Was macht dataPARC zu einem leistungsstarken KI-Enabler für Hersteller?

Hersteller investieren zunehmend in KI, stoßen jedoch schnell auf dieselbe Herausforderung: KI kann nur dann einen Mehrwert bieten, wenn die zugrunde liegende Dateninfrastruktur dafür bereit ist. Hier kommt ein KI-Enabler ins Spiel. Anstatt bestehende Systeme zu ersetzen oder eine vollständige digitale Umstellung zu erzwingen, stellt ein KI-Enabler das Bindeglied bereit, das Daten aus der Fertigung, Laborergebnisse und Unternehmenssysteme so zusammenführt, dass sie von Analyse- und Machine-Learning-Tools tatsächlich genutzt werden können.

In diesem Blogbeitrag wird erläutert, wie dataPARC als leistungsstarker KI-Enabler für Hersteller fungiert und Teams dabei unterstützt, ihre Daten zu vereinheitlichen, Modelle schneller zu erstellen und bereitzustellen und Echtzeit-KI-Erkenntnisse an die Entscheidungsträger zurückzuspielen.

Warum Hersteller eine KI-Enablement-Ebene benötigen

KI und maschinelles Lernen halten Einzug in alle Bereiche der Fertigung, von der Qualitätsprognose bis zur Energieoptimierung. Diese Modelle können jedoch nur dann einen Mehrwert bieten, wenn die Werke sie mit den richtigen Daten füttern und die Ergebnisse schnell genug an die Bediener zurückleiten, damit diese fundierte Entscheidungen treffen können. KI-Systeme benötigen Daten, die zugänglich, abteilungsübergreifend vernetzt und reich an Kontextinformationen sind, wie z. B. Produktionsläufe, Laborwerte, Bedieneranmerkungen und Ereignisse.

Die meisten Werke arbeiten standardmäßig nicht auf diese Weise. Prozessdaten befinden sich in einem System, Labordaten in einem anderen, Wartungsdaten in einem dritten und Unternehmenssysteme in ihren eigenen isolierten Umgebungen. Selbst wenn all diese Quellen vorhanden sind, sprechen sie selten dieselbe Sprache oder haben dieselbe Struktur. Diese Lücke macht es schwierig, Modelle zu erstellen oder einzusetzen, geschweige denn, ihren Ergebnissen im realen Betrieb zu vertrauen.

Aus diesem Grund benötigen Hersteller eine KI-Enablement-Schicht. Sie dient als Brücke zwischen OT und IT und integriert Prozesssignale, Laborergebnisse, Durchläufe und Ereignisse in eine einheitliche, analysefähige Umgebung. Anstatt Teams zu zwingen, benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen oder die bestehende Infrastruktur zu überarbeiten, bietet eine Enablement-Schicht die für Modelle erforderliche Konnektivität und den Kontext und liefert gleichzeitig KI-Ergebnisse in Echtzeit an Bediener und Ingenieure zurück.

PARCview zieht Daten aus all Ihren Systemen an einen Ort und kann sie dann zur weiteren Analyse an ein KI-System eines Drittanbieters senden, wobei alle Daten aufeinander abgestimmt und zusammengeführt werden.

Kurz gesagt: KI versagt, wenn sie nur mit Rohdaten arbeitet. Sie ist erfolgreich, wenn diese Daten organisiert, kontextualisiert und im gesamten Werk zugänglich sind. Eine KI-Enablement-Schicht macht dies möglich und bietet Herstellern eine praktische, skalierbare Grundlage für die Anwendung fortschrittlicher Analysen, ohne den täglichen Betrieb zu stören.

Wie dataPARC den Betrieb mit KI und maschinellem Lernen verbindet

Um KI in einer Anlage nutzbar zu machen, müssen Daten reibungslos zwischen den Betriebssystemen und den Analysewerkzeugen, die Modelle trainieren, validieren und ausführen, übertragen werden. dataPARC bietet diesen Verbindungspunkt, indem es eine einheitliche Datenumgebung schafft, die den Echtzeitbetrieb mit modernen KI- und ML-Plattformen verbindet.

