In vielen Produktionsumgebungen besteht die Herausforderung darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen sinnvoll zusammenzuführen. Maschinen verschiedener Hersteller, Excel-Tabellen, ERP- oder MES-Systeme liefern häufig wichtige Informationen, sind jedoch nicht immer miteinander vernetzt.
Dadurch fehlt oft ein durchgängiger Überblick über Produktionsprozesse, Qualitätsdaten oder mögliche Störungen im laufenden Betrieb.
Ein Ansatz zur Verbesserung dieser Situation ist der Einsatz modularer Softwarelösungen. Sie erfassen Maschinendaten, führen sie zusammen, visualisieren relevante Kennzahlen und ermöglichen Auswertungen in Echtzeit.
Je nach Anwendungsfall können dabei klassische Datenanalyse, Machine Learning, generative KI, moderne Webtechnologien, APIs sowie Standardschnittstellen wie OPC UA eingesetzt werden.
Solche Lösungen können Unternehmen dabei unterstützen, Datensilos abzubauen, Produktionsdaten systematisch nutzbar zu machen und datenbasierte Entscheidungen in der Fertigung zu ermöglichen. Die folgenden Beispiele zeigen mögliche Einsatzfelder aus der industriellen Praxis.
Anwendungsbeispiel 1: Prozessdatenanalyse bei einem Automobilzulieferer
Zu Beginn wurde die bestehende Anlagen- und Systemlandschaft analysiert. Anschließend entstand eine On-Premise-Softwarelösung, die 14 Anlagen unterschiedlicher Hersteller über OPC-UA-Schnittstellen miteinander verbindet.
Seitdem werden rund 100 Parameter pro Bauteil automatisch erfasst und gespeichert. Ein Machine-Learning-Modul wertet die Daten aus, erkennt Abweichungen und stellt diese visuell dar.
Dadurch können Gut- und Schlechtteile direkt miteinander verglichen werden. Die Analyse unterstützt dabei, fehleranfällige Prozessschritte gezielter zu identifizieren und Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten.
Das Beispiel zeigt, wie aus zuvor getrennten Datenquellen ein integriertes, datenbasiertes Produktionssystem entstehen kann.
Anwendungsbeispiel 2: Qualitätsprognosen in Echtzeit in der Sensorfolienfertigung
Um die Ursachen besser zu verstehen, wurden mehr als 50.000 Produktionsläufe analysiert. Auf Basis dieser Daten wurde ein sogenannter „Golden Run“ definiert – also ein Referenzlauf mit idealen Prozessparametern.
Darauf aufbauend wurde ein Modul für Predictive Maintenance integriert. Es nutzt historische Produktions- und Prozessdaten, um den Verschleiß von Prägewerkzeugen frühzeitig zu prognostizieren.
Die Fertigung kann dadurch Wartungsbedarfe besser planen, Stillstände reduzieren und die Prozessstabilität erhöhen.
Das Beispiel verdeutlicht, wie Prozessdatenanalyse und Machine Learning dazu beitragen können, Qualitätsschwankungen zu reduzieren und Produktionsprozesse reproduzierbarer zu gestalten.
Anwendungsbeispiel 3: Generative KI für den Zugriff auf Produktions- und Unternehmenswissen
Neben klassischer Datenanalyse gewinnt auch generative KI in der Produktion und in angrenzenden Unternehmensbereichen an Bedeutung. Sie kann dabei helfen, unstrukturierte Informationen aus Dokumenten, E-Mails, Chatverläufen oder Systemdaten zugänglich zu machen.
In einem Projekt mit einem mittelständischen Unternehmen aus der Antriebstechnik wurde ein bestehendes MES-System um eine generative KI-Anwendung erweitert.
Mitarbeitende können Fragen zu Aufträgen, Ausschussraten oder Wartungsintervallen in natürlicher Sprache stellen. Das System greift auf interne Datenquellen zu und stellt die relevanten Informationen strukturiert bereit.
Dadurch lassen sich manuelle Recherchen reduzieren. Informationen sind schneller verfügbar, und Entscheidungen in Produktion, Qualitätssicherung oder Instandhaltung können auf einer breiteren Datengrundlage getroffen werden.
Fazit
Die Beispiele zeigen, dass der strukturierte Umgang mit Produktionsdaten ein wichtiger Baustein für die Weiterentwicklung industrieller Prozesse ist.
Durch die Vernetzung von Maschinen, Systemen und Datenquellen können Unternehmen Transparenz schaffen, Qualitätsabweichungen früher erkennen und Prozesse gezielter optimieren.
KI-gestützte Anwendungen entfalten ihren Nutzen dabei vor allem dann, wenn sie auf einer belastbaren Datengrundlage aufbauen und eng an konkrete betriebliche Fragestellungen angebunden sind.
KURZ Digital Solutions GmbH & Co. KG mit Sitz in Fürth entwickelt digitale Lösungen für industrielle und unternehmensbezogene Anwendungen.
Das Unternehmen verbindet Softwareentwicklung, Datenintegration und KI-Methoden und arbeitet unter anderem an Lösungen zur Prozess- und Produktionsoptimierung.
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