Die sechs Kriterien, die den Erfolg von Industrie-KI vorhersagen
Nutzen Sie diese Gewichtungen, um jede Plattform in Ihren eigenen Demos zu bewerten. Es sind dieselben wie in der Einkäufer-Scorecard.
| Kriterium | Gewicht | Was wir bewerten |
|---|---|---|
| Time-to-Value | 20% | Die Zeit von der Installation bis zur ersten validierten, monetarisierbaren Erkenntnis. Tage schlagen Wochen; Quartale scheitern. |
| ML-Tiefe & Erklärbarkeit | 20% | Entdeckt die Plattform unbekannte Ursachen (unüberwachtes Lernen auf Prozessvariablen) oder überwacht sie nur von Menschen gesetzte Schwellwerte? Kann ein Ingenieur sehen, warum ein Alarm ausgelöst wurde? |
| Nutzbar ohne Data Scientist | 15% | Können Prozess- und Instandhaltungsingenieure sie allein betreiben, oder setzt der Anbieter stillschweigend ein eigenes Data-Team voraus? |
| Integration & Datenerfassung | 15% | Anbindung an vorhandene Sensorik, SPSen und Historians; benötigte Hardware; Zeit bis zur ersten angebundenen Linie. |
| Nachgewiesene Ergebnisse | 15% | Verifizierte, referenzierbare Ergebnisse mit Zahlen (% Ausschuss, % Energie, Stillstandsstunden) über mehrere Branchen und Jahre. |
| Kommerzielle Zugänglichkeit | 15% | Einstiegspreis, Pilot- und Testbedingungen, Vertragsflexibilität für Mittelstandswerke, nicht nur für Konzerne. |
So nutzen Sie das Raster
Bewerten Sie jeden Anbieter pro Kriterium mit 1 bis 5, möglichst auf Ihren eigenen Daten. Versprechen ohne Zahlen zählen bei belegten Ergebnissen nicht. Verlangen Sie eine terminierte Zusage für eine erste validierte Erkenntnis an Ihrer Linie. Gewichten Sie um, wenn Ihr Werk andere Prioritäten hat, aber notieren Sie die neuen Gewichte vor der ersten Demo.
Wir legen dieselben Kriterien an, wenn Werke uns bewerten, angefangen bei Time-to-Value: Live-OEE in rund zwei Stunden, ohne SPS-Eingriff.
Shortlisten Sie nicht blind.
Die sechs gewichteten Kriterien, die vorhersagen, ob eine Industrie-KI-Einführung überlebt: in einem Excel-Blatt, das Sie während der Demos selbst benoten.