Das Fundament für KI in der Fertigung: Die Daten sind entscheidend

Ein solides Datenfundament ist der wichtigste Erfolgsfaktor für KI in der Fertigung. Entdecken Sie die architektonischen Prinzipien, Kernmetriken und den Implementierungsfahrplan, die es globalen Herstellern ermöglichen, maschinelles Lernen, KI-Assistenten und Agenten über Werke und Lieferketten hinweg zu skalieren.

Das Paradoxon industrieller KI

Generative KI ist in aller Munde, doch 70 % der Unternehmen haben Schwierigkeiten, Pilotprojekte in die Produktion zu überführen, weil die zugrunde liegende Dateninfrastruktur keine sauberen, kontextbezogenen Echtzeitinformationen liefern kann. Selbst die fortschrittlichsten Machine-Learning-Modelle bleiben akademische Proofs of Concept ohne vertrauenswürdige Datenpipelines.

In der Zwischenzeit explodieren die Opportunitätskosten: Analysten gehen davon aus, dass der Markt für industrielle KI-Analytik von 1,7 Mrd. USD im Jahr 2023 auf über 5 Mrd. USD im Jahr 2028 wachsen wird. Hersteller, die warten, riskieren dauerhafte Wettbewerbslücken, eine geringere Rendite bei digitalen Investitionen und die Einhaltung von Richtlinien wie der EU-CSRD.

Warum KI ein Datenfundament braucht

Künstliche Intelligenz versagt, wenn sie nicht auf die benötigten Daten zugreifen kann. In industriellen Umgebungen sind die Hauptursachen dafür fehlende Standardisierung, Datensilos, fehlender Kontext oder unzuverlässiger Zugang zu hochwertigen (Echtzeit-)Daten. Ein Datenfundament löst diese Probleme: Sie ist die architektonische Schicht, die OT- und IT-Daten abstrahiert, kontextualisiert und verwaltet, bevor sie von Analysen, AI-Assistenten oder AI-Agenten genutzt werden. Ohne sie können selbst fortschrittliche KI-Modelle nicht zuverlässig arbeiten. Das macht Projekte anfällig, fragmentiert oder nicht nachhaltig.

In der Praxis umfasst ein resilientes Datenfundament:

• Unified Namespace (UNS) – eine zentrale, ereignisgesteuerte semantische Repräsentation aller Maschinen, Produktionslinien und Prozesse.
• Infrastructure‑as‑Code (IaC) – damit Datenpipelines versionskontrolliert, wiederholbar und auditierbar sind.
• Edge‑grade Performance – Latenzzeiten von weniger als einer Sekunde, Buffering und lokales Failover für eine 24×7-Produktion.
• Secure‑by‑Design Governance – fein abgestufter Bearbeitungs- und Lesezugriff (User Rights Management), Token-basierte Autorisierung und verschlüsselte Übertragung (TLS/mTLS).

Ohne dieses Fundament kann die notwendige Datenqualität nicht erreicht werden, Silos bleiben bestehen und jeder neue KI-Anwendungsfall wird zu einem von der IT maßgeschneiderten Pilotprojekt.

Von ersten KI Use Case bis zu AI-Assistenten und AI-Agenten

Industrielle KI umspannt ein breites Spektrum.
Alle vier in Tabelle 1 genannten Reifegrade nutzen dieselbe Datengrundlage. Der Unterschied liegt in der darauf aufbauenden Logik. Ein solides Datenfundament macht Ihre Roadmap daher zukunftssicher: Sie investieren nur einmal in Konnektivität und Governance, um dann mit minimalen Grenzkosten auf diesen Modellen zu iterieren.

Datenqualität treibt die Ergebnisse voran – noch vor dem ersten KI-Projekt

Ein Datenfundament zahlt sich aus, lange bevor die erste AI-Anwendung trainiert ist. Branchenübliche KPIs wie die Gesamtanlageneffektivität (OEE), die mittlere Reparaturzeit (MTTR), die Ausschussrate und die Energiekosten pro Einheit spiegeln direkt die Effektivität der Datenqualität und -verfügbarkeit wider. Unternehmen, die ihrer Dateninfrastruktur Priorität einräumen, erzielen oft erhebliche Verbesserungen, einschließlich OEE-Steigerungen von bis zu 10 Prozentpunkten oder MTTR-Reduzierungen von bis zu 25 %.

Diese Verbesserungen schlagen sich direkt in greifbaren Geschäftsvorteilen nieder: Höhere Produktivität, geringere Betriebskosten und beschleunigte Einführung neuer digitaler Anwendungen. Die Investition in eine einheitliche, standardisierte Dateninfrastruktur ist daher nicht nur strategisch sinnvoll, sondern auch wirtschaftlich unerlässlich.

Unternehmen profitieren bereits vor dem Einsatz fortschrittlicher KI von einer starken Datengrundlage. Industriespezifische Erfolgskennzahlen bestätigen dies (siehe Tabelle 2), und die Zahlen lassen eine zentrale Schlussfolgerung zu: Konnektivität in Kombination mit Kontextualisierung setzen Effizienzhebel frei, die sich bereits vor dem ersten AI-Anwendungsfall positiv auf den Geschäftserfolg auswirken.

Die Blaupause für ein KI-Datenfundament

Der Aufbau einer soliden Datengrundlage für KI in der Fertigung erfordert einen strukturierten und skalierbaren Ansatz für industrielle Daten. Traditionell ist diese Architektur in vier Schichten unterteilt: die Fertigungsebene (datenerzeugende Anlagen wie SPS und Sensoren), die Standardisierungsebene (Protokollnormalisierung), die Kontextualisierungsebene (Datenmodellierung und Kontextualisierung) und die Applikationsebene (KI, MES, Analysen). Dieses Modell hat in der Vergangenheit zwar seinen Zweck erfüllt, führt aber häufig zu fragmentierten Verantwortlichkeiten und komplexen Integrationen.