraining über das Internet zugänglich sind, müssen Entwickler und Implementierer darauf achten, vertrauliche Informationen von öffentlich zugänglichen Komponenten zu trennen, um Datenlecks zu vermeiden.

Da der Medienrummel um generative KI weiter zunimmt, sollten Unternehmen auch vor häufigen Missverständnissen auf der Hut sein. Trotz weit verbreiteter Diskussionen erfordert generative KI menschliche Aufsicht, um effektiv zu funktionieren. Es ersetzt nicht den Bedarf an Fachexperten, sondern ergänzt deren Fachwissen.

Der Aufbau effektiver generativer KI-Modelle erfordert viel Zeit und Mühe. Es ist kein Allheilmittel für sofortige Lösungen. Beim Einsatz in der Prozessindustrie müssen diese Modelle genau abgestimmt und an die spezifischen Anforderungen angepasst werden. Standardlösungen führen möglicherweise nicht zu optimalen oder gar vernünftigen Ergebnissen.

Drei Schlüsselelemente der Vorbereitung und Implementierung

Um die Bereitschaft zum Einsatz generativer KI zur Verbesserung der Datenanalyse von Prozesssystemen zu beurteilen, sollten Unternehmen drei Schlüsselattribute untersuchen:

• Datenqualität: Bewerten Sie die Vollständigkeit und Zugänglichkeit von Prozessdaten. Hochwertige Daten sind entscheidend für die Wirksamkeit generativer KI und ihre Relevanz für die spezifischen Prozessprobleme, die von den daran arbeitenden Teams gelöst werden.
• Fähigkeitsexpertise: Bewerten Sie die Kenntnisse in Datenwissenschaft und KI, die für die Prozessindustrie relevant sind. Stellen Sie fest, ob Mitarbeiter über die Fähigkeiten verfügen, generative KI-Lösungen zu entwickeln und zu warten, und ob sie die Prozesse und Geschäftsteams verstehen, für die die Lösungen gedacht sind.
• Infrastruktur: Stellen Sie sicher, dass die erforderliche Computerinfrastruktur und Datenspeicherkapazitäten vorhanden sind, um ressourcenintensive generative KI-Bereitstellungen zu unterstützen.

Nach Berücksichtigung dieser oben genannten Schlüsselfaktoren sollten Unternehmen auch die folgenden Richtlinien befolgen, um generative KI erfolgreich anzuwenden und einzusetzen:

• In Fähigkeiten investieren: Mitarbeiter in Datenwissenschaft und KI schulen und gleichzeitig internes Fachwissen entwickeln, um generative KI-Initiativen effektiv voranzutreiben.
• Standards definieren: Etablieren Sie robuste Data-Governance-Praktiken, um Datenqualität, Datenschutz und Einhaltung von Branchenvorschriften sicherzustellen.
• Klein anfangen: Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, um die Anwendbarkeit generativer KI auf die spezifischen Anwendungsfälle Ihres Unternehmens zu testen, bevor Sie es skalieren.
• Kontinuierliches Lernen fördern: Pflegen Sie eine Kultur, die Wissen anstrebt und sich an die Weiterentwicklung generativer KI-Technologien anpasst.

Entfesseln Sie das Potenzial generativer KI

Es wird erwartet, dass generative KI die Methoden der industriellen Datenanalyse und Entscheidungsfindung revolutionieren wird. Durch die Kombination generativer KI mit fortschrittlicher Analyse können Prozesshersteller Effizienz, Genauigkeit und Innovation auf ein neues Niveau heben. Um das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen, ist eine sorgfältige Abwägung ihrer Grenzen und Risiken sowie ein strategischer Ansatz zur Vorbereitung Ihres Unternehmens erforderlich.

Prozessexperten können die Leistungsfähigkeit generativer KI nutzen, um diese Lösungen intelligent in Arbeitsabläufe zu integrieren, um positive Ergebnisse zu erzielen und in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld die Nase vorn zu haben.

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