Die industrielle Digitalisierung scheitert oft nicht an fehlenden Sensoren oder mangelnder Konnektivität, sondern an der Vielzahl unterschiedlicher und unstrukturierter Daten wie beispielsweise Prüfberichten, Freigaben, CAD-Dateien, Lieferantendokumenten oder ESG-Nachweisen. Dies schreiben die Autorinnen und Autoren des Whitepapers ‚Intelligent Content Management für die digitale Produktion‘, das das WBK Institut für Produktionstechnik (KIT) in Zusammenarbeit mit Box erarbeitet hat.
In der darin veröffentlichten Studie argumentieren die Beteiligten, dass Produktionsunternehmen längst über große Mengen relevanter Daten verfügen, diese jedoch oft nicht systematisch nutzen können, weil entscheidende Informationen als unstrukturierte Dokumente in isolierten Systemen, lokalen Ordnern oder E-Mail-Prozessen liegen. Dies erschwere nicht nur Audits und Qualitätsprozesse, sondern limitiere zunehmend auch den produktiven Einsatz von KI in der Industrie.
Intelligent Content Management (ICM) als Lösungsansatz
Die Autorinnen und Autoren stellen deshalb die Rolle von Intelligent Content Management (ICM) als dokumentenzentrierte Governance-Schicht zwischen bestehenden Produktionssystemen wie ERP, MES und PLM in den Fokus. Anders als klassische Dokumentenablagen sollen moderne ICM-Plattformen Inhalte versionieren, kontextualisieren, revisionssicher bereitstellen und KI-gestützt auswertbar machen.
Anwendungsbeispiel: dokumentenbasiertes Qualitätsdatenmanagement
Prüf- und Qualitätsdokumente entstehen in vielen Unternehmen verteilt über unterschiedliche Systeme und werden häufig manuell weitergegeben. Die Folgen sind lange Freigabeprozesse, eingeschränkte Rückverfolgbarkeit und steigender Auditaufwand.
Das Whitepaper beschreibt, wie ein zentrales Intelligent-Content-Management-System Qualitätsdokumente revisionssicher bündeln kann und damit eine konsistente, auditfähige Dokumentationsbasis schafft. Durch automatisierte Versionierung und nachvollziehbare Audit-Trails lassen sich Freigabe- und Prüfprozesse transparenter gestalten.
Ergänzend sorgen strukturierte Metadaten für eine bessere Nachvollziehbarkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Über Schnittstellen zu ERP-, MES- und PLM-Systemen können bestehende Produktions- und Qualitätsdaten integriert werden, ohne zusätzliche manuelle Prozesse zu erzeugen. Gleichzeitig ermöglichen KI-Agenten die automatisierte Extraktion und Aufbereitung relevanter Qualitätsinformationen aus unstrukturierten Dokumenten, wodurch sich Analysen beschleunigen und Entscheidungsprozesse effizienter gestalten lassen.
Dadurch entsteht ein auditfähiger Dokumentationsraum, der nachvollziehbare Dokumentations- und Kontrollprozesse Anforderungen unterstützt und Freigabeprozesse deutlich beschleunigen kann.
Weitere Themen des Whitepapers sind die KI-Readiness in der Produktion, der strukturierte Umgang mit unstrukturierten Daten, die sichere Zusammenarbeit mit Lieferanten sowie die dokumentationsbasierte Abbildung von ESG- und CO2-Nachweisen. Darüber hinaus beleuchtet die Studie die API-basierte Integration in bestehende OT-/IT-Landschaften und die wachsende Rolle von Cloud-Plattformen in modernen Produktionsnetzwerken.
