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Industrial AI Diese fünf Kostenfallen bremsen die Automatisierung aus

Quelle: Cloudian 2 min Lesedauer

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Cloudian B.V.
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Der Druck, KI gewinnbringend in die Produktion zu integrieren, ist auf einem Rekordhoch. Doch während der technologische Fortschritt rasant ist, unterschätzen viele Unternehmen die langfristigen Infrastrukturkosten. Cloudian hat die fünf größten Budgetfresser identifiziert.

Die größten KI-Kostenfallen – von der Datenaufbereitung bis hin zu unvorhersehbaren Cloud-Gebühren.(Bild: / Pixabay)
Die größten KI-Kostenfallen – von der Datenaufbereitung bis hin zu unvorhersehbaren Cloud-Gebühren.
(Bild: / Pixabay)

Der KI-Zug bewegt sich mit Höchstgeschwindigkeit in Richtung Zukunft. So kommt es, dass nun auch die letzten noch unsicheren Unternehmen aufspringen wollen. Der schnellste Weg dahin führt, so das Unternehmen Cloudian, ohne Zweifel über die Cloud. Doch nicht nur ihre Nutzung hat das Potenzial, das Budget maximal auszureizen. Welche Kostenfallen noch bei der Einführung und dem Betrieb von KI lauern, hat Cloudian in seiner Enterprise AI Infrastructure Survey untersucht.

Kostenfalle #1: Aufwendige Integration von OT-Daten

Die größte Hürde (45 Prozent) ist die Aufbereitung von Daten. In der Automatisierung liegen diese oft in isolierten Silos oder proprietären Formaten vor. Die Harmonisierung von Sensordaten, SPS-Protokollen und ERP-Daten für das KI-Training ist zeit- und kostenintensiv. Oft werden Mängel in der Datenqualität erst erkannt, wenn das Projekt bereits läuft.

Kostenfalle #2: Der Kampf um KI-Spezialisten mit Branchenwissen

KI-Fachpersonal ist rar und teuer (34 Prozent). Besonders schwierig für die Industrie: Es werden Experten gesucht, die nicht nur Machine Learning beherrschen, sondern auch die physikalischen Prozesse in der Fertigung verstehen. Rekrutierung und externe Beratung sprengen hier oft die initialen Kalkulationen.

Kostenfalle #3: Lizenz-Dschungel für Industrial Software

Neben der KI-Plattform selbst fallen oft Kosten für spezialisierte Middleware, Monitoring-Tools und Security-Lizenzen an (31 Prozent). Skalieren Pilotprojekte von einer Maschine auf den gesamten Maschinenpark, steigen die nutzungsbasierten Gebühren oft sprunghaft an.

Kostenfalle #4: Unklare Total Cost of Ownership (TCO)

25 Prozent der Befragten kämpfen mit unklaren Gesamtbetriebskosten. Besonders die Wartung von KI-Modellen (Retraining), wenn sich Produktionsbedingungen ändern, wird in der Planungsphase oft vergessen.

Kostenfalle #5: Explosive Kosten durch Cloud-Transfer

Verbrauchsbasierte Cloud-Preise (23 Prozent) sind in der Automation riskant. Werden hochfrequente Maschinendaten für Echtzeit-Analysen permanent in die Cloud gestreamt, führen Datentransfer- und Speichergebühren (Egress Charges) schnell zu finanziellen Überraschungen.

Wer KI zur DNA seiner Produktion machen möchte, muss weitsichtig kalkulieren. Gerade in der Industrie ist die Cloud für Pilotprojekte super, aber für den produktiven Roll-out am Shopfloor sind On-premises- oder Private-Cloud-Strukturen aufgrund der Kostenkontrolle und Latenz oft die wirtschaftlichere Wahl.

Sascha Uhl, Cloudian

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