Eine neue Rolle für KI in der Fertigung
Künstliche Intelligenz kann früh im analytischen Prozess eingesetzt werden, nämlich dort, wo Analysierende vor der Frage stehen: Welche Methode ist hier überhaupt die richtige?
Der StatSoft GPT Connector macht genau das möglich. Als Knoten in Statistica Workspaces verbindet er tabellarische Prozessdaten und eine Problembeschreibung mit einem LLM und liefert als Antwort einen konkreten Analysefahrplan, zugeschnitten auf die vorliegenden Daten und das spezifische Qualitätsproblem.
Ein Beispiel aus der Praxis
Eine Fachkraft im Qualitätsbereich eines chemischen Produktionsbetriebs arbeitet mit einem Datensatz aus 40 Spalten: Rohstoffeigenschaften, Prozessparameter über vier Produktionsstufen und drei finale Qualitätsmerkmale. Eine Spezifikationsüberschreitung ist aufgetreten – Der Farbindex eines Spezialpolymers liegt wiederholt außerhalb der zulässigen Grenzen.
Der Workspace wird geöffnet, der Datensatz mit dem GPT Connector verbunden und das Problem beschrieben:
„Dieser Datensatz umfasst 18 Monate Chargenproduktionsdaten. Die Spalten beinhalten Rohstoffmessungen (Viskosität, Feuchte), Reaktorparameter (Temperatur, Druck, Verweilzeit, Rührerdrehzahl) sowie finale Produkteigenschaften. Welchen analytischen Ansatz empfehlen Sie, um die Ursachen des ungeöhnlichen Farbindex zu identifizieren – und wie lässt sich dieser in Statistica umsetzen?”
Das LLM empfiehlt, mit einer Korrelations- und Streudiagrammmatrix zu beginnen, um alle Prozessvariablen gegenüber des Farbindex zu screenen. Als nächsten Schritt schlägt es eine Random-Forest-Variablenwichtigkeitsanalyse vor, um die einflussreichsten Prädiktoren zu priorisieren. Es weist darauf hin, dass zeitabhängige Effekte über Regelkarten untersucht werden sollten, und hebt die chargenweise Variabilität der Rohstofffeuchte als besonders prüfenswert hervor. Als Einstiegspunkt in Statistica nennt es das Data-Mining-Modul sowie den Knoten für allgemeine Regressionsmodelle.
In wenigen Minuten liegt ein strukturierter Analyseplan vor – einer, der früher entweder tiefe persönliche Fachkenntnis oder ein externes Beratungsprojekt erfordert hätte.
Datenschutz und Flexibilität
Ein praktischer Vorteil des Ansatzes: Da primär Spaltennamen und eine Problembeschreibung übertragen werden und keine tatsächlichen Messwerte, lässt sich der Informationsfluss in die Cloud sorgfältig steuern. Für Unternehmen mit strengen Datenschutzvorgaben bietet der GPT Connector zudem die Möglichkeit, lokale Modelle über Ollama oder GPT4All einzubinden – der gesamte Prozess verbleibt dann vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur.
Ausblick
Mit steigender Reasoning-Qualität moderner LLMs wird die Präzision dieser Empfehlungen weiter zunehmen. StatSoft entwickelt den Connector und das breitere Ökosystem KI-gestützter Knoten in Statistica kontinuierlich weiter. Das Ziel ist, KI nicht als nachträglichen Erklärer einzusetzen, sondern als aktiven Teilnehmer im gesamten analytischen Prozess, von der ersten Orientierung bis zur finalen Interpretation.
Für Produktionsunternehmen, die aus ihren vorhandenen Daten und Statistica-Investitionen mehr analytischen Mehrwert schöpfen möchten, ist das ein praktikabler und sofort nutzbarer Einstiegspunkt.
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Der StatSoft GPT Connector ist als Teil des KI-Projektangebots von StatSoft verfügbar. Kontaktieren Sie StatSoft, um zu besprechen, wie er in Ihre analytischen Workflows integriert werden kann.