Die Grundlage bildet eine einheitliche Konnektivität. dataPARC integriert Prozess-, Labor-, Wartungs- und Unternehmensdaten über OPC-, SQL-, REST- und Cloud-Schnittstellen und beseitigt so die Silos, die OT- und IT-Systeme normalerweise voneinander trennen. Dadurch können Ingenieure und Datenwissenschaftler mit denselben konsistenten Datensätzen arbeiten, ohne benutzerdefinierte Konnektoren oder manuelle Workflows erstellen zu müssen.

dataPARC wendet dann eine Kontextualisierung an und gleicht die Rohdaten mit Produktionsläufen, Laborergebnissen, Kommentaren der Bediener und Ereignisverläufen ab. So entsteht ein strukturiertes, analysefähiges Modell, das für ein genaues Feature Engineering, die Datenauswahl für das Training und die langfristige Modellleistung unerlässlich ist. KI-Tools erhalten saubere, konsistente Eingaben anstelle von fragmentierten oder mehrdeutigen Datenströmen.

Sobald die Modelle erstellt sind, schließt dataPARC den Kreislauf durch Workflows. Modellvorhersagen, Konfidenzwerte oder empfohlene Sollwerte können direkt in die PARCview-Dashboards geliefert werden, wo Bediener und Ingenieure bereits ihre Prozesse überwachen. Dies ermöglicht eine Entscheidungsunterstützung in Echtzeit und stellt sicher, dass KI-Erkenntnisse nicht in anderen Systemen oder Offline-Berichten verloren gehen.

Dies zeigt die Schritte von dataPARC und einer KI eines Drittanbieters, wobei Rohdaten an die KI-Software gesendet und als Tag wieder in dataPARC eingefügt werden, um bei hohen Werten einen Alarm auszulösen.

Hinter den Kulissen sorgt die nahtlose Integration von dataPARC dafür, dass die Daten zuverlässig in beide Richtungen fließen: von der Fertigung in die Cloud zur Modellentwicklung und von den Modellen zurück in den Betrieb für den täglichen Gebrauch.

Das Ergebnis ist eine praktische, produktionsreife Umgebung, in der KI Teil der täglichen Arbeitsabläufe in der Anlage wird und nicht nur eine separate analytische Übung ist.

KI-Erkenntnisse in Echtzeit an die Bediener zurückgeben

Um sicherzustellen, dass Ihr System für KI bereit ist, müssen Sie sicherstellen, dass die zugrunde liegenden Daten vollständig, kontextualisiert und systemübergreifend abgeglichen sind. dataPARC wandelt Rohdaten aus der Anlage in KI-fähige Informationen um, indem es sie für die Modellierung, Analyse und Echtzeit-Inferenz aufbereitet.

Die Plattform aggregiert Informationen aus OT- und IT-Systemen, Prozess-Tags, Laborwerten, Produktionsläufen, Ausfallzeiten und Kommentaren von Bedienern und strukturiert sie in einem einheitlichen Modell. Dadurch werden inkonsistente Formate, Namensunterschiede und zeitliche Lücken beseitigt, die normalerweise die Modellentwicklung verlangsamen. Nach Prozessbereichen organisierte Daten helfen dabei, diese Informationen in einen Kontext zu setzen.

Wenn die Modelle einsatzbereit sind, ermöglicht dataPARC Echtzeit-Inferenz, indem es die erforderlichen Signale zurück in die Anlagenumgebung liefert. Modellausgaben, die in einen Ordner oder eine Datei exportiert werden können, lassen sich automatisch in ein PARCview-Tag importieren. So kann der Benutzer den Wert als Trend darstellen, einen Alarm einstellen oder ihn in einem Dashboard anzeigen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Erkenntnisse der KI die Bediener, Ingenieure und Vorgesetzten genau in dem Moment erreichen, in dem Entscheidungen getroffen werden.

Indem dataPARC unzusammenhängende Daten in strukturierte operative Informationen umwandelt, beseitigt es eines der größten Hindernisse für die Einführung industrieller KI: Informationen nutzbar, konsistent und in großem Maßstab umsetzbar zu machen.

