Die Digitalisierung und Industrie 4.0 sind die dominierenden Trends in der Branche. Viele industrielle Hersteller haben bereits begonnen, ihre Prozesse und Produkte datentechnisch anzubinden und die Daten systematisch zu sammeln. Der ganze Aufwand lohnt sich nur dann, wenn aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können, die zur Wertschöpfung im Unternehmen beitragen.
Visualisierungen und Analysen der Daten mit Analytics und KI sind die Werkzeuge, die die Suche nach der Nadel im Heuhaufen (große Datenmengen) für die menschlichen Entscheider erleichtern oder überhaupt erst möglich machen.
aiXbrain Dataray ist ein solches Werkzeug. Erfahren Sie in den folgenden häufig gestellten Fragen, was aiXbrain Dataray von anderen Alternativen für die industrielle Datenanalyse unterscheidet.
Warum braucht man KI, wenn es doch Prozessregelkarten auch tun?
Prozessregelkarten dienen der Überwachung von Toleranzbereichen einzelner Signale. Eine KI hat den Vorteil, dass Sie Problemmuster erkennen kann, die sich im Zusammenspiel mehrerer Signale ergeben. Eine Prozessregelkarte hingegen kann keine Anomalien erkennen, die sich in zwei oder mehr Signalen darstellen, wenn jedes einzelne Signal innerhalb seiner Toleranz liegt.
Was ist der Unterschied zu einem Prozessüberwachungssystem (Condition Monitoring)?
Ein Prozessüberwachungssystem stellt eine Visualisierung der Prozessdaten und einen Alarmierungsmechanismus durch Prozessregelkarten bereit. aiXbrain Dataray beinhaltet diese Funktionen ebenfalls, geht aber in seinem Funktionsumfang deutlich darüber hinaus.
Ingenieur:innen können ihre Daten mit aiXbrain Dataray auf flexible Weise auswerten, um wichtige Erkenntnisse abzuleiten, die im Tagesbetrieb zu besseren Entscheidungen beitragen. Unter anderem steht in aiXbrain Dataray eine KI-Anomalieerkennung zur Verfügung, die die Bewertung der Prozessstabilität durch Prozessregelkarten sehr gut ergänzen kann.
Warum reichen herkömmliche Datenbankabfragen nicht aus?
Komplexe technischen Prozesse, wie z.B. Maschinen, Anlagen, Mess- und Regelungssysteme und Produktionslinien, erzeugen viele Daten. Um bestehende Prozesse zu überwachen und Ideen für neue Innovationen zu entwickeln, sind Ingenieur:innen darauf angewiesen, aus diesen Daten die wertvollen Informationen zu extrahieren und den erzeugten Report auszuwerten.
Wegen der Vielzahl an heterogenen Datensystemen in der Industrie sind die relevanten Daten auf diverse Datenbanken verteilt. Einige Daten sind evtl. sogar nur in Excel-Dateien verfügbar. Möchte ein Ingenieur nun die Daten eigenständig auswerten, benötigt er mehrere SQL-Anfragen und aufwendige Verarbeitungsroutinen, um einen integrierten Datensatz mit allen Informationen zu erhalten.
Wenn sich das Spaltenformat in einer Datenbank ändert oder neue Informationen im Report benötigt werden, kann das zeitaufwendige Änderungen am Code nach sich ziehen, insbesondere deshalb, weil solche Änderungen häufig neue Fehler verursachen, die behoben werden müssen.
Das Datenintegrationsproblem ist ein großer Zeitfresser für Ingenieur:innen und es verhindert, dass sie mehr Zeit in wertvolle Prozessinnovationen investieren können. Zudem sind auf diese Weise entwickelte Datenpipelines meistens nicht für höherwertige Auswertungen durch Data Analytics geeignet und eine Skalierung ist nicht ohne signifikanten Mehraufwand möglich.
Was ist der Unterschied zu einem Beratungsprojekt?
Beratungen haben in der Regel eine ausgeprägte Branchen- und Fachexpertise, Methodenkompetenz und Toolübersicht. Sie wollen Data Science und KI nutzen, um Ihre internen Prozesse zu optimieren oder um neue Produkt- und Serviceangebote für Ihre Kunden zu entwickeln? Dann kann Ihnen eine Beratung dabei helfen, Ihr Unternehmen strategisch richtig auszurichten und eine Roadmap mit den essentiellen Schritten für die erfolgreiche Umsetzung zu erarbeiten.
aiXbrain Dataray als Softwarelösung fängt dort an, wo eine Beratung aufhört. Beratung findet auf Führungsebene statt und beschäftigt sich mit der Frage, wo Data Science und KI im Unternehmen am sinnvollsten eingesetzt werden können (Strategieebene). aiXbrain Dataray hingegen ist eine Softwarelösung, die von Ingenieur:innen genutzt wird, um datengetrieben Einsichten in komplexe technische Prozesse zu gewinnen (operative Ebene). Dabei kommen Data Science- und KI-Analysetools zum Einsatz.
Mit aiXbrain Dataray können Ingenieur:innen fortlaufend neue Einsichten gewinnen und damit immer wieder neue Innovationen in einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess anstoßen. Beratungsprojekte hingegen sind zeitlich begrenzt und auf eine Fragestellung fokussiert.
Was ist der Unterschied zu einem Entwicklungsprojekt?
Ein Entwicklungsprojekt verfolgt das Ziel, eine Software für eine inhaltlich klar umrissene Aufgabenstellung zu entwickeln. Im Fall eines Data-Science bzw. KI-Projektes im Kontext der Industrie 4.0 geht es darum, durch Auswertung von Daten eine bestimmte Frage zu beantworten, z.B. “Welche Faktoren führen zum beschleunigten Verschleiß des Bauteils” oder “Kann ich Ausfälle meiner Maschine anhand ihrer Sensor- und Steuerungsdaten bereits im Vorfeld zuverlässig erkennen?”
