Buchrezension: “Das definitive Handbuch für Generative KI in der Industrie” von Cognite

Während die meisten Bücher über Generative KI sich auf die Vorteile der Inhaltsgenerierung konzentrieren, gehen nur wenige auf industrielle Anwendungen ein, wie z.B. solche in Lagerhäusern und bei der Zusammenarbeit von Robotern. Hier zeigt sich “Das definitive Handbuch für Generative KI in der Industrie” wirklich stark. Die Lösungen, die es präsentiert, bringen uns näher an eine Welt mit vollständig autonomen Betrieben.

Das Buch beginnt damit, zu erklären, was es bedeutet, ein digitaler Maverick zu sein, und wie Unternehmen digitale Lösungen nutzen können, um die Art und Weise, wie Daten genutzt werden, zu verändern. Ein digitaler Maverick ist typischerweise durch großes Denken, technische Fähigkeiten und das Verständnis gekennzeichnet, dass Systeme durch Datenoptimierung verbessert werden können. Durch die Anwendung von Large Language Models (LLMs), um diese Daten zu verstehen und zu nutzen, können langfristige Geschäftspraktiken erheblich verbessert werden.

Daten

Um die aktuellen Probleme im Zusammenhang mit industriellen Daten und KI anzugehen, müssen Daten aus isolierten Quellsystemen befreit und kontextualisiert werden, um die Produktion zu optimieren, die Leistung von Vermögenswerten zu verbessern und KI-gesteuerte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

Das Buch erforscht die Komplexität von physikalischen und industriellen Systemen und betont, dass keine einzelne Datenrepräsentation für alle verschiedenen Verbrauchsmethoden ausreicht. Es unterstreicht die Wichtigkeit, eine Reihe von Datenmodellen zu standardisieren, die einige gemeinsame Daten teilen, aber auch es den Benutzern ermöglichen, jedes Modell anzupassen und eigene Daten hinzuzufügen.

Das Buch beschreibt drei Arten von Datenmodellierungsframeworks, die es ermöglichen, verschiedene Perspektiven desselben Datensatzes klar zu artikulieren und wiederzuverwenden. Diese drei Ebenen, auf denen Daten existieren können, sind:

1. Quelldatenmodell: Daten werden aus der ursprünglichen Quelle extrahiert und in ihrem unveränderten Zustand bereitgestellt.
2. Domaenen-Datenmodell: Isolierte Daten werden durch Kontextualisierung vereinigt und in Branchenstandards strukturiert.
3. Lösungs-Datenmodell: Dieses Modell nutzt Daten aus beiden Quell- und Domaenen-Modellen, um generische Lösungen zu unterstützen.

Digitale Zwillinge

Es ist nur durch die richtige Befreiung und Strukturierung von Daten möglich, die Erstellung von industriellen digitalen Zwillingen zu ermöglichen. Die Chance liegt hier darin, die Entwicklung eines einzigen, monolithischen digitalen Zwillings zu vermeiden, der alle Unternehmensanforderungen erfüllen soll. Stattdessen können kleinere, spezifischere digitale Zwillinge entwickelt werden, um die spezifischen Anforderungen verschiedener Teams besser zu erfüllen.

Ein industrieller digitaler Zwilling wird somit zu einer Aggregation aller möglichen Datentypen und -datasets, die in einem einheitlichen, leicht zugänglichen Ort untergebracht sind. Dieser digitale Zwilling wird konsumierbar, mit der realen Welt verknüpft und für verschiedene Anwendungen nützlich. Die Bedeutung der Existenz mehrerer digitaler Zwillinge liegt in ihrer Anpassungsfähigkeit für verschiedene Verwendungen, wie z.B. Supply-Chain-Management, Wartungsinsights und Simulationen.

Während viele Unternehmen das Konzept des digitalen Zwillings verstehen, ist es noch wichtiger, einen digitalen Zwilling innerhalb eines Ökosystems zu erstellen. In diesem Ökosystem koexistiert und entwickelt sich ein digitaler Zwilling neben anderen digitalen Zwillingen, was Vergleiche und den Austausch einer beträchtlichen Menge standardisierter Daten ermöglicht. Jeder ist jedoch für spezifische Zwecke gebaut und kann unabhängig evolvieren, was es jedem digitalen Zwilling ermöglicht, seinen eigenen evolutionären Pfad zu verfolgen.

Daher besteht die Herausforderung darin, wie Unternehmen diese verschiedenen digitalen Zwillinge effizient und skalierbar bevölkern können. Das Buch geht auf die Methodik hinter diesem kritischen industriellen Prozess ein.

Wie man Generative KI in der Industrie anwendet

Natürlich entwickelt sich die Herausforderung dann zu der Frage, wie man diese Technologie einsetzt, KI-Halluzinationen vermeidet und die Technologie auf die schnellste und kosteneffizienteste Weise skaliert. Das Buch geht auf einen Vergleich der Vor- und Nachteile zwischen einem DIY-Ansatz und der Auslagerung an ein Unternehmen, das auf diese Art von Daten- und KI-Integration spezialisiert ist.

Insgesamt ist dieses Buch sehr zu empfehlen für alle, die im industriellen Sektor tätig sind, einschließlich Herstellerunternehmen, Prozessindustrien, Ingenieurindustrien und Güter produzierenden Sektoren, die in der groß angelegten Produktion und Fertigung tätig sind. Es ist besonders nützlich für diejenigen, die die Daten, die sie sammeln, nutzen möchten, um Geschäftspraktiken mit Generativer KI zu optimieren, interne Betriebe zu straffen und den gesamten Arbeitsablauf zu verbessern.

Über Cognite

Cognite macht Generative KI für die Industrie nutzbar. Führende Unternehmen aus der Energie-, Fertigungs- und Strom- und Erneuerbaren-Energien-Branche wählen Cognite, um sichere, vertrauenswürdige und Echtzeit-Daten zu liefern, um ihre vermögensintensiven Betriebe sicherer, nachhaltiger und rentabler zu machen. Cognite bietet eine benutzerfreundliche, sichere und skalierbare Plattform, die es allen Entscheidungsträgern, von der Baustelle bis zu den Remote-Operationszentren, ermöglicht, komplexe industrielle Daten zu zugänglich zu machen, in Echtzeit zu kooperieren und eine bessere Zukunft aufzubauen.

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