Richtlinien zur Optimierung KI-gestützter Simulationen
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zunehmend den Bereich der Simulationen, insbesondere durch den Einsatz von Digital Twins. Durch die Kombination von KI und Simulationen können Unternehmen komplexe Prozesse feiner auflösen und effizienter gestalten. Diese Optimierung schafft nicht nur Kostenersparnisse, sondern auch neue Innovationsmöglichkeiten. Der richtige Einsatz von KI-gestützten Simulationen ist jedoch entscheidend, um die gewünschten Verbesserungen zu erzielen.
Typische Fehler bei KI-gestützten Simulationen
Erster Fehler ist der unzureichende Dateninput. Häufig wird der Fehler gemacht, den digitalen Zwilling mit unvollständigen oder nicht ausreichend repräsentativen Daten zu füttern. Eine KI-gestützte Simulation ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Um den Simulationen die notwendige Präzision zu verleihen, müssen Unternehmen darauf achten, qualitativ hochwertige und umfassende Datensätze zu verwenden.
Zweitens werden die Modelle oft überoptimiert. Dies geschieht, wenn ein Modell zu stark auf eine bestimmte Art von Daten zugeschnitten wird und dadurch seine allgemeine Anwendbarkeit verliert. Es ist wichtig, Modelle zu trainieren, die flexibel genug sind, um auf verschiedene Szenarien reagieren zu können, ohne in ihrer Vorhersagekraft eingeschränkt zu sein.
Korrektur dieser Fehler
Um den ersten Fehler zu beheben, sollten Unternehmen eine gründliche Datenprüfung einführen. Sie können beispielsweise Checklisten verwenden, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten gesammelt und auf Qualität überprüft werden. Der Prozess der Datenbeschaffung sollte kontinuierlich optimiert sowie in regelmässigen Abständen überprüft werden, um sicherzustellen, dass die Informationen stets aktuell und vollständig sind.
Zur Korrektur des zweiten Fehlers bedarf es eines ausgewogenen Modelltrainings. Dies kann durch den Einsatz von Cross-Validierungsverfahren und regelmässigen Tests auf bisher nicht genutzten Datensätzen erreicht werden. Hierbei ist es entscheidend, ein Team aus erfahrenen Datenwissenschaftlern einzubinden, die Modelle sowohl entwickeln als auch ständig evaluieren und anpassen können.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den ersten 14 Tagen sollten Unternehmen einen umfassenden Datenqualitäts-Check durchführen. Dazu gehört die Sammlung aller bestehenden Daten, die Analyse ihrer Qualität und Relevanz, sowie die Identifikation von Lücken, die mit zusätzlichen oder neu erhobenen Daten geschlossen werden können.
Während dieser Zeit kann eine Arbeitsgruppe gebildet werden, um Datenstrategien zu entwickeln, die zum Business Case passen. Diese Gruppe sollte aus Vertretern aller relevanten Abteilungen bestehen, um die vielfältigen Anforderungen zu berücksichtigen.
In den folgenden 16 Tagen liegt der Fokus auf der Modellanpassung. Beginnen Sie mit der Rekalibrierung bestehender Modelle anhand der neu bewerteten Daten und wenden Sie dabei die Cross-Validierungsstrategien an. Organisieren Sie Workshops mit Ihren Datenwissenschaftlern, um die Modelle auf verschiedene Szenarien zu testen und sie widerstandsfähiger gegenüber unterschiedlichen Dateninputs zu machen.
Innerhalb eines Monats sollten die Optimierungen spürbar sein. Ab diesem Zeitpunkt ist es wichtig, die Prozesse kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um den effizienten Einsatz der KI-gestützten Simulationen in Ihrem Unternehmen sicherzustellen.