Warum sich die Chemiebranche das Potenzial des maschinellen Lernens zunutze machen sollte

Dieser Prozess hört sich recht zeitaufwendig an – und ist es wahrscheinlich auch, wenn er mit geringem Technologieeinsatz erfolgen soll.

„Wenn die Qualitätsergebnisse nicht den Standards entsprechen, können Sie Algorithmen entwickeln und Wiederholbarkeitsstudien durchführen, um vorhersagen zu können, wann etwas schiefgehen könnte“, meint Joshi. „Genau dafür kann maschinelles Lernen eingesetzt werden. Wenn Sie die Prozessanalyse manuell vornehmen wollen, dürfte das viel Zeit in Anspruch nehmen. Algorithmen im maschinellen Lernen können Informationen schnell erfassen und Produktqualitätsmängel minimieren, indem sie den Verantwortlichen ermöglichen, aktiv zu werden und direkt Verbesserungsmaßnahmen zu ergreifen.”

Ein weiterer Vorteil für alle Bereiche: Die Daten können nach Bedarf im Zusammenhang betrachtet werden. „Um kritische Entscheidungen zu treffen, werden viele Informationen genau jetzt benötigt“, erklärt Joshi. „Es ist nicht so, dass ich die Entscheidung auch in einem Monat oder in einer Woche oder irgendwann treffen kann. Wenn Menschen Informationen sofort liefern sollen, dauert das aber in der Regel ziemlich lange. Und genau da kommt das maschinelle Lernen ins Spiel. Es ermöglicht dem Menschen, mithilfe der bereitgestellten Informationen schnelle Entscheidungen genau zu treffen.“

Diese Fähigkeit ist für Unternehmen entscheidend, die ihre Daten nicht nur speichern, sondern Erkenntnisse daraus gewinnen wollen. 

„Die Tools sind bereits vorhanden, aber es ist ein großer Unterschied, ob ich die Tools nur besitze oder ob ich sie tatsächlich für die Datenanalyse einsetze“, meint Joshi. „Ich bin gespannt auf das Ergebnis, wenn dieser Sprung geschafft ist und Algorithmen entwickelt werden, mit denen Entscheidungen schneller getroffen werden können. Ich glaube, dass es in Zukunft immer wichtiger wird, in der von maschinellem Lernen unterstützten Datenanalyse ganz vorne dabei zu sein.“

Es spielt auch für die Technologietransformation des Sektors insgesamt eine Rolle, wie maschinelles Lernen einen Beitrag dazu leisten kann. 

„Oft habe ich mein Mobilgerät benutzt und gesagt: ‚Hey, wir können das auch!‘“, erzählt Joshi. „Die anderen meinten: ‚Das ist doch noch Lichtjahre entfernt! Wir haben die Technologie nicht, wir sind noch nicht so weit.‘ Wenn wir dann nach ein paar Jahren wieder miteinander sprechen, sagen sie: ‚Oh, wir sind jetzt angekommen oder hinken der Branche hinterher.‘ Vor allem in der chemischen Industrie gibt es aber viele Anwendungsmöglichkeiten und viele Daten, die bereits zur Verfügung stehen.“

„In naher Zukunft werden Maschinen in der Lage sein, Prognosen anzustellen und Sie im Vorfeld darüber zu informieren, welche Entscheidungen zu treffen sind. Und manchmal werden die Entscheidungen vielleicht von den Maschinen selbst getroffen und nicht von den Menschen, die häufig mehr Zeit für die Prüfung der Daten brauchen. Wenn Informationen automatisch bearbeitet und sofort im gewünschten Format präsentiert werden, können Sie schnellere Entscheidungen treffen und sich eine Spitzenposition im Sektor sichern“, so Joshi.