Künstliche Intelligenz : Google: 2 neue Anwendungen für besseres Datenmanagement

Derzeit nutzen laut Google nur 21 Prozent der Hersteller KI in der Fertigung. Mit ein Grund für die Zurückhaltung ist, dass bislang Daten aus unterschiedlichen Systemen für KI- und Analytics-Pilotprojekte zwar manuell aufbereitet werden können, die isolierten Datensätze aber für den Einsatz zentral und in Echtzeit zugänglich sein müssten. Außerdem sind viele bestehende KI- und Analytics-Lösungen für Fachkräfte konzipiert und können von Führungskräften in der Fertigung nicht ohne Weiteres genutzt werden.

Mit den beiden neuen Produkt-Ankündigungen will Google Herstellern helfen, traditionell isolierte Assets zu vernetzen, Daten zu verarbeiten und zu standardisieren sowie die Transparenz von der Werkshalle bis in die Cloud zu verbessern.

Die zwei neuen Anwendungen

Manufacturing Data Engine ist eine end-to-end Anwendung, die Betriebsdaten auf der Google Cloud verarbeitet, kontextualisiert und speichert. Die Anwendung ist somit konfigurierbar, anpassbar und skalierbar, um Daten zu importieren, transformieren, speichern und auf sie zuzugreifen. Außerdem sind zusätzliche Google Cloud-Produkte wie Cloud Dataflow, PubSub, BigQuery, Cloud Storage, Looker, Vertex AI und Apigee integriert.

Manufacturing Connect ist eine gemeinsam mit Litmus Automation entwickelte Factory-Edge-Plattform. Basierend auf einer umfangreichen Bibliothek aus mehr als 250 Maschinenprotokollen, stellt die Plattform schnelle Verbindungen zu nahezu allen Fertigungsanlagen und Industriesystemen her und überträgt Daten von diesen in die Cloud. Dank tiefer Integration mit Manufacturing Data Engine kann Google Cloud Maschinen- und Sensordaten schnell aufnehmen, um sie zu verarbeiten. Die Möglichkeit, containerisierte Anwendungen und Machine-Learning (ML)-Modelle »on the Edge« bereitzustellen, erschließt Anwendungsfälle in neuer Dimension.

Anwendungsbeispiele

Sobald die Daten mit den beiden Tools zentralisiert und harmonisiert sind, lassen sie sich für eine große Zahl industriespezifischer Anwendungsfälle nutzen:

Analytics & Insights für die Fertigung:

Hersteller können benutzerdefinierte Dashboards erstellen, um wichtige Daten zu visualisieren. Dank der Integration mit Manufacturing Data Engine können IngenieurInnen und WerksleiterInnen automatisiert neue Maschinen und Fabriken einrichten, um mit standardisierten Dashboards, KPIs und On-Demand-Drilldowns neue Erkenntnisse über das gesamte Werk zu gewinnen. Diese Informationen können dann im ganzen Unternehmen und mit Partnern geteilt werden.

Erkennung von Anomalien auf Maschinenebene:

Dies hilft HerstellerInnen dabei, Anomalien zu erkennen, sobald diese auftreten, und liefert (mithilfe der Time Series Insights API) Warnmeldungen anhand von Echtzeit-Maschinen- und Sensordaten, etwa zu Geräuschen, Vibrationen oder Temperatur.

Vorausschauende Wartung:

Befähigt die HerstellerInnen, den Wartungsbedarf einer Anlage vorherzusehen und dadurch Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren. Man kann dazu ML-Modelle und präzise KI-Optimierungen nutzen, die binnen einiger Wochen einsetzbar sind.