Praktische KI-Anwendungsfälle, die Sie heute einsetzen können

Da dataPARC eine einheitliche Konnektivität, Kontextualisierung und Echtzeit-Visualisierung bietet, können Hersteller sinnvolle KI-Anwendungen einsetzen, ohne bestehende Systeme austauschen zu müssen. Hier sind nur einige Beispiele für alltägliche Anwendungsfälle, die Sie ausprobieren könnten:

Vorausschauende Wartung

• Erkennen Sie frühzeitig Verschleißerscheinungen an Geräten mithilfe von Anomalieerkennungs- oder Ausfallvorhersagemodellen.
• Fügen Sie Oberflächenvorhersagewerte direkt in PARCview ein, um die Wartungsplanung zu steuern.

Qualitätsvorhersage und -optimierung

• Verbinden Sie ML-Qualitätsmodelle mit den Live-Produktionsbedingungen.
• Geben Sie den Bedienern Echtzeit-Vorhersagen zu Abweichungsrisiken und empfohlenen Anpassungen.

Energie- und Versorgungsoptimierung

• Nutzen Sie KI, um Ineffizienzen bei der Nutzung von Dampf, Strom, Wasser oder Druckluft aufzudecken.
• Geben Sie den Bedienern Optimierungsempfehlungen für sofortige Maßnahmen zurück.

Prozessoptimierung

• Unterstützen Sie die kontinuierliche Verbesserung mit Modellen, die Sollwertanpassungen empfehlen oder Prozessabweichungen erkennen.
• Vergleichen Sie in PARCview die erwartete mit der tatsächlichen Leistung.

Bedarfsprognose und -planung

• Integrieren Sie Prognosemodelle in Produktions-Dashboards.
• Passen Sie den Betrieb an die prognostizierte Nachfrage, Preisgestaltung oder Lieferbeschränkungen an.

Diese Anwendungen haben eine gemeinsame Anforderung: zugängliche, konsistente und kontextbezogene Daten. Durch die Bereitstellung dieser Grundlage und die Rückführung von Erkenntnissen in die täglichen Arbeitsabläufe hilft dataPARC Herstellern, von explorativen KI-Projekten zu echten Betriebsergebnissen zu gelangen.

Warum Hersteller dataPARC für die KI-Implementierung wählen

dataPARC zeichnet sich dadurch aus, dass es KI in realen Industrieumgebungen praktisch, nutzbar und skalierbar macht. Anstatt Teams in starre Architekturen oder reine Data-Science-Workflows zu zwingen, ermöglicht es Betreibern, Ingenieuren und Analysten, auf derselben vertrauenswürdigen Datenbasis zu arbeiten. Hersteller entscheiden sich für dataPARC, weil es Folgendes bietet:

Auf den Betrieb zugeschnittene Benutzerfreundlichkeit

dataPARC wurde für Ingenieure und Bediener entwickelt und bietet intuitive Tools für die Visualisierung, Fehlerbehebung und Entscheidungsunterstützung. KI-Erkenntnisse werden Teil des bestehenden Workflows und sind kein isoliertes Analyseprojekt.

Skalierbare, vertrauenswürdige Infrastruktur

Von einer einzelnen Anlage bis hin zu Unternehmensbereitstellungen an mehreren Standorten – dataPARC verarbeitet zuverlässig hochauflösende Daten, Langzeitspeicher und hybride Architekturen. Es unterstützt lokale, Cloud- und gemischte Umgebungen, ohne die Leistung oder Kontrolle zu beeinträchtigen.

Einheitliche OT-IT-Konnektivität

dataPARC integriert SCADA, DCS, Laborsysteme, MES, ERP und Cloud-Analyseplattformen in einer einzigen Umgebung. Diese einheitliche Ansicht ermöglicht es KI-Modellen, auf den gesamten erforderlichen Betriebskontext zuzugreifen.

