KI-Roadmap für die Produktion: von Anlagendaten zu Agenten

Ihr KI-Pilot hat auf einer Linie funktioniert. Ein Jahr später hat das zweite Werk ihn immer noch nicht, und die erste Linie nutzt ihn still und leise nicht mehr.

Genau dagegen hilft eine KI-Roadmap für die Produktion. Sie hat vier Stufen. Anlagendaten mit ERP-Daten verbinden, eine gesteuerte Intelligenzschicht aufbauen, KI-Agenten skalieren und dann KI darin verankern, wie die Fabrik läuft.

Die meisten Fertigungsunternehmen wollen bei Stufe drei anfangen. Deshalb bleiben die Piloten stecken.

Ich habe ERP in der Kunststoff-, Stahl- und Rüstungsfertigung eingeführt. Das Muster wiederholt sich. Das Modell ist selten der schwierige Teil.

Schwierig ist, dass drei Systeme denselben Auftrag auf drei Arten beschreiben.

Nehmen Sie einen Auftrag über 5.000 gespritzte Verschlusskappen. Das ERP sieht einen Fertigungsauftrag. Das MES (das System, das die Fertigung in der Halle steuert) sieht einen Job auf Presse 14, und die Presse kennt nur Zykluszähler.

Diese Roadmap funktioniert unabhängig von Ihrem Kernsystem: SAP, Oracle, Microsoft, Infor oder eine Eigenentwicklung.

So würde ich die drei Jahre aufteilen.

Drei Jahre, vier Stufen

1. 01

   Jetzt: Datenfundament

   Anlagen-, Qualitäts- und ERP-Daten auf einer gesteuerten Plattform, mit Datenherkunft und Self-Service-Reporting.

2. 02

   Jahr 1: gesteuerte Intelligenz

   Eine Geschäftssprache für Werke, Linien, Materialien und Aufträge, KI-Governance und die ersten schnellen Erfolge.

3. 03

   Jahr 2: KI-Agenten skalieren

   Agenten für Instandhaltung, Qualität, Planung und Einkauf, im Einsatz über alle Werke.

4. 04

   Jahr 3: KI im großen Maßstab verankert

   KI darin verankert, wie die Fabrik plant, läuft und sich verbessert, mit Menschen und Agenten im Zusammenspiel.

Verstehen Sie die Zeitangaben als Richtwert. Eine Gruppe mit zehn Werken auf vier ERP-Systemen braucht in Stufe eins länger.

Fabrikdaten liegen in Schichten, und der Standard ISA-95 beschreibt sie gut. Ganz unten sitzen Sensoren und SPS, die Steuerungen, die jede Maschine betreiben. Darüber liegen SCADA-Bildschirme und Historians (Datenbanken mit Maschinenmesswerten), dann das MES und ganz oben das ERP, das alles plant und kalkuliert.

KI braucht Schichten, die miteinander sprechen. In den meisten Werken tun sie das nicht.

Ich würde mit drei Dingen beginnen.

1. Eine Datenplattform, meist ein Lakehouse oder Data Warehouse in der Cloud, die ERP-Daten, MES-Datensätze und Historian-Messwerte aufnimmt. Die meisten Anwendungsfälle brauchen Verdichtungen, etwa die durchschnittliche Schmelztemperatur pro Charge.
2. Governance vom ersten Tag an: ein Datenkatalog, eine Datenherkunft, die zeigt, woher jede Zahl stammt, und Qualitätsregeln. Wenn niemand sagen kann, woher eine Ausschusszahl kommt, vertraut auch niemand einem Modell, das sie vorhersagt.
3. Self-Service-Reporting. Werkleiter sollten OEE (gute Ausbringung im Verhältnis zur möglichen Ausbringung), Ausschuss und Plantreue aus einer Quelle sehen, bevor überhaupt KI ins Spiel kommt.

Die schwerste Arbeit steckt in den Stammdaten. Nehmen Sie eine Kunststoffgruppe mit zwei Werken.

Werk A nennt ein schwarzes Polypropylen-Granulat MAT-1001 und zählt es in Kilo. Werk B nennt es PP-BLK-25 und zählt es in 25-kg-Säcken. Bitten Sie ein Modell, den Granulatverbrauch zu prognostizieren, sieht es zwei Materialien ohne jeden Bezug zueinander.

