Enterprise Architecture statt Insellösungen: So verankern Unternehmen KI im Alltag
Künstliche Intelligenz kommt wie gerufen, wenn es darum geht, Prozesse zu beschleunigen, Kosten zu senken und die Produktqualität zu heben. Doch viele Pilotprojekte geraten ins Stocken, sobald sie die sichere Laborumgebung verlassen. Wer KI nachhaltig nutzen will, braucht mehr als gute Algorithmen: Es braucht Struktur. Genau dort setzt Enterprise Architecture Management an. Im Projekt Datenfabrik.NRW haben die Unternehmen CLAAS und Schmitz Cargobull den Ansatz mit Hilfe von it’s OWL erprobt.
Was ist Enterprise Architecture Management?
Enterprise Architecture Management, kurz EAM, ist ein modellbasierter Ansatz, der Unternehmensziele, Geschäftsprozesse, IT-Systeme, Daten und Infrastruktur wie Zahnräder ineinandergreifen lässt. So entsteht ein transparenter Bauplan, mit dem sich neue Technologien gezielt einführen, betreiben und skalieren lassen.
Der Nutzen ist handfest: EAM zeigt Optimierungspotenziale auf, richtet die IT-Architektur an den Anforderungen der Fachbereiche aus und liefert belastbare Entscheidungsgrundlagen für jede Investition in Digitalisierung und KI.
Die vier Ebenen im Überblick
- Strategieebene: Vision, Mission und langfristige Ziele bilden die Leitplanke. Hier werden alle Geschäfts- und IT-Initiativen priorisiert, damit jede Aktivität den Unternehmenserfolg stützt.
- Geschäftsarchitektur: Prozesse, Rollen und Fähigkeiten werden klar beschrieben und harmonisiert. Das verhindert Medienbrüche und schafft einheitliche Abläufe, bevor die erste Zeile Code entsteht.
- Informationssystemarchitektur: Anwendungen und Datenflüsse werden strukturiert. Einheitliche Datenmodelle sorgen dafür, dass Informationen konsistent, sicher und jederzeit verfügbar sind.
- Technologiearchitektur: Hardware, Netzwerke und Cloud-Plattformen liefern eine skalierbare, performante und sichere Infrastruktur. Erst hier entscheidet sich, wie reibungslos KI-Modelle im Schichtbetrieb laufen.
Praxisblick aus der Datenfabrik.NRW
„Wir hatten die Daten – nur wusste niemand genau, wo sie überall liegen, wem sie gehören oder ob man sich drauf verlassen kann. Erst mit EAM und Data Governance – also einer klaren Struktur und Organisation – wurde
aus dem Datenhaufen eine vertrauenswürdige Grundlage“, sagt Jan Auerbach, Head of Corporate Data bei Schmitz Cargobull.
Im Projekt zeigt sich, wie Theorie zur Praxis wird. Saubere Datenquellen, klar geregelte Verantwortlichkeiten und wiederverwendbare Schnittstellen machten es möglich, erste KI-Modelle schnell von der Pilotlinie in die Serienfertigung zu überführen. Spezialisierte EAM-Tools wie SAP LeanIX oder Archi visualisieren dabei alle Abhängigkeiten und zeigen auf einen Blick, wo Anpassungen nötig sind.
Ihr Mehrwert auf einen Blick
EAM nimmt die Komplexität aus KI-Projekten. Sie erhalten einen übersichtlichen Bauplan Ihrer digitalen Zukunftsfabrik, vermeiden Insellösungen und schützen Investitionen. Gleichzeitig gewinnen Teams Sicherheit, weil Datenqualität, Governance und Skalierbarkeit von Anfang an geklärt sind.
Das Whitepaper Datenfabrik.Insights Teil 3 erklärt die vier EAM-Ebenen im Detail, liefert elf erprobte Regeln für den Einstieg und zeigt, wie die 51 Use Cases der Datenfabrik.NRW Schritt für Schritt in den Serienbetrieb übergingen. Laden Sie die Publikation kostenfrei herunter und stärken Sie Ihr Fundament für KI in der Produktion.
Kommen Sie zur Fokusgruppe
In der it’s OWL Fokusgruppe „Enterprise Architecture Management“ werden Methoden, Werkzeuge und Best Practices des EAM im industriellen Kontext diskutiert. Die Fokusgruppe zeigt auf, wie EAM die Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit digitaler Lösungen fördert und damit die Grundlage für eine zukunftsfähige und anpassungsfähige Architektur schafft. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Integration von KI-gestützten Anwendungen in bestehende Produktions- und Engineeringprozesse.
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