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. Hierbei strahlt “Das definitive Handbuch für Generative KI in der Industrie” wirklich. 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 Pionier zu sein, und wie Unternehmen digitale Lösungen nutzen können, um die Art und Weise zu verändern, wie Daten genutzt werden. Ein digitaler Pionier wird typischerweise durch großes Denken, technische Fähigkeiten und das Verständnis charakterisiert, dass Systeme durch die Aufnahme von Daten optimiert 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 physischen und industriellen Systemen und betont, dass keine einzelne Datenrepräsentation für alle verschiedenen Verbrauchsmethoden ausreicht. Es unterstreicht die Wichtigkeit, einen Satz von Datenmodellen zu standardisieren, die einige gemeinsame Daten teilen, aber auch es den Benutzern ermöglichen, jedes Modell anzupassen und einzigartige Daten zu integrieren.

Das Buch beschreibt drei Arten von Datenmodellierungsraster, die es ermöglichen, unterschiedliche Perspektiven desselben Datenbestands 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 zur Verfügung gestellt.
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 ordnungsgemäße Befreiung und Strukturierung von Daten möglich, industrielle digitale Zwillinge zu erstellen. Die Chance liegt hier darin, die Entwicklung eines einzigen, monolithischen digitalen Zwillings zu vermeiden, der alle Unternehmensanforderungen erfüllen soll. Stattdessen können kleinere, maßgeschneiderte 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 Erstellung 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, wodurch Vergleiche und der Austausch einer großen Menge standardisierter Daten ermöglicht werden. Jeder wird jedoch für spezifische Zwecke erstellt und kann unabhängig evolvieren, was es jedem digitalen Zwilling ermöglicht, in seinen eigenen evolutionären Pfad zu branchen.

Folglich ist die Herausforderung, 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 umsetzt, KI-Halluzinationen vermeidet und die Technologie auf die schnellste und kostengünstigste Weise skaliert. Das Buch geht auf einen Vergleich der Vor- und Nachteile zwischen einer 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 Waren produzierenden Sektoren, die in der Großproduktion und Fertigung tätig sind. Es ist besonders nützlich für diejenigen, die die Daten, die sie sammeln, nutzen möchten, um Geschäftspraktiken mit Hilfe von Generative 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 Energie- 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 hin zu Remote-Operationszentren, ermöglicht, komplexe industrielle Daten zu verstehen, in Echtzeit zusammenzuarbeiten und eine bessere Zukunft aufzubauen.

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