Datensilos aufbrechen Mit den richtigen KI-Strategien effizienter produzieren

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Altair zeigt anhand von Praxisbeispielen, wie sich mit den richtigen KI-Strategien isolierte Datensilos aufbrechen und Produktionsabläufe gezielt optimieren lassen.

Der Druck auf die Fertigungs­industrie steigt stetig – in allen Bereichen. Sie muss Regularien einhalten, Ausfallzeiten und Aus­schuss senken, Qualitätsstandards entsprechen und Energie sparen. Smart Manufacturing mit KI-Technologien gilt dabei als Schlüssel zum Erfolg. Doch welche KI-Strategie ist die richtige?

Das Innovationstempo bei Datenanalyse und künstlicher Intelligenz (KI) ist so hoch wie nie. Intelligente Fertigung bedeutet mehr als die Einführung neuer Technologien für prädiktive Analysen oder Automatisierung – sie verändert die Arbeitsweise von Unter­nehmen. Ziel ist es, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern. Moderne Betriebe setzen auf intelligente, KI-basierte Agenten, die sich über Lieferketten und Systeme hinweg anpassen und autonom handeln. Denn wer KI nicht einsetzt, wird im Markt auf Dauer nicht bestehen können.

Altair RapidMiner: Datensilos aufbrechen und Datensätze verknüpfen

Eine der größten Herausforderungen, mit denen Hersteller bei der Implementierung einer zielführenden KI-Strategie heute konfrontiert werden, sind isolierte Daten. In der Fertigung stammen die Daten aus verschiedenen Quellen – Sensoren, Lieferkettensystemen, Produktionslinien und mehr. Informationen werden oft in ­getrennten Systemen gespeichert, was ihre Integration und Analyse erschwert. Um diese an einem Ort zusammenzuführen, benötigen Unternehmen eine Lösung, die Datensilos aufbricht, isolierte Datensätze ­verknüpft und diese in ihre bestehende  Datensysteme und Prozesse integriert. Mit Altair RapidMiner, einer praktischen, modularen Plattform für die Integration von Daten und KI, bietet Altair der Fertigungsindustrie die passende Lösung dafür. 

AI Fabric: Datengesteuerte Fertigung mit Knowledge-Graph-Technologie 

Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie Fabriken arbeiten, aber die Entwicklung einer optimalen Daten- und KI-Strategie ist nicht einfach. Altair verfolgt deshalb mit AI Fabric einen praxis­orientierten Ansatz, bei dem KI und maschinelles Lernen auf ergebnisorientierte ­Weise zum Einsatz kommen. Das Besondere ­an AI Fabric ist, dass es sich an Ist-Zustand und Datenbestand der Unternehmen orientiert, so dass man bestehende Systeme nicht ersetzen muss, sondern auf ihnen aufbauen kann. Um die KI-gesteuerte Fertigung zu verwirklichen, integriert sich die Altair-Plattform in bereits vorhandene, wesentliche Systeme, verbindet (strukturierte und unstrukturierte) Daten im gesamten Unternehmen und führt sie in einer einzigen Ansicht zusammen. Dadurch lassen sich KI-gesteuerte Entscheidungen koordinieren und neue Effizienz- und Innovationsebenen erschließen. Möglich wird das durch die sogenannte Knowledge-Graph-Technologie. Knowledge Graphs – Wissensgraphen – verbinden unterschiedliche Datensilos und stellen die enthaltenen Daten in einem gemeinsamen, semantischen Datenmodell als „Single Source of Truth“ für Analysen bereit. Knowledge Graphs ermöglichen so eine Nutzung des Datenbestands für generative KI-Modelle und eine vereinfachte Analyse mittels natürlichsprachlicher Abfragen.  

Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen mithilfe des Altair-­Ansatzes messbare Verbesserungen erzielen – etwa durch reduzierte Ausfallzeiten, höhere Qualität und optimierte Prozesse.

