Industrie & Fertigung

Ob eine Linie wirtschaftlich läuft, ob ein Auftrag termingerecht fertig wird und woher der Ausschuss kommt, steht in keinem einzelnen System. Die Maschine liefert Zeitstempel und Sensorwerte, das MES Rückmeldungen und Stückzahlen, das ERP Aufträge und Kosten. Dazwischen liegt viel Handarbeit in Excel.

Wir bauen Datenplattformen und Business Intelligence, die Werk und Management mit denselben Zahlen versorgen. KI und Machine Learning ergänzen das dort, wo sich ihr Nutzen an den eigenen Daten prüfen lässt.

Anlage, Auftrag, Zeitraum

Der Knackpunkt zwischen Shopfloor und ERP ist der gemeinsame Schlüssel. Maschinendaten kennen keinen Fertigungsauftrag, Business-Systeme kennen keine Sensor-IDs. Erst eine gepflegte Zuordnung von Anlage, Auftrag und Zeitraum macht aus beiden Welten eine Auswertung. Sie aufzubauen dauert meist länger als die technische Anbindung über OPC UA, MQTT oder den Historian.

Ältere Anlagen sind meist kein Hindernis. Ihre Steuerungen lassen sich oft über Gateways oder nachgerüstete Sensoren anbinden, und weil die Daten nur mitgelesen werden, greifen wir nicht in die Steuerung ein. Wir beginnen mit den Anlagen, die für die erste Fragestellung nötig sind, und erweitern von dort. Die Anbindung planen wir mit der Betriebs-IT, denn die Sicherheit des Produktionsnetzes hat Vorrang.

Maschinendaten sind meist nicht personenbezogen. Sobald sie sich über Schichtanmeldungen einzelnen Personen zuordnen lassen, gelten DSGVO und Mitbestimmungsrechte.

OEE ist nicht gleich OEE

Zwei Werke melden eine OEE und meinen Verschiedenes. Das eine zählt Rüsten als geplanten Stillstand, das andere nicht, und beide rechnen mit einer anderen Referenztaktzeit. Bei der Ausschussquote macht es einen großen Unterschied, ob Nacharbeit mitgezählt wird. Wir legen diese Definitionen mit Produktion und Controlling gemeinsam fest und hinterlegen sie einmal im Datenmodell.

Ebenso wichtig ist die Datenerfassung am Band. Wenn Bedienende als Stillstandsgrund immer „Sonstiges“ wählen, gibt es später keine Ursachenanalyse, egal wie gut das Dashboard ist. Das lässt sich nur mit der Produktion zusammen lösen, etwa über eine kürzere Auswahlliste.

Sind die Definitionen geklärt, lassen sich Kennzahlen bis zum Auftrag, zur Charge oder zur Anlage aufschlüsseln. Zusammen mit Kosten- und Kalkulationsdaten sieht man, was ein Auftrag tatsächlich gekostet hat. Bei kleinen Losgrößen fällt dabei besonders auf, wie viel die Rüstzeiten ausmachen.

Warehouse oder Lakehouse

Für Auftrags-, Qualitäts- und Kostendaten reicht meist ein Data Warehouse. Ein Lakehouse lohnt sich, wenn große Mengen Sensor-Zeitreihen, Bilder oder Protokolle dazukommen, die schlecht in Tabellen passen, und wenn sie per Streaming eintreffen. Die zusätzliche Komplexität sollte man nur eingehen, wenn die geplanten Auswertungen sie brauchen. Welche Anlagen und Fragestellungen zuerst drankommen, legen wir in einer Datenstrategie fest.

Vorausschauende Wartung: erst Grenzwerte, dann Modell

Ein Prognosemodell lernt aus dokumentierten Ausfällen. Bei seltenen Ausfällen oder fehlenden Ursachen im Wartungsprotokoll ist es kaum zu trainieren. Eine Zustandsüberwachung mit Grenzwerten ist dann der bessere Anfang. Ob ein Modell Auffälligkeiten früh genug und mit wenigen Fehlalarmen erkennt, prüfen wir vorab an den vorhandenen Daten.

Auch ein gelungener Pilot ist noch keine Lösung für alle Anlagen. Ein Modell für eine Maschine lässt sich selten unverändert auf eine andere übertragen.

Sichtprüfung mit Kamera

Bildbasierte Prüfung funktioniert bei klar abgegrenzten Aufgaben mit stabilen Aufnahmebedingungen, etwa gleichbleibenden Bauteilen und konstanter Beleuchtung. Entscheidend sind Trainingsbilder, die auch die seltenen Fehler enthalten. Im Betrieb kontrolliert Prüfpersonal die Ergebnisse stichprobenartig, und bei neuen Produkten oder geänderter Beleuchtung wird das Modell neu geprüft. Ist die KI Teil einer Sicherheitsfunktion, kann der EU AI Act greifen. Das klären wir im Einzelfall mit der Rechtsberatung.

Data Act und Nachhaltigkeitsberichte

Der EU Data Act gilt seit dem 12. September 2025. Nutzende vernetzter Produkte haben Zugang zu den Daten, die ihr Produkt erzeugt. Für neue vernetzte Produkte, die ab dem 12. September 2026 in Verkehr kommen, müssen Hersteller diesen Zugang schon bei der Konstruktion berücksichtigen, soweit relevant und technisch machbar. Betreibende von Anlagen können Zugang zu den Daten ihrer Maschinen verlangen. Welche Produkte und Daten konkret betroffen sind, gehört zur Rechtsberatung, die technische Bereitstellung setzen wir mit um.

Bei der Nachhaltigkeitsberichterstattung hat die EU mit der Omnibus-I-Richtlinie die Pflicht nach der CSRD auf große Unternehmen begrenzt, nach unserem Kenntnisstand auf Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten und mehr als 450 Millionen Euro Nettoumsatz. Auch die Berichtsstandards (ESRS) wurden vereinfacht. Energie- und Emissionsdaten je Einheit können eine Grundlage solcher Berichte sein, auch freiwilliger. Ob und in welchem Umfang ein Unternehmen berichten muss, klärt die Rechtsberatung.