Industrie 4.0
Vorausschauende Wartung
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Mindbreeze-Kommentar: Informationen erfassen, verstehen und interpretieren
Schon im Jahr 2005 bei der Gründung von Mindbreeze hatten unsere Kunden oft mehr als 100 Millionen Dokumente in nur einer einzigen Datenquelle. Bereits damals haben wir verstanden, dass Unternehmen nicht einfach eine Software kaufen wollen, sondern eine Lösung für ihr Problem brauchen. Konkret geht es darum, Informationen so aufzubereiten, dass auf einen Blick erkennbar ist, was relevant ist und was nicht. Eine Herausforderung, da die Informationen oft in historisch gewachsenen Silos verstreut sind. Unsere internationalen Großkunden haben zwischen 200 und 500 verschiedene Datenquellen. Das macht es schwer, alle relevanten Informationen zu einem bestimmten Thema, wie zu einem Kunden, zu einem Mitbewerber oder einem Bauteil abzurufen. Dazu kommt, dass verkürzte Antwortzeiten auf komplexe Fragestellungen immer stärker zum Kriterium im täglichen Wettbewerb von Unternehmen werden. Beispiel Customer-Service-Bereich: In einem Callcenter hat der Mitarbeiter die Aufgabe, seinen Kunden rasch eine qualitativ hochwertige Antwort zu geben. Die Antwort versteckt sich aber vielleicht in irgendeinem Dokument, das theoretisch verfügbar wäre, aber der Mitarbeiter findet es nicht. In der Vergangenheit und teilweise auch noch heute versuchten Unternehmen das Problem etwa mit einem Wissensmanagementsystem à la Wiki in den Griff zu bekommen und Wissen explizit zu machen. Anstatt aber die Daten in ein neues System zu migrieren, bleiben die Daten bei einer Insight Engine dort, wo sie erzeugt werden – beispielsweise in einem Filesystem, im CRM, am Mailserver oder im Internet. Alle relevanten Datenquellen werden über sogenannte Konnektoren angebunden, womit die gewachsene Informationslandschaft im Unternehmen unverändert bleibt und die Daten auch nicht manuell gewartet werden müssen. Ein wichtiger Punkt dabei ist, dass Insight Engines die gesamte Sicherheitslandschaft des Unternehmens mit allen Berechtigungen berücksichtigen und bei jeder Abfrage prüfen. Ein Mitarbeiter erhält nur jene Informationen angezeigt für die er auch die Berechtigungen besitzt.
Betrachtet man die Entwicklungen der vergangenen Jahre, so stehen wir erst am Anfang der Möglichkeiten. Wir sprechen heute von Künstlicher Intelligenz, aber tatsächlich nutzen wir aktuell nur einen Teil. In der Zukunft wird es immer mehr in Richtung digitaler Assistenz gehen, so wie wir es heute bereits von Alexa, Siri und Cortana kennen. Wie auch schon innerhalb der letzten Jahre geht es immer mehr darum, Informationen im Detail semantisch zu erfassen, zu verstehen und zu interpretieren. Anwender wünschen sich einen digitalen Assistenten der 24/7 verfügbar ist und von dem man auf Fragen prompt richtige und akkurate Antworten erhält. Auf eine Frage wie „Wann und wo wurde Marie Curie geboren?“ wollen wir beispielsweise nicht unzählige Dokumente und Links in denen „Marie Curie“ vorkommt. Wir wollen die konkrete Antwort „7. November 1867 in Warschau, Polen“. Es genügt nicht mehr nur Dokumente zu liefern. Der Kontext des Fragenden muss richtig interpretiert und Informationen müssen semantisch aufbereitet werden.
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