KI braucht Ordnung
Künstliche Intelligenz gilt als einer der wichtigsten Innovationstreiber der Industrie. Doch viele Unternehmen stellen fest, dass die erhofften Effizienzgewinne ausbleiben. Der Grund liegt häufig nicht in der KI selbst, sondern in der zunehmenden Komplexität von Produkten, Prozessen und Datenstrukturen. Das geht aus einem neuen Whitepaper des Softwareanbieters Aras hervor.
Moderne Hightech-Produkte vereinen heute zahlreiche Technologien. Software, Sensoren, vernetzte Systeme und KI-Funktionen müssen nahtlos zusammenarbeiten. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen an Lieferketten, Dokumentation und gesetzliche Vorgaben. Dadurch entstehen immer mehr Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen.
Nach Einschätzung von Aras reicht es deshalb nicht aus, einfach weitere digitale Werkzeuge einzuführen. Entscheidend sei vielmehr eine einheitliche und verlässliche Datenbasis. Nur wenn Produktdaten, Entwicklungsinformationen und Prozesse miteinander verbunden sind, können Unternehmen die Potenziale von KI tatsächlich nutzen.
Eine zentrale Rolle spielt dabei das sogenannte Product-Lifecycle-Management, kurz PLM. Moderne PLM-Systeme verknüpfen Informationen aus Entwicklung, Qualitätssicherung, Lieferantenmanagement und Compliance. Dadurch entsteht ein durchgängiger Datenfluss, der häufig als Digital Thread bezeichnet wird. Dieser ermöglicht es Unternehmen, Auswirkungen von Änderungen in Echtzeit zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Laut den Autoren des Whitepapers wird der Digital Thread künftig zu einer wesentlichen Voraussetzung für industrielle KI-Anwendungen. Denn KI-Systeme sind nur so leistungsfähig wie die Daten, auf denen sie basieren. Sind diese unvollständig oder in verschiedenen Datensilos verteilt, bleiben KI-Projekte häufig auf einzelne Pilotversuche beschränkt. Erst eine vernetzte Datenlandschaft ermöglicht den breiten und skalierbaren Einsatz.
Praxisbeispiele aus der Industrie zeigen bereits, wie Unternehmen von einer besseren Datenorganisation profitieren können. So werden Lieferketten widerstandsfähiger und Entwicklungsprozesse effizienter gestaltet. Die zentrale Botschaft des Whitepapers lautet daher: Der Erfolg von KI in der Hightech-Industrie hängt weniger von neuen Algorithmen ab, als von der Fähigkeit, Komplexität zu beherrschen und Daten sinnvoll miteinander zu verknüpfen.
