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KI in der Fertigung: International Data Corporation und InterSystems veröffentlichen neue Studie zum Status quo und Zukunftsaussichten

Aus der eigenen Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten relevante Erkenntnisse gewinnen – dafür setzen zahlreiche Unternehmen der Fertigungsbranche bereits künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein. Ziel ist es, im Umfeld des Industrial Internet of Things (IIoT) mehr Transparenz zu schaffen, die Anlageneffizienz zu erhöhen und Fertigungsprozesse zu optimieren. Doch wie sieht hierbei der Status quo aus?

Diese und weitere Fragen beantworten die International Data Corporation und InterSystems im Rahmen der neuen Studie „AI in Manufacturing“. Um dazu an detailliertere Erkenntnisse zu gelangen, wurden im April 2021 insgesamt 650 Mitarbeiter von Unternehmen der Fertigungsbranche in Europa und den USA befragt.

Messbare Vorteile einer Smart Factory

Die Studie zeigt, dass Unternehmen verstärkt in Smart Factory-Projekte investieren – vor allem in solche, die sich mit der Analyse von Daten und dem Einsatz von KI befassen. Die Investitionen bringen dabei messbare Vorteile: Im Durchschnitt können die Herstellerfirmen die Gesamtanlageneffektivität um 10 Prozent steigern und die Produktionskosten um 10 Prozent senken. Je mehr sie Daten, KI und ML nutzen, desto größer sind die Verbesserungs- und Einsparpotenziale und desto eher erreichen sie eine zuverlässigere, flexiblere und sicherere sowie kosteneffiziente Produktion.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Auf dem Weg zur Smart Factory stehen Unternehmen vor einigen Herausforderungen. Unter anderem geht es dabei um die eigentliche Verfügbarkeit und Zusammenführung der Daten. Wie die Studie zeigt, existiert in der Regel keine umfassende Vernetzung der IT- und OT-Systeme. Lediglich 34 Prozent der Produktionsanlagen sind miteinander vernetzt. Zugleich mangelt es häufig am notwendigen Fachwissen (45 Prozent) und geeigneten Werkzeugen (44 Prozent). Insgesamt erschwert das aufschlussreiche Analysen, sodass sie bestenfalls mit erheblichem Zeitverlust, oft aber auch gar nicht vorgenommen werden können.

Hinzu kommen Bedenken, die in Bezug auf eine engere Integration von IT- und OT-Systemen bestehen. Für 51 Prozent der befragten Herstellerfirmen ist mit der Öffnung ehemals geschlossener Systeme der Produktion ein Sicherheitsrisiko verbunden.

Implementierung einer Smart Data Fabric

Damit die Bedenken der Unternehmen verschwinden, muss ihr Vertrauen in die digitale Transformation und die entsprechenden Technologien steigen. Der Austausch mit den eigenen IT-Mitarbeitern und Anbietern ist hierbei entscheidend. Bei der Überwindung dieser Hürde können erste kleine Projekte helfen, die sich verhältnismäßig einfach wie erfolgreich realisieren lassen.

Für die anderen Herausforderungen stellt die Implementierung einer Smart Data Fabric mithilfe der Datenplattform InterSystems IRIS eine bewährte Lösung dar. Über sie lassen sich alle Daten aus internen und externen Quellen zusammenzuführen, bereinigen und harmonisieren. Da die Smart Data Fabric auf der bestehenden IT-Infrastruktur aufbaut, ist eine aufwändige Neugestaltung – ein sogenanntes „Rip and Replace“ – nicht notwendig. Dank integrierter Funktionen für die Analyse von Daten und den Einsatz von KI und ML lassen sich außerdem unmittelbar relevante Erkenntnisse gewinnen. Mit IntegratedML verfügen Herstellerfirmen zum Beispiel über ein Tool, das Mitarbeitern mit weniger Fachwissen dabei hilft, eigenständig ML-Szenarien umzusetzen. Kurzum ebnet die Smart Data Fabric allen Unternehmen den Weg zur Smart Factory.

Die vollständige Studie „AI in Manufacturing“ mit vielen weiteren Informationen ist [hier] zu finden.

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Was mich antreibt, ist mein Bestreben, in Unternehmen eine Transparenz über alle Daten zu schaffen.
Die bewährten Stärken von InterSystems IRIS wurden im neuen Release noch einmal entscheidend verbessert.
Gemeinsames Ziel ist die Weiterentwicklung in der medizinischen Forschung sowie innovative Therapie-Ansätze zu voranzubringen.

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