Digitale Reife und KI-Bereitschaft in der Fertigung: Fakten, Herausforderungen und Lösungsansätze

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Fertigung wird zunehmend zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Unternehmen erwarten messbare Nutzen wie schnellere Prozesse, höhere Qualität und flexiblere Lieferketten. Doch ohne eine solide digitale Basis bleibt das Potenzial von KI-Anwendungen oft ungenutzt.

Aktueller Stand der digitalen Reife in der Industrie

Mehrere aktuelle Studien belegen, dass die digitale Reife vieler Fertigungsunternehmen noch stark ausbaufähig ist:

• 76 % der industriellen KMU in der Fertigung weisen eine niedrige oder sehr niedrige digitale Reife auf (Eurostat-Studie, 2024).
• 70 % der Hersteller verlassen sich weiterhin auf manuelle Datenerfassung (Manufacturing Leadership Council, 2025).
• 56 % der gesammelten Daten bleiben ungenutzt (Rockwell Automation Report, 2025).

Diese Kennzahlen verdeutlichen, dass ein erheblicher Teil der Daten, die für KI-Algorithmen nötig sind, entweder nicht digital erfasst oder nicht ausgewertet wird.

Herausforderungen bei der Datenbasis für KI

Ohne standardisierte und qualitativ hochwertige Daten kann KI nicht effektiv eingesetzt werden. Die häufigsten Hindernisse sind:

• Kaum Standardisierung: Daten aus unterschiedlichen Maschinen, Systemen und Standorten sind oft inkompatibel.
• Manuelle Prozesse: Hand-Erfassung oder Excel-Tabellen führen zu fragwürdiger Datenqualität.
• Unklare Verantwortlichkeiten: Viele Betriebe haben keine klare Strategie, wer für Datenqualität, -pflege und -nutzung zuständig ist.

Solange diese Probleme bestehen, lässt sich weder ein datengetriebenes Shop-Floor-Management noch KI-Apps erfolgreich einsetzen.

Drei Hebel für eine KI-bereite Fertigung

Ein moderner Manufacturing Execution System (MES) kann als zentrale Plattform dienen, um die genannten Barrieren zu überwinden. Dabei stehen drei zentrale Hebel im Fokus:

Semantisch einheitliche, skalierbare Daten

• Automatisierte Echtzeit-Datenerfassung ohne manuelle Eingriffe.
• Integration von Modulen für Maschinen- und Betriebsdatenerfassung, die kostengünstig und einfach zu handhaben sind.
• Semantische Aufbereitung der Daten, sodass Analyse-Systeme und KI-Algorithmen sie unmittelbar nutzen können.
• Skalierbarkeit von der einzelnen Maschine bis zum globalen Produktionsnetzwerk.

Plattform für modulare IT-Orchestrierung

• Bidirektionale Kommunikation zwischen Shop-Floor- und Top-Floor-Systemen über gängige Standardschnittstellen.
• Integration von Echtzeit-Analysen und nahtlose Anbindung an ERP-Systeme.
• Unterstützung verschiedener Use Cases wie Predictive Maintenance, Qualitätsmanagement, Energiemonitoring und weitere KI-Anwendungen.
• Bereitstellung einheitlicher Fertigungsdaten für die gesamte Wertschöpfungskette.

Nutzerfreundliche Visualisierung und Steuerung

• Template-basierte Konfiguration ohne aufwendige Programmierung.
• Integrierte Funktionen (Qualitäts-Management, Ticket-Systeme, Energie-Monitoring) direkt auf der Plattform.
• Intuitive Dashboards für Bediener bis hin zum Geschäftsleiter, die kontextbezogene Informationen bereitstellen.

Praxisbeispiel: Integration einer KI-tauglichen MES-Architektur

Eine KI-bereite MES-Architektur verbindet Shop-Floor- und Top-Floor-Ebene, standardisiert Daten und ermöglicht Echtzeit-Analysen. Kernkomponenten sind:

• Konnektivität: Nahtlose Anbindung aller relevanten Maschinen und IT-Systeme.
• Semantisches Datenmodell: Einheitliche Beschreibung von Produktionsinformationen, die von KI-Algorithmen interpretiert werden kann.
• Echtzeit-Analysen: Bidirektionale Kommunikation zwischen Systemen und KI-Apps für sofortige Entscheidungsunterstützung.

Durch diese Basis können Unternehmen KI-Anwendungen gezielt einsetzen, um Prozessabweichungen zu erkennen, Wartungsbedarf vorherzusagen und Qualitätsparameter zu optimieren.

FAQ – Wie kann ich meine Fertigung KI-bereit machen?

Frage: Wie kann ich meine Fertigung KI-bereit machen?
Antwort: Zuerst sollten Unternehmen ihre digitale Reife bewerten und eine Strategie zur Datensammlung und -nutzung entwickeln.

Fazit

Die Zahlen zeigen eindeutig, dass die digitale Reife und die effektive Nutzung von Produktionsdaten zentrale Voraussetzungen für den Erfolg von KI in der Fertigung sind. Ohne automatisierte, standardisierte und semantisch aufbereitete Daten bleibt das Potenzial von KI-Anwendungen weitgehend ungenutzt. Eine moderne MES-Plattform, die die drei Hebel – einheitliche Daten, modulare IT-Orchestrierung und nutzerfreundliche Visualisierung – verbindet, liefert das notwendige Fundament. Unternehmen, die diese Basis schaffen, können KI nicht nur als Experiment, sondern als strategischen Hebel für Effizienz, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit einsetzen.