Daten und KI als Gamechanger: Wie Hersteller wirtschaftliche Turbulenzen meistern

In der gegenwärtig sprunghaften Weltwirtschaft stehen Hersteller bzw. Produzenten nicht nur vor verschärftem Wettbewerb, sondern auch unter wachsendem Druck durch geopolitische Spannungen, wandelnde Handelspolitiken und unberechenbare Zollbestimmungen. Diese Marktunsicherheiten beeinträchtigen Lieferketten, wirken sich auf Materialkosten aus und erschweren Markteintritt sowie Expansion. Für Hersteller mit Wachstumsambitionen ist die Steigerung der Produktionseffizienz zur zentralen Priorität avanciert.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, setzen Hersteller verstärkt auf Daten- und KI-Technologien zur Optimierung ihrer Kernprozesse. Sie analysieren historische und Echtzeitdaten, um Ineffizienzen aufzuspüren, während KI-gestützte Systeme Anlagenausfälle antizipieren und Stillstandzeiten minimieren.

Eine Deloitte-Studie von 2024 belegt: 55% der befragten Hersteller von Industrieprodukten implementieren bereits KI-Lösungen in ihren Betrieben, und über 40% planen, ihre Investitionen in KI und maschinelles Lernen (ML) in den kommenden drei Jahren auszubauen.

Machine-Learning-Modelle (ML-Modelle) überwachen Produktionsparameter kontinuierlich und justieren Prozesse automatisch, um Abweichungen zu reduzieren und Qualitätsstandards einzuhalten. Durch die Identifikation von Mustern, die zu Verschwendung oder Produktinkonsistenzen führen, ermöglicht KI den Herstellern, Ausschuss zu minimieren, die Qualitätssicherung zu optimieren und Ressourcen bestmöglich zu nutzen. Neben der Effizienzsteigerung unterstützen Daten und KI Hersteller dabei, anpassungsfähigere Lösungen zu entwickeln und zukunftssichere Prozesse zu etablieren.

Die Fortschritte der Industrie 4.0 festigen

Die Potenziale des Internet of Things (IoT), der künstlichen Intelligenz und weiterer datengesteuerten Technologien in der Fertigung sind bekannt – intelligentere Prozesse, vorausschauende Wartung und verbesserte Produktqualität. Dennoch stellen die Anfangsinvestitionen ein Hindernis dar, besonders für kleine und mittlere Hersteller. Die Implementierung von Industrie 4.0-Lösungen erfordert häufig Vorabinvestitionen in Sensorik, Infrastruktur und Integration, ganz zu schweigen von der notwendigen Qualifizierung der Mitarbeiter. Der ROI – Echtzeit-Geschäftseinblicke, Kostenreduktion, Umsatzsteigerung, höhere Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsvorteile – kann beträchtlich sein, tritt jedoch nicht sofort ein, was die frühzeitige Rechtfertigung dieser Investitionen erschwert.

Trotz unterschiedlicher technischer Transformationsarten zeichnet sich ein klarer marktübergreifender Trend ab: Erfolgreiche Hersteller beginnen mit fokussierten Pilotprojekten, die rasch skaliert werden, sobald sie ihren Wert bewiesen haben. Statt umfassender Umstrukturierungen konzentrieren sie sich auf spezifische, wirkungsvolle und gut präsentierbare Anwendungsfälle – etwa Automatisierung der Qualitätssicherung oder Ausschussreduzierung – mit messbaren Ergebnissen. Dieser gezielte Ansatz minimiert Risiken, erleichtert das Erreichen von ROI-Zielen und schafft Momentum für breitere Adaption.

Dieser schrittweise, strategische Pfad entwickelt sich immer mehr zur Best Practice für Unternehmen, die das volle Potenzial von IoT und KI erschließen wollen, ohne sich von hohen Initialkosten abschrecken zu lassen.

Standardisierung hält intelligente Fabriken am Laufen

Für Hersteller ist die Interoperabilität, also das nahtlose Zusammenarbeiten von Maschinen, Geräten und Systemen, essenziell. Diese öffnet allerdings auch Türen für neue Schwachstellen. Cybersicherheit ist daher kein reines IT-Thema mehr, sondern betrifft die Absicherung vernetzter Fabriken zum Schutz des gesamten Unternehmens. Standardisierung – die Vereinheitlichung von Prozessen, Arbeitsabläufen und Methoden – bietet hierbei maßgebliche Unterstützung.

Ohne klare, einheitliche Standards für Datenformate, Kommunikationsprotokolle und Systemintegrationen werden selbst fortschrittlichste Unternehmen Schwierigkeiten haben, Technologien gewinnbringend einzusetzen. Eine ausgereifte Standardisierung befähigt Unternehmen, nahtlos zu skalieren, systemübergreifend zu kooperieren und die Nachhaltigkeit digitaler Initiativen langfristig zu sichern.

