Industrielle KI braucht mehr als Historian- und Sensordaten oder Informationen aus Enterprise-Systemen. Um zu verstehen, wie Produktion tatsächlich funktioniert, benötigt sie auch Daten direkt aus der Maschinen- und Anlagenebene. Dazu gehören Konfigurationen, Software- und Firmware-Versionen, Änderungen, Asset-Beziehungen, Schwachstellen, Lifecycle-Informationen und die Betriebshistorie.
Viele dieser Daten waren lange fragmentiert, proprietär, unstrukturiert oder auf Unternehmensebene schlicht nicht verfügbar. AMDT schafft daraus eine verlässliche Datengrundlage für industrielle KI, ohne die Systeme zu beeinträchtigen, von denen Ihre Produktion abhängt.
| Grundlegende OT-Daten | KI-fähiger operativer Kontext | |
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Asset vorhanden | Asset-Identität, Anbieter und Gerätetyp |
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IP-Adresse | Engineering- und Produktionskontext |
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Aktuelle Firmware | Software- und Firmware-Versionen |
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Aktueller Status | Historische Konfigurationszustände |
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Konfigurationsdatei | Strukturierte und versionierte Konfigurationshistorie |
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Gerät erkannt | Komponenten und Asset-Informationen |
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Änderung erkannt | Was wurde geändert, wann, durch wen und wie |
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CVE identifiziert | Schwachstelle dem tatsächlichen Asset zugeordnet |
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Asset-Alter | Lifecycle- und Support-Informationen |
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Backup existiert | Backup-Status und historische Wiederherstellungspunkte |
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Zu wissen, dass eine SPS unter einer bestimmten IP-Adresse existiert, ist hilfreich. Entscheidend ist jedoch der Kontext: Um welches Gerät handelt es sich? Wie ist es konfiguriert? Welche Software und Firmware läuft darauf? Was hat sich geändert? Welche Komponenten sind enthalten? Gibt es ein Backup? Welche Schwachstellen bestehen und wie hat sich der Zustand im Laufe der Zeit verändert? AMDT erfasst diesen operativen Kontext und verwandelt ihn in strukturierte historische Daten. Diese lassen sich analysieren, vergleichen, anreichern und für KI-Anwendungen nutzen. |
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OT Security and Service Management braucht mehr als Workflows. Um Assets zu verwalten, Vorfälle zu untersuchen, Änderungen zu bewerten und Risiken einzuordnen, braucht es einen verlässlichen operativen Kontext.
Diese Datengrundlage ist auch für industrielle KI entscheidend: Assets, Konfigurationen, Versionen, Änderungen, Schwachstellen, Lifecycle-Informationen, Wiederherstellungsstatus und Historie.
Damit schafft AMDT die Grundlage für OTSSM und für zunehmend intelligente und automatisierte OT-Prozesse.
Octovision strukturiert und erweitert die verlässlichen Daten aus Octoplant um Informationen zu Assets, Komponenten, Jobs, Lifecycle, Schwachstellen und Risiken. So wird der operative Kontext aus der Produktion für unternehmensweite Analysen, Reporting, Integrationen und zukünftige KI-Anwendungen nutzbar.
Industrielle KI braucht eine belastbare Datengrundlage. Fehlt der notwendige Kontext, können selbst leistungsfähige Modelle die Systeme, die sie analysieren sollen, nur eingeschränkt verstehen.
Ob Sie erste Industrial-AI-Use-Cases erproben, unternehmensweite OT Intelligence aufbauen, OTSSM etablieren oder sich auf stärker automatisierte OT-Prozesse vorbereiten: Octoplant und Octovision schaffen die verlässliche operative Datengrundlage dafür.
Fragen Sie nicht zuerst, was KI leisten kann. Fragen Sie, was Ihre KI wissen muss.
| Anwendungsfall | Was dadurch möglich wird | |
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KI-gestützte OT-Risikoanalyse | Verlässliche Asset-, Konfigurations-, Schwachstellen-, Lifecycle- und historische Daten zusammenführen, damit Security-Teams erkennen, wo der größte Handlungsbedarf besteht. |
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Intelligente Änderungsanalyse | Konfigurationshistorien und Vergleichsdaten nutzen, um relevante Änderungen, ungewöhnliche Muster und mögliche Abweichungen vom erwarteten Zustand zu erkennen. |
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Schnellere Untersuchung von Vorfällen | KI mit umfassendem Kontext zu betroffenen Assets, früheren Zuständen, aktuellen Änderungen, Schwachstellen und Wiederherstellungsinformationen versorgen – statt nur einzelne Alarme als Grundlage zu nutzen. |
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Unternehmensweite OT-Intelligence | Standortübergreifende Abfragen zu Assets, Herstellern, Lifecycle-Status, Schwachstellen und Betriebszuständen auf Basis einer standardisierten Datengrundlage ermöglichen. |
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Prädiktive Resilienz | Historische Betriebsdaten nutzen, um frühzeitig zu erkennen, wo Backups, Konfigurationen, Lifecycle-Status oder wiederkehrende Änderungen auf zunehmende Resilienzrisiken hindeuten. |
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KI-unterstütztes Service-Management | Den verlässlichen operativen Kontext für intelligente Asset-, Change-, Incident- und Problem-Management-Prozesse innerhalb von OTSSM bereitstellen. |
| Die Datengrundlage bestimmt nicht den KI-Anwendungsfall. Sie bestimmt, wie viel die KI wissen kann. | ||
Ein klassisches Asset-Inventar zeigt Ihnen, was aktuell vorhanden ist. Für Industrial Intelligence ist jedoch oft entscheidend zu verstehen, wie dieser Zustand entstanden ist.
Welche Konfiguration lief, bevor das Problem auftrat? Was hat sich geändert? War der Parameter im letzten Monat noch anders? Wann wurde die Firmware geändert? Ist diese Konfiguration über alle Werke hinweg standardisiert? Ist dieses Gerät wiederholt vom freigegebenen Zustand abgewichen?
Octoplant versioniert operative Daten kontinuierlich, anstatt bestehende Informationen einfach durch den jeweils aktuellen Stand zu ersetzen. SmartCompare macht Veränderungen zwischen verschiedenen Versionen sichtbar und nachvollziehbar.
