Ausgangssituation / Challenge
Die Anforderungen an den Betrieb geschäftskritischer IT-Systeme in der Produktion wachsen im Zuge der Digitalisierung: klassische, manuelle Betriebsprozesse bei Monitoring, Incident Management und Fehleranalyse stoßen immer mehr an Grenzen, sind personal- und zeitintensiv. Unser Kunde, ein KMU mit industrieller Produktion, suchte einen strukturierter Ansatz, um das Potenzial von AI Operations (AIOps) für industrielle Umgebungen zu bewerten.
Vorgehen
Wir entwickelten zusammen mit Industriepartnern ein Reifegradmodell für den Einsatz von AI Operations. Dabei wurden relevante Betriebsdaten analysiert, Health- und Anomalie-Kriterien definiert sowie mögliche Automatisierungsstufen für Monitoring, Alerting, Ticketing und Incident Management erarbeitet.
So entstand eine in klare Lern- und Implementierungsphasen unterteilte Roadmap: weg vom reaktiven IT-Betrieb und hin zu teil- bzw. vollautomatisierten Betriebsprozessen.
Ergebnis
Unser praxisnahes AIOps-Reifegradmodell gibt unseren Industriekunden klare Handlungsempfehlungen zur schrittweisen Automatisierung des IT-Betriebs. Zugleich bietet es eine fundierte Entscheidungsgrundlage für zukünftige Investitionen in intelligente Betriebs- und Monitoringlösungen.
Eckdaten
- Projekt: AI Operations (AIOps)
- Kunde: Forschungs- und Entwicklungsprojekt mit Industriepartnern
- Zeitraum: seit 2024
- Schwerpunkte: Monitoring, Anomalie-Erkennung, Incident Management, Betriebsautomatisierung, Machine Learning
- Leistungsbereich: IT-Strategie & Innovation
Weiterführender Blogbeitrag:
Analyse der Möglichkeiten von AIOps, Einführungsprozess, Einsparpotenziale und Marktübersicht
1- Möglichkeiten von AIOps AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) nutzt KI und maschinelles Lernen, um IT-Betriebsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Die wichtigsten Möglichkeiten umfassen: Automatisierte Fehlererkennung und -behebung:
