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Warum Observability?

Die Ausgangssituation

Sie haben ein analytisches Projekt mit Einsatz von KI erfolgreich umgesetzt und in Betrieb genommen.

 

Was dann?

Bloß nicht nur „laufen lassen“. Nachdem ein analytisches Projekt mit Einsatz von KI erfolgreich umgesetzt und in den Betrieb genommen wurde, ist es wichtig, kontinuierlich an der Wartung und Optimierung der Lösung zu feilen. Dies ist entscheidend, um die Genauigkeit und Effektivität der KI-Modelle aufrechtzuerhalten, da sich Betriebsbedingungen, Kundenverhalten, Marktsituationen und andere Variablen ständig ändern.

Man stelle sich ein Schiff am Ozean vor, dessen Kapitän ständig den Kompass beobachtet und externe Faktoren wie Wetter einberechnet, um zum Zielhafen zu kommen. Nur einmal zu Beginn der Reise auf den Kompass zu sehen, wird nicht ausreichen, um in den sicheren Hafen zu gelangen.


Eine Lösung mit Einsatz von KI in der Industrie soll weiter gewartet und optimiert werden.

Hier sind die Gründe:


  • Anpassung an sich ändernde Betriebsbedingungen, um die Genauigkeit und Effektivität von KI-Modellen zu erhalten.Beispielsweise können Temperatur, Druck, Feuchtigkeit und andere Variablen sich im Laufe der Zeit ändern, was die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen beeinträchtigen kann. Durch regelmäßiges Monitoring können Unternehmen Anomalien frühzeitig erkennen und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Genauigkeit und Effektivität ihrer KI-Lösungen zu erhalten. Dasselbe gilt für das Kundenverhalten, Marktsituation und Mitbewerber. Alles ist in Bewegung und so muss das Modell angepasst werden, um langfristig gute Ergebnisse zu liefern.

 

Nicht zuletzt können (und sollten) neue Datenquellen eingespeist werden, deren Anbinden in das analytische System die Resultate weiter verbessern. Hier ist an neue Produkte mit neuen Kunden, neue Industriesysteme, die neue Daten liefern, und neuen Daten aus öffentlicher Hand zu denken.

 

  • Früherkennung und proaktive Reaktion auf unerwartete Ereignisse, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Produktivität zu maximieren. Hier geht es um Ausfälle, Materialschwankungen, Naturereignisse, regulatorische Veränderungen am Markt usw. Das alles hat Einfluss auf die Genauigkeit der Analyse.

 

  • Gewährleistung von Sicherheit und Zuverlässigkeit in sicherheitskritischen Umgebungen durch die Identifizierung potenzieller Risiken und die Umsetzung geeigneter Maßnahmen. KI-Lösungen werden oft in sicherheitskritischen Umgebungen eingesetzt, wo Ausfälle oder Fehlfunktionen schwerwiegende Folgen haben können. Auch hier ändert sich die Landschaft dynamisch wie beispielsweise neue Vektoren der Angriffe an Zielunternehmen, innovative Technologien, die neue Risiken mit sich bringen oder es werden alte Schwachstellen in der Software entdeckt.

 

Wie hilft Datasense Consulting?

Unser Ansatz wird in der Industrie gängig „Observability“ genannt. Wir bieten unseren Kunden, durch unsere eigene Monitoring Lösung den Überblick über die Performance der Systeme und Genauigkeit der Vorhersagen (bei Predictive) zu behalten.

Die Hauptkomponenten sind im Bild zu sehen.



Gut zu wissen

Vertrauliche Daten verlassen nicht den Perimeter des Kunden, sondern nur die System- und Data Logs, welche es uns ermöglichen, die Performance des ML-Systems zu beobachten und zu optimieren.

 

Die fortlaufende Überwachung ist entscheidend, um langfristige Leistung, Sicherheit und Wettbewerbsfähigkeit zu gewährleisten. Durch die Implementierung von Observability können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen optimal funktionieren und den sich ständig ändernden Anforderungen gerecht werden.

 


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