Ohne Datenordnung keine Effizienz: Wie Sie Ihre Produktion KI-ready machen

Künstliche Intelligenz (KI) verspricht die Revolution der Fertigung, doch in der Praxis scheitern viele Projekte an einer unzureichenden Datenbasis. Warum Sie erst Ordnung schaffen müssen, bevor Sie Künstliche Intelligenz erfolgreich nutzen können.

In den Chefetagen und an den Werkbänken der Produktionsbetriebe ist das Kürzel „KI“ omnipräsent. Die Erwartungen stiegen zuletzt ins Unermessliche, mancher Produktionsleiter träumte bereits von KI als Universallösung für alle Herausforderungen. Nach ersten Erfahrungen weicht die Euphorie dem Realismus. Die Zahlen der Bitkom-Studie „Künstliche Intelligenz in Deutschland“ von 2025 belegen dies: Zwar nutzen 88 % der Unternehmen KI, für Produktionsabläufe aber nur 21 %.

Der Grund: Viele Betriebe plagen technische Probleme. KI ist nur so klug wie die Daten, auf die sie zugreift. Wer „Daten-Schrott“ liefert, bekommt „KI-Schrott“ zurück.

Der Dreiklang der Datenbasis

Damit ein Algorithmus echten Mehrwert bietet, müssen Unternehmen eine valide Datenbasis schaffen. Diese ruht auf drei Säulen:

1. Transparenz: Es muss klar sein, welche Daten existieren. Wo verstecken sich beispielsweise die Sensordaten der Maschinen? Welche Parameter liegen brach?
2. Struktur: Rohdaten ohne Kontext sind wertlos, wie etwa eine Temperaturangabe ohne Zeitstempel. Erst durch einheitliche Semantik und Struktur wird aus einem Datenstrom eine nutzbare Information.
3. Auswertbarkeit: Daten müssen in Echtzeit und in einer Qualität vorliegen, die eine Analyse ermöglicht. Silo-Lösungen sind kontraproduktiv.

Das MES als digitales Nervensystem

Technisch wird die Datenbasis durch ein Manufacturing Execution System (MES) realisiert. Es fungiert als das Nervensystem der Produktion und liefert die vertikale Integration vom Shopfloor bis zum ERP-System. Eine Integrationsplattform sorgt dafür, dass unterschiedliche Protokolle und Legacy-Systeme dieselbe Sprache sprechen. Ohne diese „Dolmetscher“ kann die KI ihre volle Wirkung nicht entfalten.

Konkrete Mehrwerte und Anwendungsfelder

Produktionsunternehmen, die auf Digitalisierung per MES setzen, können Maschinendaten, Qualitätsinformationen und Prozesskennzahlen durch KI analysieren lassen:

• Qualitätsprognosen: KI erkennt Muster und identifiziert Probleme, bevor sie entstehen.
• Ausschussanalyse: Identifikation von Ursachen und Zusammenhängen für Materialverlust.
• OEE-Optimierung: Datenbasierte Steigerung der Gesamtanlageneffektivität.
• Adaptive Planung: Ein KI-gestütztes Planungssystem berücksichtigt neben Aufträgen auch Maschinenzustände, Werkzeugeinsatz und Materialflüsse in Echtzeit.

Transformation und KI-Kompetenz

KI einzuführen ist kein reines IT-Projekt, sondern eine tiefgreifende Transformation. Es ist entscheidend, ein digitales Grundverständnis auf dem Shopfloor zu verankern. Nur wenn Mitarbeitende befähigt werden, KI-Vorschläge kritisch zu bewerten, steigt die Akzeptanz für proaktive Maßnahmen. KI ein Werkzeug, das eine klare Strategie und das Commitment der Führungsebene erfordert, um messbare Produktivitätssteigerungen zu liefern.

Jetzt Ordnung schaffen

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