Mit zunehmender Vernetzung von Maschinen, Sensoren und Systemen steigt gleichzeitig die Bedeutung der Cybersicherheit. Es stellt sich also die Frage: Wie können Fertigungsunternehmen ihre Abwehrkräfte stärken und resistente Lösungen implementieren? Der Aufbau einer robusten IT-Architektur erfordert Expertise in verschiedenen Gebieten. Dazu gehören:

• industrielle Systeme
• aktuellen Bedrohungslandschaften und -szenarien
• sicheren Konstruktionsprinzipien
• Erfahrung in der Antizipation von Schwachstellen
• Entwicklung konformer Strategien
• Reaktion auf neu entwickelte Angriffsmethoden

Ohne dieses Fundament kann selbst die bestvernetzte Fabrik zur verwundbarsten werden.

So unterstützen Ihre Daten neue Technologien

Die Bewältigung zentraler Branchenherausforderungen – seien es hohe Implementierungskosten für IoT/KI-Projekte, mangelnde Standardisierung oder wachsende Cybersicherheitsrisiken – beginnt mit einer umfassenden Evaluation des bestehenden Datenökosystems.

Dies bedeutet, die Methoden der Datensammlung, -speicherung, -integration und -verwaltung zu analysieren, um Lücken, Ineffizienzen und ungenutztes Potenzial innerhalb der Dateninfrastruktur aufzudecken.

Statt unmittelbar neue Systeme oder Sensoren einzuführen, sollten Unternehmen den Wert bereits vorhandener Daten maximieren. Oft liegen die Antworten auf produktionsrelevante Herausforderungen wie Effizienzsteigerung, Ausschussminimierung oder Qualitätsverbesserung bereits in verfügbaren Datensätzen verborgen. Durch Anwendung bewährter Analysetechniken und KI-Modelle lassen sich handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen, die schnelle, messbare Effekte bei minimaler Störung erzielen.

Neben etablierten Lösungen wie digitalen Zwillingen ist es wichtig, alternative Datenstrategien zu entdecken, die auf die spezifischen technischen Anforderungen und die individuellen Geschäftsziele eines Herstellers zugeschnitten sind. Mit einem soliden Fundament aus Datenarchitekturen, Governance-Frameworks und branchenüblichen Best Practices können Unternehmen ihre Rohdaten in ein verlässliches, skalierbares und sicheres Asset transformieren – Daten, die KI-gesteuerte Effizienz ermöglichen und wirklich resiliente Smart-Factory-Abläufe unterstützen.

Datenqualität wichtiger als Datenmenge

Ein entscheidender Aspekt dieses Prozesses ist die Bewertung der Datenqualität: Es gilt zu ermitteln, was fehlt, was optimierbar ist und wie vertrauenswürdig die verfügbaren Daten für fundierte Entscheidungen sind. Aktuellen globalen Erhebungen zufolge erfüllt nur eine Minderheit der Unternehmen die Datenqualitätsstandards vollumfänglich.

Datenqualität bezeichnet den Grad an Genauigkeit, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit und Relevanz der Daten für die jeweilige Aufgabe – kurz: wie „zweckdienlich“ die Daten tatsächlich sind. Laut dem Bericht von Precisely und dem LeBow College of Business der Drexel University bewerten 77% der Unternehmen ihre eigene Datenqualität als „bestenfalls durchschnittlich“, was bedeutet, dass nur etwa 23% ihre Datenqualität als überdurchschnittlich oder hochwertig einstufen.

Datenqualität bildet das Fundament von Unternehmen in Sachen Analytik und KI. Je höher die Qualität der Daten, desto größer ihr Wert. Ohne Kontext bleiben Daten überwiegend bedeutungslos; erst durch Kontextualisierung werden aus Daten Informationen, und aus Informationen entsteht Wissen auf Basis von Beziehungen. Das Fazit: Ohne Daten keine KI.

Datengesteuerte Fertigung: ein neuer Standard für die Branche

Die datengesteuerte Fertigung bezeichnet die Nutzung von Echtzeiteinblicken, Konnektivität und KI zur Ergänzung traditioneller Analyse- und Entscheidungsprozesse über den gesamten Fertigungszyklus hinweg. Sie nutzt umfassende Daten – aus internen wie externen Quellen – um jede Phase von der Produktentwicklung bis zur Auslieferung und dem Kundendienst zu optimieren.

Zu den Kernkomponenten zählen:

• Datenerfassung in Echtzeit (von Sensoren, IoT-Geräten und Produktionssystemen)
• Fortschrittliche Analytik und KI für vorhersagbare Erkenntnisse und deren Soll-Zustand
• Integration in Fertigung, Lieferkette und Unternehmensplanung
• Visualisierungstools (z.B. Dashboards und digitale Zwillinge) für handlungsrelevante Erkenntnisse

Vorteile für die Produktionsumgebung:

Betriebliche Effizienz und Produktivität:
Echtzeit-Analysen ermöglichen Herstellern, Produktionsprozesse zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und Arbeitsabläufe zu optimieren. Das Ergebnis? Gesteigerte Produktivität und reduzierte Ausfallzeiten. Laut einer Deloitte-Studie ermöglicht vorausschauende Analytik eine proaktive Wartung, die Anlagenausfälle um bis zu 70% reduziert und Wartungskosten um bis zu 25% senkt.

