Voraussetzungen für KI-Technologien – Daten, Daten, Daten, und zwar gute.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz-Technologien liegt voll im Trend, alles redet von Algorithmen, Heuristiken, statistischen Modellen, Big Data und Machine Learning. Die Produktions-IT der EDAG PS hat seit vielen Jahren Erfahrung mit diesen Technologien und kann auf eine große Bandbreite erfolgreicher Projekte zurückblicken. Diese laufen immer grob in drei Phasen ab:

  1. Operationalisierung

  2. Modellierung

  3. Implementierung

Gute Daten – Schlechte Daten. Der Aufwand macht den Unterschied.

Bei unseren Projekten ist uns ein stets wiederkehrendes Thema aufgefallen: Die Qualität der Daten. Im Mittel werden in KI-Projekten 60% der Implementierungszeit für die händische Bereinigung von verrauschten, unvollständigen oder fehlerhaften Daten verwendet.

Dies hat einen entscheidenden Nachteil: Die oft mühsam ausgetüftelte Lösung ist nicht beliebig skalierbar, sondern muss für jede Domäne unter großem Aufwand angepasst werden. AngesichtsCrisp der zusätzlichen Kosten kann bei den Kunden der Spaßfaktor schnell einer gewissen Ernüchterung weichen. Mangelnde Datenqualität erhöht auch bei singulären Projekten die Anzahl der Schleifen im CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data Mining) und damit die Kosten.

Daher sollten sich alle an KI-Technologien interessierte Firmen zunächst die ehrliche Frage stellen: „Wie gut sind unsere Daten?“                        Zum Beispiel Lagerbestände lassen sich schlecht optimieren, wenn 30% aller Stammdaten doppelt oder sonst wie fehlerhaft sind.

 

Zum 15. Fachkongress Digitale Fabrik hat Christopher Reuß, Abteilungsleiter Produktions IT, EDAG PS, dieses Thema angesprochen aber auch das Produktportfolio seiner Abteilung vorgestellt. Die Smart Factory Solutions der EDAG PS können alle Domänen der Fertigung besser machen. Voraussetzung dafür sind gute Daten, damit unsere Kunden Spaß im Projekt, aber auch hinterher mit den Ergebnissen haben.

PS Smart Factory Solutions

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Als erfahrene Spezialisten im Bereich Big Data Analytics und Machine Learning im produktionsnahen Umfeld sind wir Ihr kompetenter Ansprechpartner. Unser Leiter der Produktions-IT Christopher Reuß steht Ihnen für Fragen via Mail oder Telefon (0661-6000 75212) gerne zur Verfügung.