Interview | Dr.-Ing. Evelina Coycheva, CEO | evniko GmbH

Evelina, bei evniko kennt ihr euch sehr gut mit KI-Anwendungen aus, richtig?

Ja, in der Tat sind Data Science und Künstliche Intelligenz von Beginn an eins unserer Standbeine. Ich persönlich blicke mittlerweile auf einen mehrjährigen wertvollen Erfahrungsschatz mit vielen Anwendungsfällen aus dem industriellen Umfeld zurück.

Kannst du uns einige Beispiele für erfolgreiche Projekte aus der Vergangenheit nennen?

Sicher. KI ist praktisch in allen Unternehmensbereichen anwendbar. Wir konnten bereits erfolgreiche Stabilisierungen von Produktionsprozessen durchführen, die in einem höheren Durchsatz resultieren, genauso wie Anpassung von Parametern – offline wie online – zur Qualitätssicherung, oft als Abhängigkeit von der Beschaffung der eingesetzten Rohstoffe und Materialien. Dazu kommen zahlreiche Beispiele im Bereich des Condition Monitoring und Predictive Maintenance.

Eine Herzensangelegenheit ist mir persönlich der Einsatz von KI zur Überwachung von (unbemannten) Anlagen als Teil der Arbeits- sowie Prozesssicherheit. Nicht zuletzt konnten wir auch etwas exotischere Projekte durchführen, beispielsweise die automatisierte Erkennung von Betrugsfällen bei Abrechnungen. Der Klassiker sind jedoch oft kurze Ursachenanalyse oder Gewinnung von Transparenz über herrschende Bedingungen und Zusammenhänge.

Das klingt alles sehr inspirierend. Dennoch kann ich mir vorstellen, dass es bei diesen Projekten auch einige Herausforderungen gibt.

Natürlich. In den meisten Fällen haben wir mit fehlenden oder unzureichenden Daten- und Systemintegrationen sowie der Datenqualität an sich zu kämpfen. Oft ist neben der Fachkompetenz in Data Science auch ein hohes Domänen- und Prozesswissen erforderlich, um die Daten richtig interpretieren und die richtigen Schlüsse ziehen zu können. KI ist nämlich alles andere als reine Methodenkompetenz.

Neben den technischen Stolpersteinen sind es jedoch immer noch Vorurteile in der Belegschaft oder die Unkenntnis der meisten Funktionen außerhalb der IT- bzw. Digitalisierungsabteilungen, was die Technologie bereits kann (und auch nicht kann).

Und wie geht ihr damit um?

Diese Beobachtungen haben uns dazu bewegt, unsere Toolbox für Datenintegration und -analyse GIANT (Generic Integration and ANalysis Toolbox) zu entwickeln. Dabei handelt es sich um ein komplexes Framework für die Integration und Speicherung von Daten – mit Konnektoren zu Maschinen, bestehenden Systemen sowie anderer (semi-)strukturierten Daten und ausgeklügeltem Datenhandling, mit sehr flexiblen Anwendungsmodulen für Operations, Quality und Supply Chain sowie zwei Modulen für die Datenanalyse und -visualisierung.

Gerade GIANT Advance zielt darauf ab, KI jedem zugänglich zu machen und so die Data Literacy in den Unternehmen zu erhöhen. Damit können Prozess-, Asset-, Instandhaltungsmanager oft selbst durch eine Korrelationsanalyse, Cluster-Bildung oder einen Entscheidungsbaum erste Indizien in den Daten finden, ob bzw. inwiefern sich Prozessparameter beeinflussen, wo der optimale Betriebspunkt eines Assets ist und was nun mal passiert sein könnte, wenn „wir nichts geändert haben, aber die Anlage sich anders verhält“.

Und wenn es bei der Lösungsfindung mal kniffliger wird, stehen wir mit unserer ganzen Expertise und Erfahrung zur Seite.

Ein sehr interessanter Ansatz. Kann man irgendwo mehr darüber erfahren?

Hin und wieder organisieren wir Kommunikationsformate dazu. Dazu lohnt es sich, uns auf Social Media zu folgen. Nach wie vor ist es uns jedoch am liebsten, wenn wir mit möglichen Interessenten in einen persönlichen Austausch treten können. Daher rate ich, unbedarft Kontakt mit mir bzw. uns aufzunehmen.

Vielen Dank, Evelina!

evniko begleitet Unternehmen und Organisationen auf ihrem Weg der Digitalen Transformation. Dabei handelt sie sowohl als Generaldienstleister als auch als Anbieter einzelner Dienstleitungen und Produkte. Zu den Letzteren gehören die Unternehmens- und Technologieberatung, insbesondere die Erstellung und Umsetzung von Unternehmensstrategien und Digitalisierungs-roadmaps, das Technologiescouting, die Durchführung von Machbarkeitsstudien, die Einführung von Technologien sowie das Training und Coaching von Führungskräften und Mitarbeitern. Typische Technologiefelder von evniko sind u.a. Digitale Plattformen, Data Science und Künstliche Intelligenz, mobile Lösungen und Augmented Reality, Predictive Maintenance, Systemintegration und (I) IoT, Digital Plant bzw. Digital Twins, Robot Process Automation (RPA). Darüber hinaus ist evniko auf Design Thinking, New Leadership, Agilen Methoden und New Ways of Working sowie Change-Management spezialisiert.