Die Lösung ist unspektakulär. Ein Materialverantwortlicher ordnet die Nummern zu, legt eine Einheit fest, und die Plattform wendet diese Regel jede Nacht an.

Das Werkzeug kann die Zuordnung vorschlagen. Ein Mensch entscheidet trotzdem, welche Nummer gilt und wer die Regel ab dann verantwortet.

Uhren sind das andere Thema, das ich früh prüfen würde. Der Historian eines Walzwerks protokolliert Ofenwerte vielleicht in Ortszeit, während das ERP in UTC bucht.

Sie wollen einen Oberflächenfehler auf Coil 4471 mit der Ofentemperatur beim Walzen verknüpfen. Liegen die Uhren vier Stunden auseinander, lernt das Modell von der falschen Temperatur. Beheben Sie das einmal an dieser Stelle, und jeder spätere Anwendungsfall bekommt es richtig.

1. 01Maschinen und HistoriansSensorwerte, pro Charge verdichtet
2. 02MESJobs, Stillstände und Ausschuss
3. 03ERPAufträge, Materialien und Kosten
4. 04Landing ZoneRohkopien, so gespeichert, wie sie ankamen
5. 05Bereinigt und zugeordnetEine Materialnummer, eine Einheit, eine Uhr
6. 06Self-Service-BerichteOEE, Ausschuss und Plantreue

Eine vertrauenswürdige Version jedes Auftrags, von der Maschine bis zum Hauptbuch

Im ersten Jahr werden diese Daten zu etwas, das KI sicher nutzen kann. Kern ist eine semantische Schicht: eine gemeinsame Geschäftssprache für Werke, Linien, Arbeitsplätze, Materialien, Aufträge und Fehler.

Fragen Sie einen Agenten nach „Stillstand Linie 3“, muss er wissen, welche Linie 3 gemeint ist. Werk A und Werk B haben vielleicht beide eine und zählen Stillstand unterschiedlich.

Ein Werk startet die Uhr, wenn die Maschine stoppt. Das andere startet sie, wenn der Bediener den Stopp erfasst. Die semantische Schicht hält eine Definition fest, und jeder Bericht und jeder Agent nutzt sie.

Führen Sie im selben Jahr KI-Governance ein. Führen Sie ein Register aller KI-Anwendungsfälle, jeder mit einem namentlich benannten Verantwortlichen, einer Risikoeinstufung und einem Punkt, an dem ein Mensch das Ergebnis prüft.

Wird ein KI-System zum Sicherheitsbauteil einer Maschine, stuft der EU AI Act es als Hochrisiko ein. Holen Sie Ihre Sicherheitsingenieure früh dazu. Ich will sie im ersten Workshop dabeihaben.

Liefern Sie dann zwei oder drei schnelle Erfolge, die die Leute in der Halle bemerken. Hier ein Instandhaltungs-Copilot in der Nachtschicht.

1. Eine Technikerin steht vor einer Hydraulikpresse, die immer wieder wegen zu niedrigen Drucks auf Störung geht. Sie tippt den Fehlercode und die Pressennummer in den Copiloten auf einem Tablet.
2. Der Copilot durchsucht das Pressenhandbuch und frühere Arbeitsaufträge für diese Presse.
3. Er antwortet, dass derselbe Fehler schon zweimal aufgetreten ist, beide Male wegen einer verschlissenen Dichtung am Hauptzylinder.
4. Er nennt die Teilenummer der Dichtung und verlinkt die Handbuchseite mit der Wechselanleitung.

Sie entscheidet weiterhin selbst, ob sie die Presse stoppt, und sie setzt die Sicherheitsverriegelung weiterhin selbst. Der Copilot hat ihr nur die Suche in alten Unterlagen erspart.

Zusammenfassungen zur Schichtübergabe sind der zweite schnelle Erfolg. Um 6 Uhr bekommt der Schichtleiter der neuen Schicht eine Seite, erstellt aus MES-Ereignissen, Stillstandsprotokollen und Qualitätssperren. Presse 9 hat 40 Minuten durch einen langsamen Werkzeugwechsel verloren, und Charge 2207 ist wegen unvollständig gefüllter Teile gesperrt.