Beispiel Luft- und Raumfahrt:  Mehr Effizienz, Nachhaltigkeit  und Anlagenleistung   

Leonardo, ein führender Luft- und Raumfahrthersteller mit Hauptsitz in Rom (Italien) und weltweit 60.000 Mitarbeitern, suchte eine Lösung, um seine betriebliche Effizienz, Nachhaltigkeit und Anlagenleistung zu verbessern.  

Das Unternehmen konzentrierte sich auf drei Bereiche: prädiktive Analysen zur Steigerung der Anlagenleistung, Echtzeit-Energiemonitoring zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung sowie Emissionsverfolgung, um Umweltauswirkungen zu reduzieren.  

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigte Leonardo eine moderne Plattform, die es dem Unternehmen ermöglicht, Daten des Produktionsprozesses nicht nur lokal, sondern zentralisiert zu verwenden. Mit Altair RapidMiner, einer Plattform für Datenaufbereitung, KI-Entwicklung, ­Orchestrierung und Automatisierung, gelang der Wandel von einem reaktiven Problem­lösungsansatz zu einem proaktiven Ansatz. Dadurch ließ sich die Leistung steigern und letztlich der Weg hin zu einer datengesteuerten Fertigung ebnen. So konnte Leonardo seine Fabriken in effiziente, nachhaltige und intelligente Produktionsumgebungen umgestalten. 

Beispiel Automobilindustrie: Optimierte Prozesse dank Altair RapidMiner 

Steigende Produktionskomplexität, unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und unvorhersehbare Maschinenausfälle sind nur einige der Herausforderungen, denen sich Automobilhersteller heute stellen müssen. ­Die traditionelle „reaktive“ Herangehensweise, die sich auf manuelle Analysen und Verbesserungen nach dem „Trial-and-Error“-Prinzip stützt, führt häufig zu kostspieligen Ausfallzeiten, ineffizienten Prozessen und höheren Betriebskosten. Mit dem Ziel, seine hohen Ausgaben in den frühen Phasen von Produktdesign und Montageplanung zu reduzieren und die Prozesse effizienter zu gestalten, führte ein führender Automobilhersteller daher die Datenanalyse- und KI-Plattform Altair RapidMiner ein. Das Ergebnis konnte auf ganzer Linie überzeugen: Durch die Implementierung des prädiktiven KI-Ansatzes von Altair RapidMiner erzielte das Projekt-Team messbare Erfolge: Unerwar­tete Ausfallzeiten ließen sich um 30 Prozent reduzieren, die Gesamteffizienz um 15 bis 20 Prozent steigern und Wartungskosten durch prädiktive statt reaktiver Maßnahmen senken. Echtzeitanalysen führten zudem zu einer deutlich schnelleren Entscheidungsfindung. ­Altair RapidMiner ermöglichte dem Fahrzeughersteller nicht nur schnellere Abläufe, sondern auch eine deutlich frühere Markteinführung neuer Modelle.

KI trifft Engineering-Power

Altair und Databricks vereinen KI und Datenkraft

Neue Möglichkeiten durch Echtzeiteinblicke 

Traditionelle Ansätze zur Datenverwaltung haben vor allem mit isolierten Datensätzen zu kämpfen. Jedes System wird unabhängig verwaltet, was funktionsübergreifende Analysen komplex und ineffizient macht. Altairs Knowledge-Graph-Technologie löst dieses Problem, indem sie die Informationen im gesamten Unternehmen miteinander verbindet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die nur sich wiederholende Fragen aus einer einzigen Quelle beantworten, ermöglicht der Altair-Ansatz Echtzeiteinblicke in mehrere Datenströme. So können Teams im gesamten Unternehmen auf der Grundlage des gleichen Wissensstandes arbeiten, was die Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung deutlich verbessert. Unternehmen können damit schnell auf Herausforderungen reagieren, Prozesse optimieren und neue Möglichkeiten aufdecken.