KI erfolgreich einführen – Daten, Systeme und Prozesse als Grundlage

Zielgruppe

Führungskräfte, technische Entscheider sowie Mitarbeitende aus den Bereichen IT, Operational Technology (OT), Produktion, Instandhaltung und Digitalisierung

Ziele

Die erfolgreiche Umsetzung von KI-Anwendungen scheitert in der Praxis selten an den Use Cases selbst, sondern häufig an fehlenden strukturellen Voraussetzungen in der Datenlandschaft und technischen Architektur. Ziel des Seminars ist es, ein klares Verständnis für die notwendigen Voraussetzungen zur industriellen Nutzung von KI zu vermitteln.

Die Teilnehmenden lernen, wie Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Systemintegration systematisch bewertet werden können und welche technischen Architekturentscheidungen für eine skalierbare KI-Nutzung erforderlich sind. Nach dem Seminar sind die Teilnehmenden in der Lage, den Reifegrad ihrer bestehenden Daten- und Systemlandschaft realistisch einzuschätzen und fundierte Entscheidungen für eine tragfähige Zielarchitektur zu treffen.

Inhalte

• Einordnung – Warum KI-Projekte ohne Daten- und Technologiereife scheitern
• Datenlandschaft – ERP, MES, IIoT, Sensorik und Datenflüsse
• Datenqualität und Datenverfügbarkeit – Bewertung und Verbesserungsansätze
• Data Governance – Rollen, Verantwortlichkeiten und Zugriffslogiken
• Zielarchitektur – On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Modelle
• Integration von Produktions- und IT-Systemen (OT/IT) und typische Herausforderungen
• Betrieb, Überwachung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen (MLOps)
• Skalierung – Vom Pilotprojekt zur produktiven Nutzung
• Ableitung einer Zielarchitektur und konkreter Maßnahmen

Methoden

Theorie-Input, strukturierte Analyse der eigenen Systemlandschaft, praxisnahe Übungen, Einzel- und Gruppenarbeiten, Austausch und Diskussion