Der Schichtleiter prüft die Sperre und entscheidet, was zuerst läuft.

Eine dritte Option ist die Prüfung von Lieferantendokumenten. Steht im Werkszeugnis eines Coils S275 und Sie haben S355 bestellt, markiert die KI das vor dem Wareneingang. Jemand aus der Qualität nimmt das Coil trotzdem selbst an oder lehnt es ab.

So würde ich die ersten Kandidaten einordnen.

1. 01Schichtleiter fragtWarum hat Linie 3 letzte Nacht Zeit verloren?
2. 02Semantische SchichtWelches Werk, welche Linie, welche Stillstandsregel
3. 03Gesteuerte DatenStillstandsprotokoll, MES-Ereignisse, Arbeitsaufträge
4. 04Copilot antwortetMit der Quelle jeder Zahl
5. 05Schichtleiter prüftÜbernimmt, korrigiert oder eskaliert

Eine Antwort, die zum Werkleiter und zur Vorstandsvorlage passt

Geschäftlicher NutzenHochMittelNiedrig

• Autonome Feinplanung

• Optische Qualitätsprüfung

• Instandhaltungs-Copilot

• Prüfung von Lieferantendokumenten

• Zusammenfassungen zur Schichtübergabe

• Generischer Chatbot

NiedrigMittelHochDatenreife

• Später
• Planen
• Jetzt starten

Im zweiten Jahr geht es von Assistenten zu Agenten. Ein Assistent beantwortet eine Frage. Ein Agent beobachtet ein Signal, entscheidet innerhalb der Grenzen, die Sie setzen, was zu tun ist, und handelt in Ihren Systemen.

Diese Agenten sehe ich in der Fertigung zuerst Geld zurückbringen.

1. Vorausschauende Instandhaltung. Maschinenwerte lösen vor dem Ausfall einen Arbeitsauftrag im ERP aus, mit reservierten Ersatzteilen.
2. Qualität. Die optische Prüfung meldet einen Fehler, und der Agent sperrt die Charge, verknüpft sie mit den Prozesseinstellungen und eröffnet eine Abweichung.
3. Planung. Der Agent plant neu, wenn eine Maschine ausfällt oder ein Material zu spät kommt, und bittet einen Planer um Freigabe.
4. Einkauf. Er mahnt verspätete Lieferungen an und entwirft die Eilanforderung.

So geht ein Instandhaltungsagent mit einem verschleißenden Lager an einer Stanzpresse um.

1. Die Vibration am Hauptlager steigt über zwei Wochen langsam an, und die Temperatur zieht nach.
2. Der Agent vergleicht das Muster mit früheren Ausfällen am selben Pressentyp und findet eine Übereinstimmung.
3. Er legt eine Instandhaltungsmeldung im ERP an, prüft, ob ein Ersatzlager auf Lager ist, und reserviert es.
4. Er schlägt einen Termin im geplanten Stillstand am Samstag vor und schickt die Anfrage an den Instandhaltungsplaner.

Der Planer gibt den Termin frei oder verschiebt ihn. Der Agent darf selbstständig Meldungen anlegen und reservieren, aber er kann keine Linie stoppen, und für diese Grenze ist eine namentlich benannte Person verantwortlich.

Nehmen Sie jetzt den Planungsagenten. Am Dienstagnachmittag fällt ein Extruder bis Donnerstag aus, und ein Container mit Granulat hängt im Hafen fest.

Der Agent prüft offene Aufträge, Liefertermine und welche Linien welche Produkte fertigen können. Er erstellt zwei Optionen. Drei Aufträge mit Überstunden am Mittwoch auf Linie 2 verlegen oder einen Kundenauftrag um zwei Tage verschieben.

Der Planer wählt eine davon oder ruft zuerst den Kunden an. Ich würde einen Agenten nie still und leise einen Kundentermin verschieben lassen.

Die größere Veränderung im zweiten Jahr ist die Verantwortung. Jemand muss für jeden Agenten, seine Grenzen und seine Ergebnisse verantwortlich sein. Ich behandle Agenten wie neue Teammitglieder, mit Stellenbeschreibung und regelmäßigem Review.

