Industrielle Drohnen-Inspektionen haben sich vom Pilotprojekt zum Standard entwickelt. Die Technologie funktioniert. Die Drohnen liefern gestochen scharfe Aufnahmen. Doch dann beginnt das Problem.

Fünf Systeme für einen Prozess

Die Missionsplanung erfolgt in Excel. Flugdaten landen auf der SD-Karte. Die KI-Analyse läuft im proprietären Herstellertool. Befunde werden in der Wartungssoftware dokumentiert. Der Report entsteht wieder in Excel.

Was nach funktionierendem Workflow aussieht, entpuppt sich als Effizienzfalle: GPS-Koordinaten gehen verloren, Zeitstempel verschwinden zwischen Systemwechseln, Kamerakalibrierungen müssen manuell übertragen werden. Jeder Transfer birgt Fehlerquellen. Jede Schnittstelle kostet Zeit.

Aktuelle Forschungen zeigen: Unternehmen verlieren durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar jährlich durch schlechte Datenqualität. Bei kritischer Schadenserkennung können Verzögerungen von mehreren Monaten entstehen. Ungeplante Ausfallzeiten kosten Hunderttausende.

12 Datenfallen auf drei Ebenen

Datensilos entstehen systematisch auf drei Ebenen:

  1. Technische Silos: Inkompatible Datenformate zwischen Drohnenherstellern, proprietäre APIs ohne Standardisierung, isolierte Datenbanken ohne gemeinsame Identifikatoren.
  2. Organisatorische Silos: Getrennte Verantwortlichkeiten für Planung, Durchführung und Analyse, unterschiedliche Software-Präferenzen der Fachabteilungen, fehlende übergreifende Datenkontrolle.
  3. Compliance-Risiken: Lückenhafte Nachvollziehbarkeit von Bildaufnahme bis Befunderstellung, inkonsistente Versionierung, fehlende Nachweiskette für rechtssichere Evidenzen.



Der Unterschied: Linear oder exponentiell

Insellösungen bestrafen jeden Skalierungsversuch mit exponentiell steigenden Kosten. Was bei fünf Standorten funktioniert, kollabiert bei 15. Integrierte Plattformen hingegen gewährleisten vollständige Datenintegrität von der Erfassung bis zur Auswertung.

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