Reifegrad der KI im verarbeitenden Gewerbe
Ihre industrielle KI-Roadmap, je Standort gemessen und in einen bezifferten Maßnahmenplan überführt.
10 Themenfelder, eine Skala mit 5 Stufen. Und die Maßnahme, die von einer Stufe zur nächsten führt.
Die 10 Themenfelder des Referenzrahmens, bereits ausformuliert von N1 bis N5. Ein Unternehmen, eine Business Unit, oder 300 gleichzeitig.
Reifegrad der KI im verarbeitenden Gewerbe
10 Themenfelder, Skala mit 5 Stufen.
Nordhavn Industries
53 / 100
Sie messen ihren Reifegrad mit Datamensio
Ein Beispiel
Diese Situation könnte auch Ihre sein.
Nehmen wir das Beispiel eines Unternehmens: drei Standorte, drei Tabellen, keine gemeinsame Antwort.
Niemand weiß, wie man konsolidiert.
Nordhavn Industries, 2 400 Mitarbeitende in Hamburg, Lyon und Porto. Ein Auftraggeber fragt nach dem Stand des Konzerns. Jeder Standort antwortet mit seiner eigenen Tabelle und seinen eigenen Skalen.
Drei Wochen, eine einzige Grundlage.
Eine Rahmenwerk für industrielle KI-Reife (Datamensio-Referenzrahmen, CMMI-Skala)-Analyse, gestartet an allen drei Standorten gleichzeitig, auf Basis der Gesprächsnotizen der Verantwortlichen. Der Referenzrahmen war bereits geschrieben, ebenso die 10 Themenfelder und die Stufen N1 bis N5.
Zwei Ausgaben vermieden, bevor sie entstanden.
Ein Score von 53 von 100, eine Abweichung, die sich auf drei Themen konzentriert. Der KI-Begleiter stellte fest, dass sich zwei Maßnahmen des Plans mit denen eines anderen Audits überschnitten. Der Ergebnisbericht für das Gremium war in einem Satz erstellt.
Was ihnen dadurch erspart blieb
- 3Standorte auf derselben Grundlage gemessen, statt drei nachzubearbeitende Fragebögen
- 2doppelte Maßnahmen erkannt, bevor die Ausgabe erfolgte
- 1Ergebnisbericht für das Gremium, ohne manuelle Nachbearbeitung
Diese Zahlen stammen aus einem Beispiel. Sie könnten Ihre eigenen sein.
Die Norm schreibt Prozesse vor. Datamensio zeigt, wo Sie stehen.
01
Der Referenzrahmen ist bereits geschrieben
Themenfelder, Fragen und Stufen N1 bis N5 ausformuliert. Sie starten nicht mit einer leeren Tabelle.
02
Der Score liegt noch am selben Tag vor
Online, per Selbstbewertungslink oder im Gespräch. Themenfeld für Themenfeld, im Zeitverlauf vergleichbar.
03
Die Abweichung wird zu einem bezifferten Plan
Jeder Stufenübergang trägt seine Maßnahme. Die KI priorisiert nach erwarteter Wirkung, nicht nach der Reihenfolge der Norm.
04
Der Fortschritt lässt sich belegen
Kampagne für Kampagne, gegen Ihr Ziel und gegen Ihre Vergangenheit. Genau das verlangt Ihr Vorstand.
Die Reifegradskala
Eine Stufe, die nächste, und die Maßnahme, die beide verbindet.
Dieser Mechanismus, eine Stufe, eine höhere Stufe und die Maßnahme, die beide verbindet, verwandelt eine Feststellung in eine Roadmap.
Wie werden KI-Modelle nach ihrer Inbetriebnahme auf den Linien überwacht?
- N1
Keine Überwachung. Nach der Einführung läuft das Modell, ohne dass seine Leistung nachverfolgt wird. Abweichungen werden von den Linienteams entdeckt.
- N2
Für einige Modelle besteht eine Nachverfolgung, auf Initiative der Person, die sie entwickelt hat. Indikatoren und Häufigkeit variieren von Anwendungsfall zu Anwendungsfall.
- N3
Jedes im Betrieb befindliche Modell verfügt über definierte Leistungsindikatoren und einen benannten Verantwortlichen. Abweichungen werden in einer regelmäßigen Überprüfung besprochen.
- N4
Drift wird automatisch erkannt, mit Alarmschwellen und einem dokumentierten Nachtrainingsverfahren. Versionen und zugehörige Entscheidungen werden nachverfolgt.
- N5
Schwellen und Verfahren werden anhand von Betriebsrückmeldungen und Sortimentsänderungen überprüft. Die Erkenntnisse werden an andere Standorte weitergegeben und in den Konzernstandard übernommen.
Maßnahme für den Übergang von N2 zu N3
Die Liste der tatsächlich im Betrieb befindlichen Modelle erstellen, für jedes einen Verantwortlichen auf Standortebene benennen, zwei oder drei Leistungsindikatoren festlegen und deren Überprüfung auf die Tagesordnung der monatlichen Leistungsbesprechung des Werks setzen.
