KI-gestützte Prozessüberwachung: Effizienz steigern

Überwachung von Prozessen mit künstlicher Intelligenz

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Überwachung betrieblicher Prozesse bietet Unternehmen erhebliche Vorteile. Durch den intelligenten Einsatz dieser Technologie können Abläufe nicht nur effizienter, sondern auch präziser überwacht werden. Dies fördert eine schnellere Anpassung an veränderte Bedingungen und minimiert Fehlerpotenziale. Doch um den vollen Nutzen von KI bei der Prozessüberwachung zu realisieren, ist es entscheidend, typische Fehler zu vermeiden und optimierte Ansätze zu verfolgen.

Typische Fehler bei der Prozesseüberwachung mit KI

1. Unzureichende Datenqualität

Viele Unternehmen vernachlässigen die Qualität der Daten, die zur KI-gestützten Überwachung verwendet werden. Fehlerhafte oder inkonsistente Daten führen zu falschen Analysen und Entscheidungen. Um dies zu beheben, ist es wichtig, regelmässige Datenprüfungen durchzuführen und klare Standards für die Datenerhebung und -speicherung aufzustellen.

1. Überkomplexe Modelle

Bei der Einführung von KI neigen einige Unternehmen dazu, komplexe Modellansätze zu überladen, was deren Wartung und Anpassung erschwert. Hier sollte der Fokus auf der Implementierung von einfacheren, selbsterklärend und gut getesteten Modellen liegen, die einen klaren und nachvollziehbaren Nutzen bieten.

1. Mangelnde Integration und Schulung

Oft wird die KI-Technologie isoliert eingesetzt, ohne in bestehende Systeme integriert zu werden, oder die Mitarbeitenden werden nicht ausreichend geschult. Dies führt zu einer Kluft zwischen Technologiepotential und praktischer Anwendung. Um die Integration zu verbessern, sollte ein schrittweiser Implementierungsplan erstellt werden, der Weiterbildung für die Mitarbeitenden einschliesst, um deren Akzeptanz und Kompetenz zu gewährleisten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Datenqualität verbessern: Setzen Sie in den nächsten zwei Wochen einen strukturierten Plan zur Datenüberprüfung auf. Stellen Sie sicher, dass alle verwendeten Datenquellen konsistent und korrekt sind. Planen Sie regelmässige Schulungen zur Datenmanipulation und -pflege für die zuständigen Mitarbeitenden.
• Modellvereinfachung prüfen: Analysieren Sie Ihre bestehenden KI-Modelle auf ihre Effizienz und nachvollziehbaren Nutzen. Die Überprüfung sollte im ersten Monat erfolgen und erfolgt idealerweise in Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Datenwissenschaftler, um Überkomplexitäten zu erkennen und zu vereinfachen.
• Schulung und Integration fördern: Entwickeln Sie innerhalb der nächsten drei Wochen einen Schulungsplan, der sich auf die Interaktion der Mitarbeitenden mit den neuen Technologien konzentriert. Zusätzlich sollten die bestehenden Systeme überprüft und durch die KI-Komponenten erweitert werden, um eine nahtlose Integration zu sichern.

Die optimierte Überwachung durch den intelligenten Einsatz von KI erfordert gezielte Massnahmen und kontinuierliche Verbesserungen. Durch die systematische Vermeidung typischer Fehler und die Etablierung nachhaltiger Prozesse werden KMU in der Lage sein, die Vorteile der künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen.