Datennutzung Mit Daten-Streaming und KI das Datenchaos lösen
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Viele Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Produktionsdaten nicht aus. Daten-Streaming kann hier zum Gamechanger werden, mit dem sich Daten in Echtzeit nutzen und KI-Projekte schneller umsetzen lassen. Wie Streaming in der Praxis wirkt und worauf es dabei ankommt, lesen Sie hier.
Daten gibt es in produzierenden Unternehmen zuhauf: Sie kommen aus Maschinen, Sensoren oder auch Kamerasystemen. Aus diesen Daten lassen sich theoretisch viele wertvolle Informationen gewinnen, insbesondere durch deren Verknüpfungen. Zudem sind diese Daten wichtig für den Einsatz künstlicher Intelligenz. KI benötigt große Datenmengen, um zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Produktionsdaten haben jedoch im Vergleich etwa zu Finanz- oder Marketingdaten einen eigenen Charakter, der ihre standardisierte Verarbeitung erschwert. Das hat mehrere Gründe.
Zunächst sind sie eng mit physischen Produktionsprozessen verbunden und werden oft in Echtzeit erfasst sowie genutzt. Sie sind daher dynamisch und ändern sich rasch. Das macht eine schnelle Reaktion auf Abweichungen nötig. Darüber hinaus sind Produktionsdaten maschinen- und prozessabhängig. Sie müssen deshalb mit hoher Präzision erfasst werden, um Wirtschaftlichkeit und Qualität zu sichern. Aufgrund der verschiedenen Ursprünge sind die Daten meist komplex und heterogen. Daher müssen sie oft zur Rückverfolgbarkeit sowie für gesetzliche Compliance archiviert werden. Angesichts dieser Herausforderung stellt sich die Frage: Wie weit ist die produzierende Industrie aktuell bei der Nutzung dieser Produktionsdaten?
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