Qualitatives Labeln

Geschäftsprozessdaten mit
maschinellem Lernen aufbereiten

Industriellen KI-Verfahren gehört die Zukunft. Die Herausforderung: Vorhandene Daten müssen für entsprechende Funktionalitäten zunächst aufbereitet – gelabelt – werden. Das trifft z.B. auf die Anwendung von KI-Methoden auf Geschäftsprozessdaten zu. Denn anders als in der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung, bei denen die Bedeutung einmal gelabelter Datenmuster semantisch weitestgehend unverändert bleibt, sind die zu labelnden Muster in Geschäftsprozessdaten dynamisch und immer wieder anders strukturiert, etwa durch kontinuierlich wechselnde Auftragsmixe und Prozesszustände. Ein Labeln auf Basis manueller Datenanalyse ist in diesem Kontext extrem aufwändig und daher ungeeignet. Gesucht sind automatisierte Lösungsansätze, die auf bestehende Strukturen aufsetzen und die vorhandenen Daten passgenau aufbereiten.

(Bild: PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH)

Ein solches maschinelles Lernverfahren ist das Qualitative Labeln, das Bestandteil des Frameworks der Deep Qualicision KI ist. Dieses Lernverfahren kann auf der Behandlung von Key Performance Indicators (KPIs) beruhende Software um selbstlernende Labeling-Fähigkeiten erweitern. Zwischen den nicht aufbereiteten, rohen Geschäftsprozessdaten und Methoden der künstlichen Intelligenz schlägt das Verfahren auf diese Weise automatisiert eine algorithmische Brücke. Die Auswertung von Datenströmen bereitet rohe Geschäftsprozessdaten für Prozessverantwortliche in verständlicher Form auf. Daten aus diesen Prozessen werden mit KPIs qualitativ bewertet und Zusammenhänge daraus erlernt. So werden Geschäftsprozessdaten laufend qualitativ gelabelt und für den Einsatz weiterer KI-Methoden aufbereitet.

Einfacher Start

Der Start in die Anwendung von KI-Methoden ist damit denkbar einfach, denn die KPI-Zusammenhangsanalyse hilft, Geschäftsprozessdaten so einzuordnen, dass die Software aus rohen Daten Zusammenhänge lernt. Das qualitative Labeln der Geschäftsprozessdaten erfolgt mittels KPIs. Dabei besteht die Eingabe für die Software aus zwei Hauptkomponenten: Zum einen aus der Mitschrift von Datenströmen des zu analysierenden Geschäftsprozesses sowie deren automatischer Umwandlung in Zeitreihen mit Hilfe von Zeitstempeln. Zum anderen aus der Abstimmung zu den KPIs mit den für den Geschäftsprozess Verantwortlichen (POWN), anhand derer der betreffende Geschäftsprozess analysiert werden soll. Zusätzlich gilt es, die Wertebereiche der KPIs in gewünschte und nicht gewünschte einzuteilen.

KPI Anlagenauslastung

Ein KPI kann beispielsweise die Auslastung einer Anlage in einem produzierenden Betrieb sein. Erstrebenswert wäre dabei eine Auslastung größer 85 Prozent. Werte darunter sind dagegen negativ und können, je größer die Abweichung, als zunehmend ungünstig angesehen werden. Auch für Rüstzeiten sind ähnliche Vorgaben möglich: Ein Anteil der Rüstzeit mit unter zehn Prozent ist positiv, ein Anteil darüber negativ zu bewerten.

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