Der globale KI-Markt wird laut Bloomberg Research bis 2032 voraussichtlich 1,3 Billionen US-Dollar erreichen. KI-Lösungen transformieren Datenmanagement- und Anwendungsprozesse für Unternehmen weltweit. Laut einer Deloitte-Umfrage generiert insbesondere die Industrie jährlich über 1.812 Petabyte Daten, wobei kleinere Produktionsunternehmen Herausforderungen bei der breiten Anwendung von KI-Technologien haben, die hauptsächlich um die Fragmentierung von Daten kreisen. Es gibt auch zusätzliche Hürden aufgrund des Mangels an KI-Fähigkeiten in der Belegschaft. Dies führte zu einem signifikanten Rückgang der Hersteller, die in diesem Jahr ihre KI-Ausgaben erhöhen wollen, wie ein Bericht von CIO zeigt.
Ein wichtiger Hindernis für die Industrie bei der Annahme von KI ist die fragmentierte Datenlage. Abteilungen sind oft isoliert voneinander, was zu langsamer und ineffizienter Datenfreigabe innerhalb der Organisation führt. Dies untergräbt die Fähigkeit von Herstellern, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, die für breitere Anwendungsfälle bei der KI-Implementierung zuverlässig sind. Eine Lösung besteht darin, bestehende Datenverfahren innerhalb der Organisation umzukrempeln, um die Datenfreigabe zu vereinheitlichen und zu optimieren. Durch die Priorisierung der Datenerfassung, -verwaltung und -zusammenstellung kann die Fragmentierung überwunden werden.
Die Qualität der Daten ist entscheidend, da viele KI-Modelle auf hochwertigen Dateninputs angewiesen sind, um optimale Einblicke zu generieren. Dies ist unverzichtbar, um Aufgaben zu automatisieren und die Produktion zu verbessern. Die Einführung von generativer KI (GenAI) oder synthetischen Daten kann dazu beitragen, Qualitätsdaten für Deep-Learning-Modelle zu generieren. Computer Vision ist ein weiterer wichtiger Anwendungsfall von GenAI in der Fertigungsindustrie, der Fertigungsprozesse automatisiert und die Datenerfassung und -verwaltung verbessert.
Um die flächendeckende Einführung von KI-Technologien zu fördern, ist es wichtig, die Fähigkeitslücke über alle Mitarbeiter hinweg zu schließen. Es ist auch wichtig, Executive-Lehrende in kleinen Fertigungsunternehmen zu unterstützen, die aufgrund ihres Fehlens an Bewusstsein zögern, KI zu nutzen. Die Durchführung einer Datenprüfung ist der erste Schritt, gefolgt von der Implementierung von Arbeitsmethoden und Schulungsprogrammen zur Datenverarbeitung und technologischen Integration. Dies hilft dabei, die Fähigkeitslücke zu schließen und die Annahme von KI-Technologien zu erleichtern.