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Produzierende Unternehmen sind heutzutage aufgrund zunehmender Konkurrenz aus Niedriglohnländern und eines schrumpfenden Technologievorsprungs einem enormen Kostendruck ausgesetzt, sodass Konzepte zur Steigerung der Produktivität erforderlich werden. Diese Konzepte sind vor allem auf die Optimierung innerbetrieblicher Abläufe auf Basis von Rückmeldedaten ausgerichtet. Eine notwendige Bedingung für das Ausschöpfen datenbasierter Wertschöpfungspotenziale ist eine konsistente und widerspruchsfreie Datenbasis. Mit dem Forschungsprojekt „Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung betrieblicher Rückmeldedaten (DaFuER)“ wird demgemäß das Ziel verfolgt, die Erhöhung der Datenqualität von betrieblichen Rückmeldedaten durch die Anwendung von Methoden der Datenfusion zu ermöglichen.
Als Ergebnis des Forschungsprojekts wird in diesem Leitfaden eine Methode zur anwendungsfallspezifischen Ableitung geeigneter Methoden der Datenfusion dargelegt. Zunächst erfolgt die Definition des Anwendungsfalls. Dabei wird zur Ermittlung relevanter Informationsbedarfe den Anwendenden der Methodik eine Übersicht bereitgestellt, welche die verschiedenen für die Produktionsplanung und steuerung benötigten Informationen enthält. Außerdem werden Datenquellen anhand der Art der Datenerfassung klassifiziert. Diese Klassifikation ist die Grundlage für die Identifikation der im jeweiligen Anwendungsfall zur Verfügung stehenden Datenquellen.
Im Folgenden werden aus den verfügbaren Datenquellen diejenigen ermittelt, welche fusioniert werden sollen. Dazu wurde eine tabellarische Übersicht erstellt, mit Hilfe derer Datenquellen den Informationen zugeordnet werden, die sie bereitstellen. Weiterhin werden diese Datenquellen hinsichtlich ihrer Datenqualität auf Basis ausgewählter Qualitätsmerkmale bewertet. Für eine benötigte Information wählen die Anwendenden aus den ihnen zur Verfügung stehenden Datenquellen diejenigen zur Fusion aus, welche den Informationsbedarf decken und sich hinsichtlich der Erfüllung der Qualitätsmerkmale komplementieren.
Zuletzt wird eine für den konkreten Anwendungsfall geeignete Fusionsmethode der ausgewählten Datenquellen bestimmt. Grundlage dafür ist eine morphologische Untersuchung von Datenquellen. Durch eine Clusteranalyse möglicher Fehlerarten in Abhängigkeit der Kombination von verschiedenen morphologischen Merkmalsausprägungen werden prozesstypische Fehler der Datenfusion abgeleitet. Somit ist man in der Lage, anhand der ausgewählten Datenquellen die spezifischen Herausforderungen bei der Datenfusion zu identifizieren. Für die finale Auswahl einer für den Anwendungsfall geeigneten Datenfusionsmethode wurden für die ermittelten Prozessfehler die jeweiligen Eignungen der verschiedenen Methoden bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung wählen die Anwendenden schlussendlich diejenige Methode aus, die für die von ihnen identifizierten Herausforderungen am besten geeignet ist.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.