« Dank Datamensio erfüllen wir unsere Ziele viel effizienter. Die Prüfstellen des EFRE und unseres zuständigen Ministeriums haben diesen Ansatz besonders geschätzt, da er ihnen verlässliche Daten liefert. »
Direktorin der CCI 94CCI Île-de-France
« Wir sind überzeugt, dass dies die am besten geeignete Lösung ist, um unser Transformationsprojekt zu skalieren und die Wirkung nach unseren Bedürfnissen zu messen. »
Maja SucekChief Operating Officer, Interreg Danube
Selten allein
Ein Referenzrahmen lässt sich kombinieren. Verbinden Sie mehrere, um Ihre Tätigkeit abzudecken, oder lassen Sie Ihren eigenen von der KI schreiben.
Nehmen Sie Ihre erste Messung vor
Worum es in diesem Referenzrahmen geht
Der Reifegrad der KI im verarbeitenden Gewerbe wird entlang der gesamten Kette gemessen, von den Werkstattdaten bis zur Entscheidung in der Produktion. Er umfasst die Verfügbarkeit und Qualität der Maschinen-, Sensor-, MES- und Instandhaltungsdaten, die Fähigkeit, Modelle zu entwickeln und zu validieren, ihre Inbetriebnahme in eingeschränkten Umgebungen (Taktzeiten, OT-Netzwerk, Linienstillstände), die Aneignung durch die Produktionsteams sowie die Governance, die all dies rahmt. Ein einzelner Anwendungsfall, der an einem Standort funktioniert, sagt über diesen Reifegrad nichts aus.
Die Steuerung stößt fast immer auf dieselben Punkte. Wie viele Proof of Concepts haben den Schritt in den kontinuierlichen Betrieb geschafft, und wie viele sind auf dem Rechner eines Data Scientists geblieben? Wer entscheidet, dass ein Modell zur Qualitätskontrolle ein Teil ohne menschliche Prüfung deklassieren darf, und nach welchen Kriterien? Was geschieht, wenn sich die Produktreferenz ändert und das Modell driftet: Gibt es eine Überwachung, eine Warnung, ein geplantes Nachtraining? Diese Fragen werden nicht auf Konzernebene geklärt. Sie werden Standort für Standort, Linie für Linie geklärt.
Eine Verwechslung tritt häufig auf: Industrielle KI würde eine natürliche Fortsetzung der Industrie-4.0-Projekte und der Vernetzung von Anlagen darstellen. Vernetzung erzeugt Daten, sie erzeugt keinen KI-Reifegrad. Viele Werke verfügen über umfangreiche Historien und setzen kaum Modelle im Betrieb ein, mangels Dateneigentum, Engineering-Ressourcen oder eines von Qualität und Produktion akzeptierten Validierungsprozesses. Umgekehrt erzielen wenig instrumentierte Standorte Ergebnisse, weil sie einen eng gefassten Anwendungsfall definiert und industrialisiert haben.
Eine binäre Bestandsaufnahme (der Standort betreibt KI, oder nicht) hilft bei Entscheidungen nicht weiter. Die Reifegrad-Analyse ordnet jedes Themenfeld auf einer progressiven Skala ein, beschreibt die auf jeder Stufe beobachtbare Praxis und benennt die Maßnahme, die zur nächsthöheren Stufe führt. Das erlaubt den Vergleich zweier Business Units, die Festlegung eines nach Standort differenzierten Zielbilds und die Bezifferung des Aufwands, bevor er eingegangen wird. Der Leistungskatalog stellt jedem Element des Maßnahmenplans eine Lösung gegenüber, mit Kosten, Frist und Auswirkung auf den Score.
Der Referenzrahmen ist einsatzbereit und gehört Ihnen. Die KI von Datamensio passt Themenfelder, Fragen und Stufen an Ihre industrielle Organisation an oder erstellt eine Variante auf Basis Ihrer eigenen Unterlagen: Masterplan, Konzernstandards, Ausschussprotokolle. Sie können auch von einer leeren Vorlage ausgehen und Ihr Raster in Maps selbst gestalten.
Referenznorm: Rahmenwerk für industrielle KI-Reife (Datamensio-Referenzrahmen, CMMI-Skala)
Die bewerteten Themenfelder
Strategie und Anwendungsfall-Portfolio
Vorhandensein einer an die Industrieziele angebundenen KI-Roadmap, Auswahlkriterien für Anwendungsfälle, Priorisierung zwischen Standorten, Nachverfolgung des erzeugten Werts nach Inbetriebnahme.
Produktionsdaten
Abdeckung der Anlagen, Historisierung, Qualität und Vollständigkeit der Zeitreihen, Produkt- und Fertigungsstammdaten, Kontextualisierung der Maschinendaten, Zugänglichkeit für Projektteams.
Technische Basis und OT-Integration
Verarbeitungsplattform, Ausführungsfähigkeiten am Rand und zentral, Anbindung an MES, Instandhaltungssysteme, SCADA und Steuerungen, Beschränkungen bei Taktzeit und Netzverfügbarkeit.
