Gerade in der Prozessindustrie ist der Weg zu einer produktiven KI-Lösung besonders anspruchsvoll. In den Produktionsanlagen besteht der Herstellprozess aus einer komplexen Prozesslandschaft, die sowohl in den produktionsnahen IT-Systemen als auch in den manuellen Abläufen der Bedienmannschaft abgebildet wird. Gleichzeitig gelten hohe Anforderungen an Qualität, Rückverfolgbarkeit, Validierung, Sicherheit und Compliance. Daher genügt es nicht, Daten nur bereitzustellen. Sie müssen integriert, fachlich verstanden und im Prozesskontext interpretiert werden.
Viele KI-Projekte bleiben aktuell in der Proof-of-Concept-Phase stecken: Obwohl Pilotprojekte die technische Machbarkeit zeigen, gelingt der Übergang in den produktiven Betrieb oft nicht. Fehlende Skalierbarkeit und ein ausbleibender Geschäftsnutzen verhindern den Praxiseinsatz. Die eigentliche Herausforderung liegt also meist nicht in der Technologie selbst, sondern in Daten und Prozessen. Unzureichende Datenhistorien, verteilte Datenbestände, fehlende Standards, Medienbrüche und unklare Verantwortlichkeiten erschweren die Implementierung. Zudem müssen Produktions-, Qualitäts- und Dokumentationsdaten häufig erst systemübergreifend verknüpft werden, bevor KI belastbare Zusammenhänge erkennen kann.
AI Readiness als Erfolgsfaktor
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen produzierende Unternehmen zunächst die Voraussetzungen für einen erfolgreichen KI-Einsatz schaffen. AI Readiness beschreibt hier, wie gut ein Unternehmen organisatorisch, technisch und datenseitig auf den produktiven Einsatz von künstlicher Intelligenz vorbereitet ist. Sie lässt sich anhand vier zentraler Dimensionen bewerten:
• Daten: Verfügbarkeit, Historie, Qualität und Konsistenz der Daten bilden die Grundlage jeder KI-Anwendung.
• Datenkontextualisierung: Daten müssen fachlich eingeordnet und mit relevantem Kontext (z.B. Anlagentyp, Produktkontexten, Qualitäts- und Wartungsereignissen) angereichert werden, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
• Use Case: Ein klar definierter Anwendungsfall mit messbarem Mehrwert ist Voraussetzung für den wirtschaftlichen Einsatz von KI.
• Organisation: Verantwortlichkeiten, Governance und geeignete Prozesse schaffen die organisatorischen Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Einführung und den nachhaltigen KI-Betrieb.
Die Bewertung dieser Dimensionen erfordert einen strukturierten Ansatz. Ein Reifegradmodell schafft Transparenz über den aktuellen Stand der AI Readiness, identifiziert Entwicklungsfelder und unterstützt Unternehmen dabei, gezielte Maßnahmen für einen erfolgreichen und nachhaltigen KI-Einsatz abzuleiten.
Neben der technologischen Infrastruktur müssen Unternehmen organisatorische, prozessuale und datenbezogene Voraussetzungen schaffen, um das Potenzial der Technologie langfristig auszuschöpfen. Gerade in der Prozessindustrie ermöglicht erst eine durchgängige Verknüpfung von Produktions-, Qualitäts- und Unternehmensdaten den Aufbau robuster und skalierbarer KI-Lösungen, die sich zuverlässig in bestehende Betriebsabläufe integrieren lassen und einen Mehrwert schaffen.
Von der Idee zum produktiven Einsatz
Der Weg zum produktiven KI-Einsatz beginnt nicht mit der Technologie, sondern mit einem klar definierten Geschäftsproblem. Ausgangspunkt sind konkrete Anwendungsfälle, deren geschäftlicher Mehrwert und Umsetzbarkeit bewertet werden. Auf dieser Grundlage lassen sich Use Cases priorisieren und messbare Erfolgskriterien festlegen, die als Orientierung für die weitere Umsetzung dienen.
Der Aufbau einer belastbaren Datenbasis erfolgt schrittweise. Zunächst sind alle relevanten Datenquellen zu identifizieren. Dazu zählen beispielsweise das ERP-System, Produktions- und Historian-Systeme sowie prozessnahe Dokumente und weitere Wissensquellen.
Im nächsten Schritt werden die Daten über geeignete Schnittstellen integriert, um Datensilos aufzulösen und eine durchgängige Datenverfügbarkeit zu schaffen. Datenanreicherung und synthetische Daten können dabei bestehende Lücken schließen und die Aussagekraft der Daten erhöhen.
Anschließend steht die Verbesserung der Datenqualität im Fokus. Fehlerhafte Datensätze werden bereinigt, Dubletten entfernt, fehlende Werte ergänzt und die Konsistenz der Daten sichergestellt.
Je nach Anwendungsfall können die Daten anschließend normalisiert und durch geeignetes Feature Engineering für das Training der KI aufbereitet werden. Darauf aufbauend werden Daten harmonisiert und skaliert, indem einheitliche Definitionen, standardisierte Stammdaten und konsistente Datenmodelle geschaffen werden.
Die Auswahl einer geeigneten KI richtet sich nach den Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls. Dabei ist zu entscheiden, ob eine Standardtechnologie ausreicht oder ein eigenes Modell entwickelt werden muss. Ebenso sollte geprüft werden, ob generative KI oder klassische Machine-Learning-Verfahren die Aufgabe besser erfüllen. Neben der technischen Eignung sind auch Kosten, Wartungsaufwand und der zu erwartende geschäftliche Nutzen in die Entscheidung einzubeziehen.
Nach der Modellauswahl wird die KI mit den vorbereiteten Daten trainiert und anhand geeigneter Kennzahlen bewertet. Durch gezieltes Tuning können Modellparameter optimiert und die Leistungsfähigkeit weiter verbessert werden.
Die erfolgreiche Implementierung erfordert die nahtlose Integration der KI in bestehende Prozesse. Gleichzeitig sollten die späteren Anwender frühzeitig eingebunden sowie Tests und Qualitätssicherungsmaßnahmen durchgeführt werden. Durch kontinuierliches Monitoring, regelmäßige Optimierungen und bei Bedarf Retraining mit aktuellen Daten kann die Leistungsfähigkeit der KI langfristig sichergestellt werden.
