Warum scheitern viele Industrial-AI-Projekte?
Artificial Intelligence entwickelt sich rasant. Immer mehr Fertigungsunternehmen beschäftigen sich mit intelligenten Assistenzsystemen, Predictive Maintenance, automatisierter Qualitätsbewertung oder datenbasierter Prozessoptimierung.
Oft richtet sich der Blick zunächst auf die AI-Technologie: Welche Plattform eignet sich? Welches Modell liefert die besten Ergebnisse? Welche Lösung bietet den größten Mehrwert? Die entscheidende Voraussetzung wird dabei häufig übersehen. Artificial Intelligence kann Millionen von Datensätzen analysieren und Zusammenhänge erkennen. Ob diese Erkenntnisse belastbar sind, hängt jedoch davon ab, ob die zugrunde liegenden Daten vollständig, konsistent und vertrauenswürdig sind.
Deshalb scheitern viele Industrial-AI-Projekte nicht an den Algorithmen, sondern an einer unzureichenden Datenbasis. Eine erfolgreiche AI-Strategie beginnt mit der Frage: Kann Artificial Intelligence den vorhandenen Produktionsdaten überhaupt vertrauen?
Welche Daten benötigt Artificial Intelligence wirklich?
Viele Unternehmen erzeugen bereits heute enorme Datenmengen. Maschinen liefern kontinuierlich Messwerte, ERP-Systeme verwalten Produktionsaufträge und Qualitätsdaten werden an unterschiedlichsten Stellen erfasst.
Große Datenmengen allein reichen jedoch nicht aus. Artificial Intelligence benötigt vor allem Daten, die zuverlässig, vollständig und miteinander verknüpft sind. Nur dann lassen sich Zusammenhänge erkennen und belastbare Handlungsempfehlungen ableiten.
Nicht die Datenmenge entscheidet über den Erfolg von Industrial AI, sondern ihre Qualität.
Warum Produktionskontext wichtiger ist als Datenmenge
Ein einzelner Messwert besitzt nur eine begrenzte Aussagekraft. Eine Maschinentemperatur oder eine Zykluszeit erscheint zunächst eindeutig. Erst im Zusammenhang mit weiteren Informationen entsteht jedoch ein vollständiges Bild.
Entscheidend sind beispielsweise:
- der Produktionsauftrag
- das gefertigte Produkt
- die verwendeten Materialien
- die aktiven Maschinenparameter
- die Ergebnisse der Qualitätsprüfung
- das Produktionsergebnis
Erst diese Zusammenhänge ermöglichen es Artificial Intelligence, Muster zu erkennen und daraus belastbare Empfehlungen abzuleiten. Der Unterschied zwischen Rohdaten und wertvollen Informationen liegt deshalb im Kontext.
Industrial AI lernt nicht aus einzelnen Zahlen, sondern aus den Beziehungen zwischen Prozessen, Ereignissen und Produktionsbedingungen.
Erst der Produktionskontext macht Daten wertvoll
- Produktionsauftrag
- Material und Charge
- Maschinenparameter
- Qualitätsdaten
- Traceability
- Produktionsereignisse
Wie schafft ein MES die Grundlage für Industrial AI?
Ein Manufacturing Execution System ist keine Artificial-Intelligence-Plattform. Es schafft jedoch genau die Datenbasis, auf die moderne AI-Anwendungen angewiesen sind.
Ein MES verbindet Informationen aus Produktion, Maschinen, Qualität, Traceability und Feinplanung zu einer gemeinsamen Datenbasis. Dadurch entsteht ein vollständiges Echtzeitbild des Shopfloors, mit dem sowohl Mitarbeitende als auch AI-Anwendungen fundierte Entscheidungen treffen können. Statt isolierter Datensilos stehen allen Beteiligten konsistente Informationen zur Verfügung.
Gleichzeitig erhalten AI-Anwendungen den notwendigen Produktionskontext, um Zusammenhänge richtig einzuordnen und fundierte Empfehlungen abzuleiten.
Ein modernes MES bildet damit das Fundament für zahlreiche Industrial-AI-Anwendungen – von Predictive Analytics über intelligente Assistenzsysteme wie MAIK bis hin zur kontinuierlichen Optimierung von Produktionsprozessen. Damit wird deutlich: Artificial Intelligence ersetzt das MES nicht. Sie baut auf einer hochwertigen, vernetzten Datenbasis auf, die das MES bereitstellt.
Ein MES verbindet unter anderem:
- Produktionsaufträge
- Maschinen und Anlagen
- Materialien und Komponenten
- Prozessparameter
- Qualitätsprüfungen
- Leistungsdaten
- Traceability-Informationen
Wie bereiten sich Unternehmen auf Industrial AI vor?
Bevor Unternehmen Artificial Intelligence einführen, lohnt sich ein kritischer Blick auf die eigene Datenbasis.
Hilfreiche Fragen sind beispielsweise:
- Können wir unseren Produktionsdaten vertrauen?
- Arbeiten alle Bereiche mit derselben Informationsbasis?
- Lassen sich Produktionsabläufe vollständig nachvollziehen?
- Sind unsere Daten systemübergreifend miteinander verknüpft?
- Stehen Informationen rechtzeitig für Entscheidungen zur Verfügung?
Zeigen sich hierbei Schwachstellen, sollte zunächst die Datengrundlage verbessert werden.
In der Praxis hat sich ein schrittweises Vorgehen bewährt.
Im Rahmen des Potenzial-Workshops „Böhme & Weihs MES-Walk“ analysieren wir gemeinsam bestehende Prozesse, identifizieren Medienbrüche und entwickeln eine Roadmap für eine belastbare Datenbasis. So entstehen die Voraussetzungen für Industrial AI – ohne die Produktion unnötig zu belasten.