Entwicklung und Validierung der Modelle
Vorgehen bei der Konzeption, repräsentative Testdatensätze, von Produktion und Qualität akzeptierte Leistungskriterien, Dokumentation, Reproduzierbarkeit der Trainings.
Inbetriebnahme und Überwachung
Übergang vom Experiment zum kontinuierlichen Betrieb, Drift-Überwachung, Nachtrainingsverfahren, Versionsverwaltung, Vorgehen bei Nichtverfügbarkeit des Modells.
Nutzung durch die Produktionsteams
Einbindung in Arbeitsplätze und Linienroutinen, Verständlichkeit der Empfehlungen für Bediener, Umgang mit Fehlalarmen, Rückkopplungsschleife zu den technischen Teams.
Kompetenzen und Organisation
Rollenverteilung zwischen Standort, Konzern und Dienstleistern, Vorhandensein eines Ansprechpartners je Werk, Kompetenzaufbauplan für Automatisierungstechniker und Verfahrensingenieure.
Governance, Ethik und regulatorischer Rahmen
Validierungsgremien, Klassifizierung der Anwendungen nach Kritikalität, Nachvollziehbarkeit automatisierter Entscheidungen, Berücksichtigung der europäischen KI-Verordnung und der damit verbundenen Dokumentationspflichten.
Cybersicherheit und Kontrolle industrieller Daten
Trennung zwischen IT- und OT-Netzwerken, Kontrolle ausgehender Datenströme, Eigentum an den an Anlagenlieferanten übermittelten Daten, Schutz von Modellen und Prozess-Know-how.
Ergebnismessung und Industrialisierung
Leistungsindikatoren je Anwendungsfall, Vergleich vorher und nachher, Übertragung von einem Standort auf den anderen, Nutzung von Fehlschlägen als Lerngrundlage.
Eine Kurzversion des Referenzrahmens steht für die Online-Selbstbewertung zur Verfügung.
Häufige Fragen
Führt dieser Referenzrahmen zu einer Zertifizierung?
Nein. Es gibt keine Stelle, die den KI-Reifegrad eines Werks zertifiziert. Die Analyse misst Ihre Praktiken auf einer progressiven Skala und erstellt einen Maßnahmenplan. Sie dient der Entscheidung und Steuerung, nicht dem Erhalt eines Labels.
Worin unterscheidet sie sich von einem Konformitätsaudit?
Ein Audit prüft das Vorhandensein von Anforderungen und endet mit einer Abweichung oder einer Konformität. Die Reifegrad-Analyse ordnet jedes Themenfeld auf fünf Stufen ein und benennt die Maßnahme, die zur nächsthöheren Stufe führt. Bei einem Transformationsthema wie industrieller KI zählt die Roadmap, nicht das Urteil.
Wie lange dauert die Bewertung?
Die Kurzversion wird von einem sachkundigen Verantwortlichen in 20 bis 30 Minuten ausgefüllt. Die vollständige Version, im kollaborativen Modus mit den Daten-, Produktions-, Qualitäts- und Automatisierungsteams, erstreckt sich meist über ein bis zwei Wochen, wobei der Großteil der Zeit auf die Datenerhebung entfällt.
Kann der Referenzrahmen an unsere Fachbereiche angepasst werden?
Ja. Themenfelder, Fragen und Stufen lassen sich anpassen, und die KI erzeugt eine an Ihre Branche, Ihren Prozess- oder Diskretfertigungstyp angepasste Variante auf Basis Ihrer internen Unterlagen. Sie können auch eigene Themenfelder hinzufügen oder von einer leeren Vorlage ausgehen.
Wie lassen sich mehrere Werke miteinander vergleichen?
Die Analyse wird auf so vielen Standorten wie nötig mit demselben Raster durchgeführt. Das Benchmark ordnet jede Business Unit im Verhältnis zu den anderen und zu ihren eigenen früheren Ergebnissen ein. Eine übergreifende Roadmap fasst die Maßnahmenpläne mehrerer Standorte zu gemeinsamen Maßnahmen zusammen.
Braucht man Data-Science-Expertise, um zu antworten?
Die Fragen betreffen Praktiken, Organisation und Betrieb, nicht Algorithmen. Ein Industrieverantwortlicher oder Projektleiter kann sie beantworten. Technische Punkte können im kollaborativen Modus an einen Daten- oder Automatisierungsansprechpartner delegiert werden.
Wird die europäische KI-Verordnung berücksichtigt?
Ja, im Themenfeld Governance: Klassifizierung der Anwendungen nach Kritikalität, Nachvollziehbarkeit automatisierter Entscheidungen, erwartete Dokumentation. Die Analyse misst Ihren Vorbereitungsgrad in diesen Punkten, ersetzt aber keine rechtliche Prüfung.
Wo werden die Daten gehostet?
In Frankreich, bei OVH, mit Sicherung bei Scaleway. Keine Übermittlung außerhalb der Europäischen Union. Die in der Plattform eingesetzten KI-Modelle können ausgewählt werden, auch unter europäischen Lösungen.