‘Synthetic Data: Revolutionizing the Industrial Metaverse’ taucht tief in die Beschleunigung der digitalen Transformation durch synthetische Daten ein und enthüllt ihr Potenzial, Branchen neu zu gestalten.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Branchen in beispiellos schnellem Tempo innovieren können, neue Designs testen und Prozesse optimieren, ohne durch physische Einschränkungen behindert zu werden; eine Welt, in der wegweisende Plattformen wie NVIDIA Omniverse die Möglichkeiten und Anwendungen von synthetischen Daten verstärken. In unserem Interview mit Jimmy Nassif, CTO von idealworks und Co-Autor von “Synthetic Data: Revolutionizing the Industrial Metaverse“, enthüllen wir die bahnbrechenden Erkenntnisse hinter dieser Technologie. Jimmy teilt aus erster Hand Erfahrungen und Gedanken darüber, wie synthetische Daten Branchen umgestalten und digitale Zwillinge antreiben.
Jimmy, was hat dich inspiriert, dich mit dem Thema synthetische Daten und ihrem Einfluss auf die Industrie 4.0 zu beschäftigen?
Die Inspiration stammt aus einer Kombination persönlicher Erfahrungen, Branchentrends und technologischer Fortschritte. Seit unserer Zusammenarbeit bei der BMW Group zu diesem Thema haben Marc Kamradt, Joe Tekli und ich aus erster Hand die wachsende Bedeutung synthetischer Daten für die Innovation in Industrien erlebt. Dies, gepaart mit unserem persönlichen Glauben an das transformative Potenzial, hat uns dazu bewogen, das Thema zu erkunden. Als wir den Mangel an vergleichbaren Ressourcen auf dem Markt beobachteten, wurde schnell klar, dass wir unsere Erkenntnisse in einem Buch zu diesem Thema zusammentragen sollten. Unser Ziel war es, anderen eine Roadmap für die Navigation durch die Landschaft synthetischer Daten innerhalb der Industrie 4.0 zu bieten, basierend auf unseren eigenen Erfahrungen und Forschungen.
Deine Leidenschaft für Innovation wird klar deutlich.
Absolut. Unser Wunsch, zum Verständnis davon beizutragen, wie die digitale Transformation Branchen umgestaltet, war eine wichtige Triebfeder. Durch Projekte wie SORDI haben wir den greifbaren Bedarf an synthetischen Datenlösungen erkannt, was unser Engagement für die Erforschung ihrer Auswirkungen weiter verstärkt hat.
Könntest du uns einige Einblicke in den Prozess der Recherche und des Schreibens eures Buches geben?
Kurzum: Es war ein umfangreiches Unterfangen, das sich über 1,5 Jahre erstreckt hat. Dazu gehörte eine akribische Recherche mit unzähligen Quellen, darunter Literaturauswertungen, eingehende Analysen von Fallstudien und Konsultationen mit Branchenexperten. Unser praxisorientierter Ansatz konzentriert sich auf reale Beispiele und konkrete Anwendungsfälle in Unternehmen wie der BMW Group und idealworks.
Zusammenarbeit hat während des gesamten Schreibprozesses eine wichtige Rolle gespielt. Mit der Unterstützung von Dirk Dreher, Managing Director der BMW Hams Hall Motoren GmbH, und dem Vorwort von Rev Lebaredian, VP Omniverse and Simulation Technology bei NVIDIA, haben wir unser Fachwissen und unsere Erkenntnisse gebündelt, um sicherzustellen, dass der Inhalt umfassend ist und vielfältige Perspektiven widerspiegelt. Diese Kollaboration bereichert nicht nur die Qualität des Buches, sondern ermöglicht auch ein ganzheitliches Verständnis des Themas.
Wie revolutionieren synthetische Daten die Art und Weise, wie Branchen die digitale Transformation und die Schaffung von digitalen Zwillingsfabriken angehen?
Synthetische Daten revolutionieren Industrien, indem sie die Erstellung virtualisierter Repliken von realen Assets und Umgebungen ermöglichen. Im Kontext der Industrien erlauben synthetische Daten Unternehmen, virtuelle Kopien physischer Anlagen zu generieren. Diese digitalen Zwillinge können für verschiedene Zwecke verwendet werden, wie zum Beispiel zum Testen neuer Designs, zur Optimierung von Prozessen und sogar zur Vorhersage von Wartungsbedarf.
Wo wir gerade von der Schönheit synthetischer Daten sprechen...
Die Schönheit liegt in ihrer Fähigkeit, reale Szenarien mit hoher Wiedergabetreue nachzubilden. Zum Beispiel können Unternehmen im Fertigungsbereich synthetische Daten verwenden, um Produktionslinien zu simulieren, neue Maschinen zu testen und Arbeitsabläufe zu optimieren, bevor sie physische Änderungen vornehmen. Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert auch die Kosten erheblich, indem der Bedarf an physischen Prototypen minimiert wird. Synthetische Daten beschleunigen die Innovation, indem sie Unternehmen eine Sandbox-Umgebung bieten, in der sie experimentieren, schnell iterieren und Strategien verfeinern können, ohne die Einschränkungen und Risiken, die mit der realen Umsetzung verbunden sind. Das macht sie zu einem wahren Game-Changer für die digitale Transformation.
Welche Rolle spielen die Digitalisierungstechnologien bei der Gestaltung der Zukunft der Industrien?