Qualität und Produktinnovation:
Datenbasierte Erkenntnisse unterstützen Hersteller bei der Qualitätsverbesserung durch frühzeitige Fehlererkennung und kontinuierliche Optimierung. Der Zugang zu Nutzungsdaten ermöglicht zudem die Konzeption und Entwicklung zukunftsweisender Produkte.

H2 Sichere und effektive Integration von KI in Produktionsprozesse

Mit fortschreitender Digitalisierung und Datenorientierung der Fertigung hat sich die Frage von „Können wir KI einsetzen?“ zu „Wie maschinennah können wir KI implementieren?“ gewandelt. Die Antwort liegt in eingebetteter KI und Edge Computing – Technologien, die Entscheidungskompetenz direkt in die Fertigung integrieren und schnellere Reaktionen, größere Autonomie und geringere Abhängigkeit von externen Infrastrukturen ermöglichen.

KI näher an den Arbeitsplatz bringen

Traditionell werden industrielle Maschinendaten – Vibrationen, Temperaturen, Drehmomente, Audiosignale, Druck – an zentrale Server oder Cloud-Plattformen übermittelt, wo sie mit komplexen KI-Modellen analysiert werden. Dies ist zwar effektiv, bringt jedoch Nachteile wie Latenzzeiten, Bandbreitenkosten und potenzielle Sicherheitsrisiken mit sich. In schnelllebigen Produktionsumgebungen können selbst minimale Verzögerungen bei der Erkennung von Anomalien oder bei der Reaktion auf Prozessänderungen Auswirkungen auf Ausschuss, Ausfallzeiten und Qualität haben. Kostentreiber, die man vermeiden kann.

Aus diesem Grund gibt es branchenweit einen starken Impuls zur Implementierung von KI- und ML-Funktionen direkt auf Endgeräten, um die Intelligenz näher an die Maschinen zu bringen, die die Daten generieren. Dieser Ansatz zeigt besonders vielversprechende Ergebnisse für Anwendungen wie vorausschauender Wartung, Echtzeit-Anomalie-Erkennung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung.

Dabei wird deutlich, dass Daten zunehmend dezentralisiert werden, da die meisten außerhalb von Rechenzentren und der Cloud entstehen. Daher versuchen Unternehmen verstärkt, Daten an der Quelle oder in deren Nähe zu verarbeiten – das ist die Definition von Edge Computing.

Edge Computing entwickelt sich zu einem entscheidenden Aspekt von Datenstrategien und Fabrikmanagement. Laut Statista wird der globale Edge-Computing-Markt bis 2027 voraussichtlich 350 Milliarden US-Dollar erreichen.

Eingebettete KI für vorausschauenden und autonomen Betrieb

Edge-basierte KI-Systeme unterstützen Hersteller dabei, Anomalien zu detektieren, Leistungsabweichungen zu identifizieren und Echtzeitentscheidungen zu treffen, ohne Daten an externe Standorte senden zu müssen. Die Daten bleiben demnach im Unternehmen.

Ein ML-Modell, das auf einem Edge-Gerät an der Produktionslinie implementiert wird, kann beispielsweise Sensoreingänge überwachen und subtile Veränderungen bei Motorvibrationen oder Zykluszeiten erkennen, die auf einen sich entwickelnden Fehler hindeuten. Durch sofortige Benachrichtigung an eine menschliche Kontrollinstanz oder durch Auslösung von Wartungsprotokollen können Ausfallzeiten minimiert und kostspielige Ausfälle verhindert werden.

Solche Modelle lassen sich mithilfe von Daten, die in Data Lakes (System zur Speicherung von Rohdaten) oder Cloud-Plattformen gespeichert sind, kontinuierlich optimieren. Dort können sie anhand größerer Datensätze neu trainiert und verfeinert werden. Die aktualisierten Modelle werden dann über regelmäßige Updates auf Edge-Geräte übertragen, wodurch das Beste aus zentralem Lernen und dezentraler Ausführung kombiniert wird.

Ihre Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Team von Daten-, KI- und Embedded-Spezialisten

Intelligente Fabriken entstehen nicht über Nacht. Für Hersteller, die den täglichen Betrieb aufrechterhalten und die Transformation beschleunigen möchten, hat sich der Start mit fokussierten, gezielten KI-Implementierungen als bewährte Praxis etabliert. Unternehmen aus dem gesamten Spektrum der Fertigungsindustrie wenden sich an Software Mind, um maßgeschneiderte Entwicklungs- und Beratungsdienstleistungen zu erhalten. Diese können den Betrieb optimieren, die Produktion steigern und neue Umsatzpotenziale erschließen. Wenn Sie erfahren möchten, wie unser Team Ihr Unternehmen unterstützen kann, kontaktieren Sie uns über dieses Formular.