Der IT/OT Manufacturing Summit Europe zeigte einen klaren Wandel: vom KI-Hype hin zu konkretem Mehrwert in der Produktion. Vier Themen standen dabei im Mittelpunkt: skalierbare Architekturen, aussagekräftige Produktionsdaten, konkrete KI-Anwendungsfälle und klare Leitplanken für autonome Systeme. Die gemeinsame Grundlage: Technologie mit der Realität des Shopfloors verbinden.
Auf dem diesjährigen Summit zeigte sich in den Gesprächen mit europäischen Produktionsverantwortlichen ein klarer Wandel: Der Fokus verschiebt sich weg von experimentellen Technologien hin zur Lösung konkreter Herausforderungen in der Produktion.
Im Folgenden finden Sie vier zentrale Herausforderungen, die wir auf der Veranstaltung diskutiert haben – und welche konkreten Auswirkungen sie auf den Produktionsalltag haben.
Bei der Vernetzung von ERP, MES, SCADA und Cloud-Plattformen verlagert sich die Diskussion schnell von einzelnen IT-Systemen hin zu klaren funktionalen Verantwortlichkeiten.
Die Kernaussage: Das eigentliche Ziel jeder Systemarchitektur ist einfach: „Am Ende müssen Produkte die Fabrik verlassen."
Der praktische Nutzen: Softwaresysteme müssen die physische Produktion unterstützen, anstatt zusätzliche administrative Hürden zu schaffen. Klare Grenzen zwischen den Systemen verhindern, dass IT-Probleme die Produktionslinie zum Stillstand bringen.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in einer Fabrik scheitert, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur und die Daten nicht bereit sind oder den Mitarbeitenden die erforderlichen Kompetenzen fehlen.
Die Kernaussage: Die Einführung von KI ist in erster Linie eine organisatorische und keine mathematische Herausforderung. Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, einen konkreten Engpass auf dem Shopfloor zu identifizieren, die Lösung zunächst im kleinen Maßstab zu validieren und sie erst danach auszurollen. Starten Sie keine Projekte, die sich später nicht skalieren lassen.
Der praktische Nutzen: Um kostspielige IT-Fehlschläge zu vermeiden, sollte man mit den Daten und Maschinen beginnen, die bereits auf dem Shopfloor vorhanden sind. Entscheidend ist, die richtigen Daten für den tatsächlichen Business Case zu identifizieren – anstatt in bestehenden Datensätzen nach vermeintlich „magischen“ Optimierungspotenzialen zu suchen.
Die Vernetzung unterschiedlicher Softwaresysteme bringt wenig, wenn Abteilungen und Maschinen dieselben Begriffe unterschiedlich interpretieren.
Die Kernaussage: Datenintegration funktioniert nur mit klaren, gemeinsamen Definitionen. Die Umsetzung sollte einer eindeutigen Reihenfolge folgen:
Operative Definition → Datenstruktur → Softwaresysteme
Der praktische Nutzen: Die Standardisierung grundlegender Begriffe – beispielsweise was als „Zyklus“, „Stillstand“ oder „Gutteil“ gilt – verhindert, dass sich Fehler über Systemgrenzen hinweg verbreiten. So stellen Sie sicher, dass vernetzte Systeme zuverlässige Informationen austauschen, anstatt Fehler lediglich schneller zu verteilen.
Je aktiver KI-Systeme in Produktionsprozesse eingreifen, desto stärker verschiebt sich die Herausforderung von der reinen Generierung von Erkenntnissen hin zu der Frage: Was darf KI autonom entscheiden und ausführen?
Die Kernaussage: Autonome KI benötigt klare Leitplanken. Unternehmen müssen definieren, welche Entscheidungen KI selbstständig treffen darf, wann eine Freigabe durch den Menschen erforderlich ist und welche Sicherheits-, Qualitäts- und Prozessgrenzen niemals überschritten werden dürfen.
Der praktische Nutzen: Klare Entscheidungsgrenzen ermöglichen es Produktionsunternehmen, den Autonomiegrad zu erhöhen, ohne die Kontrolle zu verlieren. KI kann innerhalb vordefinierter Grenzen auf Abweichungen reagieren und Prozesse optimieren. Kritische oder unsichere Situationen werden hingegen an Experten eskaliert. So entsteht ein Weg hin zu einer autonomen Produktion, die kontrolliert, nachvollziehbar und sicher bleibt.
Für STIWA Shopfloor Software bestätigen diese Diskussionen ein grundlegendes Prinzip: Digitalisierung, KI und Optimierung können nur dann Mehrwert schaffen, wenn sie in der Realität der Produktion verankert sind.
Das bedeutet, auf zuverlässigen und strukturierten Shopfloor-Daten aufzubauen, klar definierte Produktionsprobleme zu adressieren und Software an realen Fertigungsprozessen und Rahmenbedingungen auszurichten.
Technologie schafft Potenzial. Die Verbindung mit der Realität des Shopfloors macht daraus messbaren Mehrwert für die Produktion.
Eine zuverlässige Datengrundlage entsteht durch bewährte Methoden statt durch theoretische Konzepte. Entdecken Sie in unseren weiterführenden Inhalten, wie sich diese Prinzipien in realen Produktionsumgebungen umsetzen lassen.
Wird eine logistische Verzögerung fälschlicherweise als technischer Fehler eingestuft, verschwenden die Technikteams Zeit damit, die falschen Probleme…
Lesedauer: 3 Min.
Entdecken Sie, wie Sie das perfekte Linienleitsystem (LCS) für Ihre Fertigungsabläufe auswählen. Dieser Artikel stellt 7 entscheidende Kriterien vor,…
Lesedauer: 5 Min.
Erfahren Sie, wie Knorr-Bremse eine 30%ige Fehlerminimierung in der Nacharbeit erreichte, indem es diese mit STIWA's Advanced Analytics zu einem…
Michael Meisel
Bereichsleiter Vertrieb & Produktmanagement
STIWA Software
Philip Privalov
Teamleitung Business Development
STIWA Software
Möchten Sie mehr erfahren? Dann sind wir für Sie da!
