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Wie kann KI in der Industrie vorausschauende Wartung ermöglichen und automatisch wirksame Prozesse anstoßen? Darum geht es bei Smart Data Ecosystems. Sie basieren nicht auf KI-Modellen, die mit breit verfügbaren Daten trainiert werden können, sondern auf industriellen Anwendungsfällen künstlicher Intelligenz. Wenn KI hier ihr gesamtes Potenzial entfalten soll, braucht sie qualitativ hochwertige und domänenspezifische Daten aus Produktions- und Wartungsprozessen, spezifisches Fachwissen und eine ausreichende Datenmenge, um beispielsweise Wartungsprozesse automatisch anstoßen zu können (Agentic AI).

Eine zentrale Herausforderung dabei ist die sogenannte Data Scarcity: Fehlerfälle und Anomalien treten in industriellen Prozessen vergleichsweise selten auf, sind für das Training von industriellen KI-Systemen jedoch besonders wertvoll. Um robuste und zuverlässige KI-Modelle zu entwickeln, müssen daher Daten aus unterschiedlichen Anwendungsszenarien und Unternehmen zusammengeführt werden. Kurz gesagt: Unternehmen müssen ihre sensiblen Daten teilen.

Hier kommen Datenräume (Dataspaces) ins Spiel: Sie ermöglichen Vertrauen, Datensouveränität, Interoperabilität und klare Regeln für die Datennutzung. Zusammen mit einer hohen Datenqualität sind das die Grundlagen, um wertschöpfende KI-Systeme in der Industrie aufsetzen zu können. Denn gerade für KI gilt: »Garbage in, garbage out«. Datenräume bilden damit einen wichtigen Baustein für den europäischen Weg in die industrielle KI-Nutzung.