1. 01BeobachtenVibration, Temperatur und Strom an jeder Presse
2. 02ErkennenEin Lagerwert driftet aus dem Toleranzbereich
3. 03VorbereitenArbeitsauftrag entworfen, Ersatzteil reserviert
4. 04FreigebenInstandhaltungsplaner bucht den Termin
5. 05HandelnAuftrag freigegeben, Techniker entsandt
6. 06LernenDas Ergebnis fließt in die nächste Vorhersage ein

Ein Verantwortlicher pro Agent, mit festen Grenzen

Im dritten Jahr ist KI kein eigenes Projekt mehr. Sie steckt in Planung, Produktion, Qualität, Instandhaltung und Kalkulation.

So sieht das in einem monatlichen S&OP-Zyklus aus, in dem sich Vertrieb, Produktion und Finanzen auf einen Plan einigen.

1. Kunden teilen ihre Prognosen, und der Agent markiert die, die im Vergleich zur Auftragshistorie zu hoch wirken.
2. Lieferanten teilen ihre Kapazitäten, sodass der Agent sieht, dass Ihr Beschichtungslieferant im März ausgelastet ist.
3. Der Agent entwirft einen Plan, der zu beidem passt, und kalkuliert ihn im ERP.
4. Das Meeting verwendet seine Stunde auf die wenigen echten Zielkonflikte.

Der Plan gehört weiterhin den Menschen. Der Leiter Operations unterschreibt ihn, und die Finanzabteilung prüft die Marge.

Die Kalkulation ist die andere Stelle, auf die ich schauen würde. Angenommen, eine Spritzgießmaschine läuft dauerhaft langsamer als ihre Standardzykluszeit. Der Agent erkennt die Abweichung, ermittelt die Kostenwirkung und fragt die Kostenrechnerin, ob der Standard angepasst werden soll.

Die Kostenrechnerin entscheidet, weil eine Änderung der Standardkosten in die Bestandsbewertung und die Margen einfließt.

1. WerkleiterVerantwortet die Werksziele und das Agentenportfolio
   KI-GovernanceRegister, Tests und ein Notausschalter für jeden Agenten
2. ProduktionsleiterGibt Planänderungen frei, die die Agenten vorschlagen

• InstandhaltungsagentVerantwortet vom Instandhaltungsleiter
• QualitätsagentVerantwortet vom Qualitätsleiter
• PlanungsagentVerantwortet von der Planungsleitung
• EinkaufsagentVerantwortet vom Einkäufer

1. 04KI-Agenten und CopilotenAgenten für Instandhaltung, Qualität, Planung und Einkauf, mit menschlichen Freigabepunkten
2. 03Gesteuerte IntelligenzschichtSemantisches Modell von Werken, Linien, Materialien und Aufträgen, dazu das KI-Register
3. 02DatenfundamentLakehouse mit ERP-, MES- und Historian-Daten, Katalog und Datenherkunft
4. 01Anlagen- und UnternehmenssystemeSensoren, SCADA, Historians, MES und das ERP

Vier Themen gehören zu keinem einzelnen Jahr. Sie ziehen sich durch alle.

1. OT-Sicherheit. OT steht für die Steuerungen und Netzwerke, die Maschinen betreiben. Wer sie mit Cloud-KI verbindet, vergrößert die Angriffsfläche. Gestalten Sie die Verbindung deshalb nach IEC 62443 und halten Sie Steuerungsnetze segmentiert. Der Agent liest eine Kopie der Historian-Daten und schreibt nie in eine SPS.
2. Souveränität. Rüstung, öffentliche Hand und manche exportkontrollierte Arbeit brauchen KI-Optionen im eigenen Land oder On-Premise. Legen Sie fest, welche Daten das Werk verlassen dürfen, bevor Sie ein Modell wählen. Eine Zeichnung für ein Rüstungsteil darf vielleicht nie in die Nähe eines öffentlichen Modells, eine Granulatprognose wahrscheinlich schon.
3. Ein offener Stack mit mehreren Anbietern. Nutzen Sie offene Formate und Standardschnittstellen wie OPC UA, einen verbreiteten Standard zum Auslesen von Maschinendaten. Dann können Sie Modelle austauschen, ohne neu zu bauen.
4. Ihre Leute. Schulen Sie Planer, Ingenieure und Techniker in der Arbeit mit Agenten. Ein Planer, der den Optionen des Agenten vertraut, nutzt sie. Einer, der ihnen misstraut, baut den Plan in Excel nach.

