KI-Projekte in der Luftfahrt beschleunigen: Angst, Constraints und Daten-Gridlock überwinden

Jeder Mensch erlebt Angst, und zwar auf seine eigene Art. In der KI-Welt wird Angst durch Unvertrautheit mit dem Prozess, die beruflichen Auswirkungen von Scheitern und die entmutigende Aufgabe getrieben, all die Menschen und Perspektiven zusammenzubringen, die nötig sind, nur um zu starten. In der Luftfahrt wird diese Herausforderung durch Ressourcenknappheit, Lieferkettenprobleme und Marktvolatilität verschärft. Hinzu kommen massive Mengen an disparaten, getrennten Daten – und man hat das Rezept für Gridlock, gescheiterte Projekte und verschwendetes Geld.

Scheitern vor dem Start ist real. Hier sind drei wichtige Lektionen, die wir aus unserer Arbeit mit Rolls-Royce und Gulfstream gelernt haben, die Ihr KI-Projekt zum Abheben bringen.

Lektion 1: Wie isst man einen Elefanten?

Ein Bissen nach dem anderen. Luftfahrtunternehmen wollen operative Margen erhöhen. Von reduziertem Ausfall über vorausschauende Qualität bis hin zur Vorhersage der Bewegung kritischer Teile – es gibt viele Möglichkeiten. Lassen Sie sich nicht von all den Möglichkeiten einfangen. Finden Sie eine, die schnell umsetzbar ist, und etablieren Sie die Glaubwürdigkeit Ihres Teams und Ihres Anbieters. Das ist wichtig, weil KI ein iterativer Prozess ist. Wenn die Verfügbarkeit von Daten und Fachexpertise inkonsistent ist, wird Ihr Projekt stocken. Bei Rolls-Royce diskutierten wir Use Cases für Predictive Maintenance und Schrotreduzierung, bevor wir uns auf Predictive Quality am Prüfstand festlegten. Warum? Weil die Daten und Kundenressourcen, die wir brauchten, sofort verfügbar waren und der Pfad für die Integration der Fähigkeit klar war. Denken Sie hier an Occams Rasiermesser: Der geradlinigste Pfad ist der beste.

Lektion 2: Kontrolle nicht verlieren

Ein zentraler Streitpunkt zwischen Business und IT ist, wer die Kontrolle über diese neue Fähigkeit behält und wie sie unterstützt und gewartet wird. Cloud-Anbieter werben mit schnellen Starts durch leicht verfügbare, erschwingliche Infrastruktur. Für das Business stellt dies einen klaren Weg dar, ohne die Bürokratie von IT-Prozessen zu starten. Doch dies kann zu Vendor Lock-in führen – einer Situation, in der Ihre gesamte Logik, Modelle und Datenprozesse in den Systemen eines Anbieters feststecken. Kosten steigen, Flexibilität wird begrenzt, und Sie fühlen sich gefangen. Erinnern Sie sich: Der Wert liegt in der Logik, den Modellen und Datenkonstrukten – nicht unbedingt in der Infrastruktur. Bei Gulfstream vermeideten wir diese Falle durch Containerisierung, einen Ansatz, der es ermöglicht, Ihre Logik und Funktionalität vollständig portabel zu machen, bereitzustellen und über jede Kombination von Infrastruktur basierend auf Anforderungen und Kosten zu skalieren. Gulfstream konnte die Kontrolle über ihr geistiges Eigentum behalten und es zum Anbieter ihrer Wahl skalieren.

Lektion 3: Wahre Kosten verstehen

Es ist leicht, sich in einen schnellen, einfachen und erschwinglichen Use Case zu verlieben. Aber was passiert, wenn Sie ihn auf mehrere Linien, Werke und Prozesse skalieren wollen? Ist er immer noch schnell, einfach und erschwinglich? Cloud-Lösungen können hier trügerisch sein; Speicher ist günstig, aber die Rechenkapazität, die zum Trainieren und Feintunen von Modellen erforderlich ist, kann teuer werden, wenn Datensätze wachsen. Ein Kunde projizierte eine 35-fache Steigerung der Cloud-Kosten beim Skalieren eines Predictive-Maintenance-Modells über vier Werksoperationen. Auch hier kann Containerisierung genutzt werden, um Skalierungskosten zu optimieren. Bei Rolls-Royce nutzten wir Containerisierung, um Modelle auf kostengünstigerer lokaler Infrastruktur neu zu trainieren, und deployten die neu trainierten Modelle dann in Cloud-Umgebungen für optimalen Zugriff und Verfügbarkeit. Das half, die Skalierungskosten unter 5 Prozent jährlich zu halten.

Komplexität, Kontrolle und Kosten zu managen, ist der Kern des Erfolgs jedes Machine-Learning- oder KI-Vorhabens. Wir haben über Jahre entwickelte Templates genutzt, um diese Richtlinien in wichtigen Projektteams zu vereinfachen, zu verstehen und zu kommunizieren.