Wenn das gelingt, kann das resultierende Softwaremodul in einen übergeordneten Softwareprozess integriert werden und dort zur Optimierung interner Geschäftsprozesse oder von Kundenproduken beitragen.
aiXbrain Dataray ist eine digitale Arbeitsumgebung, mit der Ingenieur:innen datengetrieben Einsichten in komplexe technische Prozesse gewinnen können. Hierfür stehen vordefinierte und konfigurierbare Analytics- und KI-Module zur Verfügung.
Mit Hilfe von aiXbrain Dataray können Ingenieur:innen beliebig viele Fragen an Ihre Daten stellen und durch die eingebauten Analysefunktionen selbstständig fundierte Antworten finden. Das hat zwei wesentliche Vorteile:
- Effizienz
Statt vieler einzelner Entwicklungsprojekte gibt es nun eine Softwareumgebung - Enabling von Ingenieur:innen
Ingenieur:innen können Fragen selbstständig untersuchen, ohne von der Verfügbarkeit von Data Scientists abhängig zu sein.
Was ist der Unterschied zu BI Software?
Große Datenmengen analysieren und grafisch aufbereiten ist die Schnittmenge von aiXbrain Dataray und gängigen BI-Tools. Das Webdashboard hat also eine gewisse Ähnlichkeit mit einem BI-Tool. Doch mit BI-Tools bleibt es Ihre Aufgabe, Analysen zu entwickeln, zu pflegen und Ergebnisse ins Unternehmen zu tragen.
aiXbrain Dataray liefert bereits fertige, industrietaugliche Analyse-Module, die abhängig von den konkreten Bedürfnissen des Kunden lediglich noch konfiguriert werden müssen.
Warum soll ich aiXbrain beauftragen und nicht einen etablierten Softwareanbieter?
aiXbrain vereint Daten- und KI-Kompetenzen mit industriellem Technikverständnis und unternehmerischem Gespür. Als Spin-Off der RWTH Aachen hat sich bei der aiXbrain ein starkes Team zusammengefunden, welches u.a. aus 4 Generationen von Doktoranden des ehemaligen TI-Lehrstuhls besteht. Wir verstehen uns als KI-Zulieferer für digitale Innovation in der Industrie.
Auf Basis dieses Selbstverständnisses entwickeln wir für unsere Kunden einfach zu bedienende und skalierbare Softwarelösungen mit hochwertigen KI-Komponenten. Als KI-Zulieferer streben wir langfristige Partnerschaften mit unseren Kunden an und begleiten sie während Ihrer gesamten KI-Journey, beginnend beim Design der KI-Dateninfrastruktur.
Etablierte Softwareanbieter verfügen häufig nicht über ein so ausgeprägtes Know-How im Bereich der KI und der dafür notwendigen Dateninfrastrukturen. Wenn Sie mit KI innovieren möchten, sei es zur Optimierung hauseigener Produktions- oder Innovationsprozesse, oder zur Entwicklung eines neuen Produktes bzw. Services für Ihre Kunden, dann sind Sie bei uns gut aufgehoben.
Reicht es nicht, einen Data Scientist einzustellen?
Um einen zu aiXbrain Dataray vergleichbaren Funktionsumfang zu entwickeln, benötigen Sie ein interdisziplinäres Team aus Front- und Backend-Entwickler:innen, Data Scientists und KI-Expert:innen sowie DevOps-Engineers. Letztere werden benötigt, um effiziente IT-Prozesse für die Skalierung und Wartung (insb. regelmäßiges Nachtrainieren und Nachjustieren der Modell-Parameter) Ihrer KI-Anwendung zu schaffen.
Ein marktüblicher Data Scientist kann zum Beispiel nicht die Rolle eines DevOps-Engineers ausfüllen. aiXbrain Dataray bietet Ihnen hier von Hause aus die Möglichkeit, all Ihre Geräte anzubinden und beliebig viele Datenauswertungen auszuführen, ohne dass Sie sich über die Skalierbarkeit der Rechenkapazität im Hintergrund Gedanken machen müssen. Unser Team kümmert sich zudem um die fotlaufende Verbesserung Ihrer KI-Modelle.
Kann man das nicht einfach selbst bauen?
Ja, prinzipiell ist das möglich. Hierfür benötigen Sie ein interdisziplinäres Team aus Front- und Backend-Entwickler:innen, Data Scientists und KI-Expert:innen sowie DevOps-Engineers. Letztere werden benötigt, um effiziente IT-Prozesse für die Skalierung und Wartung (insb. regelmäßiges Nachtrainieren und Nachjustieren der Modell-Parameter) Ihrer KI-Anwendung zu schaffen.
Falls Sie bereits das passende Team haben, dürfen Sie von 1 Jahr Vorlaufzeit ausgehen, um eine zu aiXbrain Dataray vergleichbare Lösung intern zu entwickeln. Im anderen Fall kommt ein weiteres Jahr für das Finden der richtigen Mitarbeiter:innen und das Einspielen der Arbeitsprozesse hinzu.
Unser Vorschlag für Sie: profitieren Sie stattdessen von unserem Expertenteam und lassen Sie sich aiXbrain Dataray von uns in nur 4 Wochen konfigurieren. Damit können Sie direkt loslegen und kommen schnell, zuverlässig und skalierbar zum Ziel. Dabei halten sich die Option offen, parallel interne Kapazitäten aufzubauen.
Wir haben weitere Fragen und Antworten zum Einsatz von aiXbrain Dataray für Sie zusammengestellt. Informationen zu den konkreten Funktionalitäten von aiXbrain Dataray finden Sie in diesem Artikel.