Digitalisierungstechnologien wie KI, IoT und Computer Vision treiben die Transformation von Industrien voran, indem sie Daten nutzen, um Automatisierung, vorausschauende Wartung und Anpassung zu verbessern. Das Zusammenspiel dieser Technologien schafft Synergien, die Unternehmen zu größerer operationaler Effizienz und Innovation befähigen. Digitale Zwillinge, die auf synthetischen Daten basieren, liefern beispielsweise wertvolle Datensätze für das Training von KI-Modellen und verbessern deren Genauigkeit und Fähigkeiten. Synthetische Daten sind zunehmend kaum mehr von realen Daten zu unterscheiden. Ddie Abhängigkeit von physischen Daten nimmt demzufolge ab. Die Vision besteht also darin, zu einem Modell überzugehen, in dem 100 % der Daten synthetisch sind, um die Möglichkeiten und potenziellen Anwendungen in Industrien zu erweitern.
Wie können wir uns die Integration synthetischer Daten mit anderen Technologien wie IoT und KI vorstellen, um industrielle Prozesse weiter zu verbessern?
Wir sehen eine Zukunft, in der synthetische Daten nahtlos mit diesen Technologien zusammenarbeiten, um intelligentere und reaktionsschnellere industrielle Systeme zu schaffen. Wie bereits erwähnt, spielen synthetische Daten mit einem 80/20-Verhältnis eine entscheidende Rolle beim Training von KI-Algorithmen, insbesondere bei Computer-Vision-Anwendungen. Beispielsweise können synthetische Daten verwendet werden, um Algorithmen darauf zu trainieren, Assets zu erkennen, Qualitätskontrollen durchzuführen und digitale Zwillinge zu erstellen. Das gilt auch für das Training von Robotern in der Logistik, wo synthetische Daten zum semantischen Verständnis beitragen und es den Robotern ermöglichen, Verhalten aus der Erkennung von Assets abzuleiten. Synthetische Daten verbessern die Fähigkeiten von IoT und KI, indem sie hochwertige Trainingsdatensätze bereitstellen und so Fortschritte bei der vorausschauenden Wartung und anderen industriellen Prozessen ermöglichen.
Co-Autor von ‘Synthetic Data: Revolutionizing the Industrial Metaverse’ und CTO bei idealworks, Jimmy Nassif.
Welches sind die wichtigsten Vorteile, die synthetische Daten im Vergleich zu herkömmlichen Datenquellen bieten?
Im Zusammenhang mit dem Training von Computer-Vision-Modellen für industrielle Anwendungen bieten synthetische Daten erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Datenquellen. Einer der bemerkenswertesten Vorteile ist die Skalierbarkeit: Synthetische Daten können in großen Mengen viel schneller erzeugt werden als die Erfassung realer Daten möglich wäre, was Zeit und Ressourcen spart. Darüber hinaus bieten synthetische Daten eine große Vielfalt, indem verschiedene Szenarien simuliert werden können, einschließlich Alterungsprozessen wie Rost und Verschleiß, wie bei SORDI Green. Diese Vielfalt erhöht die Robustheit der Modelle und ihre Fähigkeit, sich an unterschiedliche Bedingungen anzupassen. Kosteneffizienz ist ein weiterer entscheidender Vorteil, da die Generierung synthetischer Daten oft wirtschaftlicher ist als das Sammeln und Annotieren großer Mengen an realen Daten.
Wie sieht es mit menschlichen Fehlern aus?
Synthetische Daten eliminieren menschliche Fehler, löschen sie aus, und verringern den Zeitaufwand für die manuelle Datenerfassung und -annotation. Generative KI-Techniken verbessern synthetische Daten weiter, indem sie Logik in die generierten Datensätze einbetten, wie zum Beispiel die Positionierung von Objekten wie Tischen, Robotern und Paletten in verschiedenen Konfigurationen. Zusammenfassend ermöglichen synthetische Daten Unternehmen, die mit herkömmlichen Datenquellen verbundenen Einschränkungen zu überwinden, indem sie Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Vielfalt und Kosteneffizienz bieten und gleichzeitig die Qualität und Effizienz des Trainings von Computer-Vision-Modellen für den industriellen Einsatz verbessern.
Welchen Rat würdest du Unternehmen geben, die synthetische Daten und digitale Zwillingstechnologien nutzen möchten, um wettbewerbsfähig zu bleiben?
Erstens sollten sie in den Aufbau einer robusten Dateninfrastruktur investieren, die in der Lage ist, synthetische Daten zu erzeugen und zu verwalten. Damit wird die Grundlage für die Nutzung des vollen Potenzials dieser Technologien geschaffen. Zweitens gilt es, eine Innovationskultur im Unternehmen zu fördern, die Teams dazu ermutigt, neue Technologien und Methoden zu erkunden und mit ihnen zu experimentieren. Drittens sollten sie in die Entwicklung von Fähigkeiten investieren, indem Mitarbeiter darauf geschult werden, diese Technologie effektiv zu nutzen.
Ein Team, das sich gut mit der Generierung synthetischer Daten, der Erstellung digitaler Zwillinge und KI-Technologien auskennt, ist der Schlüssel zum Erfolg für eine erfolgreiche Umsetzung. Ebenfalls vorteilhaft ist die Zusammenarbeit mit Industriepartnern, indem Wissen und bewährte Verfahren geteilt werden, um die Übernahme und Integration dieser Technologien zu beschleunigen. Digitale Zwillinge und synthetische Daten entwickeln sich schnell zu einem Standard im industriellen Umfeld. Daher ist es umso wichtiger, die wachsende Bedeutung dieser zu begreifen – und das besser noch heute, um der Zeit voraus zu sein.