Der häufigste Fehler ist ein Pilot, der nicht skaliert. Ein Bildverarbeitungsmodell, auf einer Linie trainiert, mit von Hand gezogenen Daten, beweist die Idee und sonst nichts.

Bringen Sie es ins zweite Werk. Die Kameras sind andere, die Teilenummern passen nicht, und niemand ist für das Modell verantwortlich.

Der zweite Fehler ist, KI als IT-Projekt zu behandeln. Wenn die Verantwortlichen für Produktion, Qualität und Instandhaltung die Anwendungsfälle nicht selbst tragen, werden die Agenten gebaut und dann ignoriert.

Mein Rat: Beginnen Sie mit den Prozessen. Bilden Sie ab, wie ein Arbeitsauftrag oder eine Qualitätssperre heute durchläuft, und wählen Sie dann das System. Geben Sie jedem Anwendungsfall einen fachlichen Verantwortlichen, bevor jemand Code schreibt.

Woran es scheitertWas funktioniert

1. 01Woran es scheitert: Ein Pilot auf einer Linie mit von Hand gezogenen Daten→Was funktioniert: Ein Datenfundament, gebaut für jedes Werk
2. 02Woran es scheitert: Die IT baut es, und das Werk übernimmt nie die Verantwortung→Was funktioniert: Ein Verantwortlicher aus Produktion, Qualität oder Instandhaltung für jeden Anwendungsfall
3. 03Woran es scheitert: Nummern, Einheiten und Uhren in jedem Projekt neu bereinigt→Was funktioniert: Stammdaten einmal zentral bereinigt
4. 04Woran es scheitert: Agenten ohne Verantwortlichen, ohne Grenzen und ohne Review→Was funktioniert: Jeder Agent mit Verantwortlichem, Grenzen und regelmäßigem Review

Sie wollen das an Ihren eigenen Werken prüfen? Buchen Sie ein Gespräch und bringen Sie einen Anwendungsfall und eine grobe Skizze Ihres ERP und MES mit. Ich sage Ihnen, in welcher Stufe Sie wirklich stehen und was ich zuerst tun würde.

Was ist eine KI-Roadmap für die Produktion?

Es ist ein gestufter Plan für den Einsatz von KI in einem Fertigungsunternehmen. Er beginnt mit einem Datenfundament, das Anlagen- und ERP-Daten verbindet. Danach folgen eine gesteuerte Intelligenzschicht, KI-Agenten und KI, die darin verankert ist, wie die Fabrik läuft.

Wo sollte ein Fertigungsunternehmen mit KI anfangen?

Beginnen Sie mit den Daten. Verbinden Sie ERP-, MES- und Maschinendaten auf einer gesteuerten Plattform, bereinigen Sie die Stammdaten und geben Sie Werkleitern Self-Service-Reporting. Die ersten KI-Anwendungsfälle kommen im ersten Jahr, auf diesem Fundament.

Welche KI-Anwendungsfälle zahlen sich in der Fertigung zuerst aus?

Instandhaltungs-Copiloten, Zusammenfassungen zur Schichtübergabe und die Prüfung von Lieferantendokumenten sind schnell umgesetzt. Vorausschauende Instandhaltung, optische Prüfung und die Neuplanung von Abläufen bringen mehr, brauchen aber bessere Daten und kommen deshalb meist im zweiten Jahr.

Wie lange dauert eine KI-Roadmap für die Produktion?

Ich plane sie über drei Jahre, sobald die Arbeit am Datenfundament läuft. Jahr eins ergänzt die Intelligenzschicht, Jahr zwei skaliert Agenten und Jahr drei verankert KI in den Kernprozessen. Schnelle Erfolge sollten im ersten Jahr einen Nutzen zeigen.

Müssen wir unser ERP oder MES ersetzen, bevor wir KI nutzen?

Nein. KI setzt über das Datenfundament auf Ihren bestehenden Systemen auf. Entscheidend ist, dass Ihre ERP- und MES-Daten sauber und verbunden sind, egal von welchen Anbietern sie kommen.