Unternehmen der Fertigungsindustrie beschäftigen sich immer intensiver mit der Frage, wie sie die enormen Datenmengen, die an den verschiedenen Produktionsstandorten entstehen, besser nutzen können. Das Ziel: Größere Transparenz und messbare Prozessverbesserungen.

Dazu ist es notwendig, dass die Unternehmen relevante und praxistaugliche Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können. Hierzu zählt auch die Anwendung geeigneter Analyseverfahren, oftmals flankiert durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Denn KI-getriebene Anwendungen sind in der Lage, durch die Erkennung von Abhängigkeiten und Korrelationen noch mehr Erkenntnisse aus riesigen Datenbeständen herauszufiltern – und zwar schneller, als dies bei einer manuellen Auswertung je möglich wäre.

Das hier präsentierte IDC-Whitepaper basiert auf der Umfrage „AI in Manufacturing“ (KI in der Fertigung), die von IDC durchgeführt und von InterSystems gesponsert wurde. Die Umfrage hat unter anderem ergeben, dass Investitionen in die Smart Factory messbare Vorteile in der Praxis mit sich bringen und die Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (GAE) und Kosteneinsparungen umso deutlicher ausfallen, je stärker die Hersteller datengestützte und KI-fähige Smart-Factory-Konzepte übernehmen.

Erfahren Sie außerdem, welche regionalen Unterschiede es bei der Umsetzung von KI- und ML-Initiativen gibt, wie die Unternehmen IT- und OT-Daten zusammenführen und vor allem, welche konkreten Anwendungsszenarien die Entscheider für KI- und ML-Technologien erkennen.