10 Industrielle KI und Datenökosysteme: zwei Seiten einer Medaille Von Dr. Olaf Sauer, Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung, Karlsruhe Allein hochproduktive und zuverlässige Maschinen, Anlagen oder Komponenten zu liefern oder zu betreiben, wird zukünftig als Differenzierungsmerkmal und Basis des Geschäftserfolgs nicht mehr ausreichen. Zusätzlich zu den traditionellen hardwarenahen Kompetenzen müssen Fabrikbetreiber und ihre Ausrüster schnell umfassende Kompetenzen lernen und beherrschen, um neue Methoden und Werkzeuge wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Digitale Zwillinge und Datenökosysteme/Datenräume nutzbringend einsetzen zu können. Dies wird nicht im Alleingang erfolgreich sein: Nur in Kooperation mit gleichgesinnten Partnern des gesamten Wertschöpfungsnetzwerks, in dem jeder seine Stärken ausspielt, können KI-Modelle Mehrwerte für alle Beteiligten schaffen. Datenökosysteme bzw. Datenräume sind dabei die Basis für den nutzbringenden Einsatz von industrieller KI, besonders für kleine und mittlere Fertigungsbetriebe. Sie standardisieren Daten aus unterschiedlichen Quellen, bieten über standardisierte Konnektoren einfachen Zugang zum Datenökosystem und ermöglichen damit wiederverwendbare KI-Anwendungen. Im Folgenden sind weitere zentrale Aspekte und Vorteile aufgeführt. Datenökosysteme erleichtern einfache Datenzugänglichkeit und -qualität, auch über Unternehmensgrenzen hinweg, z. B. durch Zugriff auf Maschinen-, Prozess-, Qualitäts- und/oder Wartungsdaten aus verschiedenen Quellen. Standardisierte Formate und ‚Metadaten‘, die die Datenökosysteme festlegen, erleichtern die gezielte Nutzung von Laufzeitdaten. Offene Standards, die bereits beginnen, sich flächendeckend in der produzierenden Industrie durchzusetzen, erleichtern dann die Kombination von Daten aus unterschiedlichen Systemen, z. B. ERP-, MES-, SCADA- oder PLM-Systemen. Oftmals zögern Unternehmen beim Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinweg, weil sie befürchten, kostbares, langjährig aufgebautes Know-how mit den Daten preiszugeben. Datenökosysteme bieten genau dafür maximalen Schutz durch festgelegte Governance und Datensicherheit: Rollen-, Zugriffs- und Nutzungskontrollen, vertrauenswürdige Datenquellen und automatisierbare Datenverträge (Datenzugriffsvereinbarungen) erleichtern und unterstützen den Datenaustausch im Netzwerk. Damit können Ökosystempartner, z. B. Lieferanten, Kunden, Dienstleister, Daten kompletter Wertschöpfungsketten integrieren und zum Nutzen aller Potenziale ausschöpfen, die sie allein niemals heben könnten. So ergeben sich wesentliche Vorteile beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen: Bild: © Fraunhofer
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