Black Beauty war ein berühmtes Filmpferd, das vielen Lesern dieses Beitrags sicher noch bekannt ist. Da es sich um die Geschichte eines Arbeitspferdes handelte, schließen wir mit einer neuen Geschichte rund um die Digitalisierung daran an.

Nach inzwischen vielen Kundengesprächen zum Thema Digitalisierung und den damit verbundenen Technologien erkannte ich, dass oftmals sehr fokussiert von einem IoT-Projekt gesprochen wurde, oder aber von einem KI-Projekt. Es fehlte jedoch manchmal das Big Picture, das die Abhängigkeiten- und darüber hinaus die Gründe für die Abhängigkeiten zwischen den Themengebieten erklärt. Aus diesem Grund habe ich das nachfolgende Bild geschaffen, mit dem ich seit einiger Zeit erfolgreich arbeite.

Was ist ein Pferd und was kann es für mich tun?

Hierfür starte ich zu Beginn mit der Frage an die Teilnehmer, was sie auf dem Bild sehen. Überrascht, teilweise spöttisch oder verunsichert antworten die meisten „ein Pferd“.

Wir als Menschen können anhand der vorhanden Muster schnell ein Pferd identifizieren, jedoch auch nur deshalb, weil wir zu irgendeinem Zeitpunkt im Leben gelernt haben, dass es sich um eines handelt. Fragen Sie einen Menschen, der noch nie ein Pferd gesehen hat und Sie werden keine Antwort bekommen. Somit weiß dieser Mensch auch nicht, welchen Nutzen ein Pferd erbringen kann.

Unstrukturiert und umfassend: Daten

Beginnen wir jedoch am Anfang. Betrachten wir das Pferd genauer, so werden wir entdecken, dass im linken Abschnitt mehr Punkte und weniger Striche zu sehen sind. Diese Punkte sind die Grundlage für das Pferd. Es wäre jedoch kein Rückschluss ohne Striche und ohne schattierte Flächen darauf möglich, dass alle Punkte in Summe ein Pferd ergeben. Würde nur eine Teilmenge von noch mehr Punkten ein Pferd ergeben, dann wäre ein Rückschluss gar nicht mehr möglich. So verhalten sich auch die in einem IoT Projekt generierten und gesammelten Daten zum Nutzen. Viele Daten bedeuten noch keinen wirtschaftlichen Nutzen. Daten können dabei von Maschinen, Sensoren, Menschen und Prozessen generiert werden.

Wertvolle Informationen aus Daten gewinnen

Um einen Schritt weiter zu kommen sind Daten-Analytiker gefordert, sinnvolle Verbindungen zwischen den Daten herzustellen. Die dabei zu beantwortende relevante Frage ist jedoch, was sind relevante Daten? Würden wir ein Projekt „von unten nach oben“ (Technologie zu Prozess) entwickeln, dann gäbe es auf diese Frage keinen plausible Antwort. Deshalb ist es wichtig, das Projektziel zu kennen und jene Informationen, die hierfür aus der Unmenge an generierten Daten verwertet und verknüpft werden sollen. Durch Big Data Analytics und Data Science entstehen aus Daten genau jene wertvollen Informationen. Der Unterschied zwischen Daten und Informationen ist damit auch erklärt: Daten sind unstrukturiert und umfassend, Informationen sind dagegen eine extrahierte und verknüpfte Teilmenge, die für die nächste Phase wertvoll sind.

Muster verstehen und Entscheidungen treffen

In der nächsten Phase entsteht aus den Informationen ein Verständnis für Muster. Dies ist genau jener Schritt, der es uns als Mensch ermöglicht aus Punkten, Linien und Schattierungen ein Pferd zu erkennen. Und wir haben gelernt, welche Fähigkeiten und damit welchen Nutzen ein Pferd hat. In der Digitalisierung stehen wir nun an jenem Punkt, wo wir durch künstliche Intelligenz die Möglichkeit erlangen, Muster und Nutzen zu verbinden. Wir trainieren die künstliche Intelligenz solange mit Bildern von Pferden, bis diese selbstständig in der Lage ist, weitere Bilder zu analysieren und selbstständig ein Pferd zu identifizieren. Wir haben dem neuronalen Netzwerk beigebracht „das ist ein Pferd“. Rudimentär und sehr fokussiert betrachtet, verfügt die künstliche Intelligenz nun über menschliche Fähigkeiten (was den Begriff auch erklärt).

Das reine Wissen der künstlichen Intelligenz darüber, dass es sich um ein Pferd handelt ist lobenswert, jedoch fehlt noch der wirtschaftliche Nutzen. Dieser entsteht erst dadurch, dass wir der KI erlauben mit der Erkenntnis etwas anzufangen. Im einfachsten Fall erhält der Anwender in sekundenschnelle die Information, dass auf 10.000 Fotos 50 Pferde gefunden wurden und dieser kann nun entscheiden was er damit anfängt, oder aber die KI entscheidet selbstständig. Dies kann z.B. folgenden Prozess zu Folge haben:

In der Einfahrt steht ein Objekt, das von der KI über einen Videostream (IoT) erkannt und als Pferdefuhrwerk identifiziert wurde. Es identifiziert das Pferd ferner als „Pinzgauer“ und erhält über das ERP System weiterführende Informationen, dass ein „Pinzgauer“-Pferdefuhrwerk 2 Tonnen Last bewegen kann. Die KI hat ebenso Wissen darüber, dass 5 Auslieferungen mit je einer Tonne anstehen sowie 1 Auslieferung mit 1,8 Tonnen. Es entscheidet, dass der Pinzgauer die 1,8 Tonnen Auslieferung übernehmen wird, dirigiert das Fuhrwerk an das richtige Ladeterminal, informiert den Kunden über den Versandstatus und gibt der Logistik eine Information zum Ladebeginn. Die KI hat mit den richtigen Informationen aus den passenden Daten und der Fähigkeit Muster zu erkennen, eigenständige Entscheidungen getroffen.

Ersetzen Sie das Pferd durch ein x-beliebiges anderes Beispiel innerhalb eines Prozesses und sie haben mit Digitalisierung einen wirtschaftlichen Nutzen generiert. Um das Bild anschaulich zu vermitteln, haben wir hier bei den Daten begonnen. In der Praxis sollen Projekte dagegen immer im Prozess beginnen und genau den umgekehrten Weg durchlaufen.