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Datentechnologien

Es steht und fällt mit Hardware und Know-how

20. Mai 2021, 14:30 Uhr   |  Autoren: Paul Höcherl & Sven Nimmich / Redaktion: Lukas Steiglechner | Kommentar(e)

Es steht und fällt mit Hardware und Know-how
© Lenovo

Um neue Technologien wie Künstliche Intelligenz oder Internet of Things zu implementieren, brauchen Unternehmen sowohl das geeignete Fachpersonal mit dem passenden Know-how als auch die technische Ausstattung, um solche Projekte umzusetzen. Dies bedarf vor allem einer umfänglichen Planung.

Viele kleine und mittlere Unternehmen haben nach wie vor Schwierigkeiten, Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) oder das Internet of Things (IoT) für neue und innovative Geschäftsfelder einzusetzen. Zu komplex und zu weit weg scheinen die zugehörigen Fragen und Aspekte zu sein. Einer der Aspekte kreist dabei immer wieder um die passende Ausstattung im Bereich Hard- und Software. Doch es braucht auch das notwendige Know-how, um zukunftsträchtige Anwendungen und Services einzuführen und zu implementieren. Unternehmen brauchen einen Weg, um ihre individuelle KI- und IoT-Strategie zu entwickeln. Alternativ kann auch externe Unterstützung hilfreich sein.

Künstliche Intelligenz kann Prozesse automatisieren

KI-Anwendungen einzusetzen bedeutet oftmals regelmäßig wiederkehrende Aufgaben und Prozesse zu automatisieren. Eintönige Arbeiten, wie beispielsweise Produktionsfehler aufzuspüren oder Wartungszyklen automatisiert festzulegen, lassen sich von KI-gestützten Anwendungen und Maschinen effektiver bewältigen als von FacharbeiterInnen. Vor allem werden die Fachkräfte so entlastet und erhalten neue Freiräume für andere Aufgaben.

Soll eine KI dabei helfen, Prozesse zu Intelligenz automatisieren, ist es unter anderem wichtig, dass sich IT-Verantwortliche über die Anforderungen an die benötigten Daten sowie Hard- und Software im Klaren sind. Vom ersten Tag an kann ein KI-Projekt mit den richtigen und validen Daten stehen und fallen. Daher kommt es in einem ersten Schritt darauf an, die betreffenden Datentypen zu verstehen. Sprich: Handelt es sich bevorzugt um strukturierte Daten wie Tabellen und Datenbank oder eher um unstrukturierte Daten wie Bild-, Video- und Audiodateien. Unstrukturierte Daten erfordern beispielsweise in aller Regel mehr Speicherplatz und mehr Rechenleistung. Hinzu kommen Aspekte wie die Datenmenge, die ein Unternehmen generiert, und der Speicherort, an dem die Daten aufbewahrt werden.

Dezentral mit Edge Computing

Sämtliche vorhandenen Geräte eines Unternehmens produzieren große Mengen an Daten, unter anderem durch die verbaute Sensorik. In diesem Kontext kommt zunehmend Edge Computing zum Einsatz. Dabei steht die Rechenleistung nicht mehr zentral, sondern dezentral zur Verfügung. Daten können dort verarbeitet werden, wo sie entstehen. So setzen beispielsweise fertigende Unternehmen Videokameras und andere Sensorik für die Qualitätskontrolle ein. Das generiert große Datenmengen, die dafür erforderlich sind, die Produktionsqualität automatisiert zu überprüfen. Hierfür gleichen Software-Anwendungen, mithilfe der KI, Echtzeit-Videostreams mit vorhandenen Videodaten ab. So sollen sich Fehler bei der Produktion schneller und zuverlässiger erkennen lassen als mit dem menschlichen Auge.

Datenmenge und Speicherumgebung müssen zusammenpassen

Die Speicherlandschaft eines solchen Anwendungsfalls drängt die Frage auf, wie lange die generierten Daten aufbewahrt werden müssen. Maschinen-, Bild- oder Videodaten sind dabei von eher kurzer Dauer relevant und nützlich. Gleichzeitig sollen Daten möglicherweise erst zu einem späteren Zeitpunkt analysiert und verwertet werden. Diese und weitere Überlegungen bestimmen die Größe und den Speichertyp, ob Tera- oder Petabyte, lokale oder zentrale Speichereinheiten sinnvoll sind. Die Aktualität von Daten spielt dabei ebenfalls eine Rolle.

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1. Es steht und fällt mit Hardware und Know-how
2. Referenzdaten sind ausschlaggebend
3. Das eigene Rechenzentrum in die Cloud überführen

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