Nahtlose Integration mit KI-/ML-Tools

Unabhängig davon, ob Teams Azure, Databricks, Python, Snowflake oder interne Data-Science-Pipelines verwenden, liefert dataPARC saubere, kontextbezogene Daten für Training und Inferenz. Die Modellausgaben fließen zurück in PARCview, um in Echtzeit operationalisiert zu werden.

Bewährte Zuverlässigkeit in verschiedenen Branchen

dataPARC genießt das Vertrauen von Unternehmen aus den Bereichen Zellstoff und Papier, Chemie, Raffinerie, Energieerzeugung, Lebensmittel und Getränke und vielen anderen. Fabriken verlassen sich auf dataPARC, wenn es um Betriebszeit, Datenintegrität und die Möglichkeit geht, KI-Maßnahmen zu skalieren, ohne bestehende Systeme neu aufbauen zu müssen.

Ein praktischer Weg zur Einführung von KI

Anstatt eine vollständige digitale Umstellung zu erfordern, holt dataPARC die Teams dort ab, wo sie stehen. Es verbindet den aktuellen Betrieb mit fortschrittlichen Analysen und macht die Einführung von KI schrittweise, erreichbar und auf die täglichen Produktionsanforderungen abgestimmt.

FAQ: dataPARC als KI-Enabler für die Fertigung

1. Was bedeutet es, wenn eine Plattform ein „KI-Enabler” in der Fertigung ist?
   Ein KI-Enabler stellt die zugrunde liegende Dateninfrastruktur bereit, die für ein effektives Funktionieren von KI und maschinellem Lernen erforderlich ist. Dazu gehören die Verbindung von OT- und IT-Daten, die Kontextualisierung von Signalen, die Speicherung hochauflösender Historien und die Bereitstellung sauberer, zugänglicher Datensätze für Analysetools. dataPARC erreicht dies, indem es Prozess-, Labor- und Unternehmensdaten vereinheitlicht und KI-fähig macht, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
2. Muss ich meine bestehenden Systeme ersetzen, um KI mit dataPARC nutzen zu können?
   Nicht unbedingt. dataPARC verfügt über einen Historian. Die Integrations- und Visualisierungsebene PARCview wird neben Ihren bestehenden Historianen, DCS/PLC-Netzwerken, Laborsystemen und Unternehmensdatenbanken eingesetzt. Sie fungiert eher als vereinheitlichende Ebene als als Ersatz. Dies ermöglicht es Herstellern, KI schrittweise einzuführen, auf der aktuellen Infrastruktur aufzubauen und gleichzeitig ihre Datenumgebung in ihrem eigenen Tempo zu modernisieren.
3. Welche Arten von KI-Anwendungsfällen kann dataPARC derzeit unterstützen?
   dataPARC wird in einer Vielzahl von KI-gesteuerten Anwendungen eingesetzt, darunter vorausschauende Wartung, Qualitätsvorhersage, Prozessoptimierung, Emissionsüberwachung, Energiebilanzierung, Bedarfsprognosen und vieles mehr. Dank der kontextbezogenen Daten lassen sich diese Anwendungsfälle direkt in den täglichen Betrieb integrieren.
4. Können Bediener und Ingenieure KI-Erkenntnisse tatsächlich in PARCview nutzen?
   Ja. Modellvorhersagen, empfohlene Einstellungen, Anomaliewerte oder Qualitätsschätzungen können direkt in den PARCview-Dashboards angezeigt werden. So können Bediener KI-Empfehlungen im Kontext von Echtzeit-Trends und Anlagendaten sehen und schneller und sicherer Entscheidungen treffen.
5. Wie skaliert dataPARC mit zunehmender Verbreitung von KI?
   Die Plattform ist auf langfristige Skalierbarkeit ausgelegt und unterstützt alles von Einzelanlagen bis hin zu unternehmensweiten Systemen. Sie verwaltet wachsende Tag-Anzahlen, steigende Datenmengen und zusätzliche Modellierungs-Workloads, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Mit der Einführung weiterer KI-Anwendungen wird dataPARC zum zentralen Daten-Backbone, das für die Abstimmung und Zugänglichkeit aller Daten sorgt.

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