Warum KI im industriellen Mittelstand eine belastbare Datenbasis braucht

Digitalisierung beginnt nicht im Laber, sondern im Bestand

Künstliche Intelligenz wird in vielen Industrieunternehmen als nächster logischer Schritt der Digitalisierung gesehen. Produktionsprozesse sollen transparenter werden, Abweichungen früher erkennbar sein und Entscheidungen stärker auf Daten basieren. Die technologische Entwicklung bietet dafür zahlreiche Möglichkeiten.

Gleichzeitig zeigt der Blick in die Praxis ein anderes Bild. IT- und OT-Landschaften sind über Jahre gewachsen. Systeme wurden eingeführt, erweitert und angepasst, um konkrete Anforderungen zu erfüllen. ERP-Systeme bilden Unternehmensprozesse ab. MES-Lösungen liefern Produktionsdaten. Qualitätssicherung und Instandhaltung arbeiten oft mit eigenen Anwendungen. Jedes System für sich erfüllt seinen Zweck. Im Zusammenspiel offenbaren sich jedoch häufig Brüche.

Daten liegen verstreut vor. Sie werden mehrfach erzeugt, unterschiedlich interpretiert oder nur punktuell genutzt. Genau an dieser Stelle stößt der Wunsch nach datengetriebenen Anwendungen an seine Grenzen.

KI braucht Struktur, nicht nur Rechenleistung

KI-Anwendungen basieren auf Daten. Diese Daten müssen strukturiert, konsistent und in ausreichender Qualität verfügbar sein. In vielen Unternehmen ist das bislang nicht der Fall. Zwar werden große Mengen an Informationen erzeugt, doch sie stehen nicht durchgängig für Auswertungen oder Analysen bereit.

Studien zeigen, dass ein Großteil der Unternehmen keine vollständige Datenqualitätssicherung implementiert hat. Daten werden manuell zusammengeführt oder nur für einzelne Auswertungen genutzt. Für KI-Anwendungen, die Muster erkennen oder Prognosen ableiten sollen, ist diese Basis nicht ausreichend.

Damit wird deutlich, dass KI nicht am Ende der Digitalisierung scheitert, sondern häufig schon an deren Grundlagen. Ohne verlässliche Daten bleibt der Nutzen begrenzt und Projekte kommen über den Pilotstatus nicht hinaus.

Gewachsene IT-Landschaften sind Realität

Insbesondere im industriellen Mittelstand sind IT- und OT-Strukturen das Ergebnis langjähriger Entwicklung. Maschinen unterschiedlicher Baujahre liefern Daten in verschiedenen Formaten. Produktionsanlagen wurden schrittweise modernisiert. Neue Systeme kamen hinzu, bestehende wurden angepasst.

Diese Vielfalt ist Ausdruck funktionierender Produktionsprozesse. Sie lässt sich daher nicht einfach auflösen. Ein vollständiger Austausch aller Systeme ist nicht wirtschaftlich. Die eigentliche Aufgabe besteht darin, diese Systeme miteinander zu verbinden und Daten dort nutzbar zu machen, wo sie benötigt werden.

Beispiel aus der Praxis: Unterschiedliche Datenformate aus Maschinen

Ein typisches Beispiel aus der Produktion zeigt, warum gewachsene IT-Landschaften für KI-Anwendungen problematisch sind. Eine moderne CNC-Maschine stellt ihre Prozessdaten wie Spindeldrehzahl, Temperatur oder Vorschub zyklisch als strukturierte Zeitreihen über OPC UA bereit. Jede Messgröße ist eindeutig benannt, sauber zeitgestempelt und technisch klar definiert. Eine ältere Maschine in derselben Fertigung liefert ähnliche Informationen hingegen nur als Sammelwerte. Die Daten werden beispielsweise alle fünf Minuten als CSV-Datei exportiert, ohne einheitliche Zeitstempel pro Messpunkt. Manche Bezeichnungen sind uneinheitlich oder historisch gewachsen, etwa wenn dieselbe Temperatur einmal als „Temp_1“ und an anderer Stelle als „T_Axis“ geführt wird.

Für eine KI-Anwendung bedeutet das: Obwohl beide Maschinen relevante Prozessdaten liefern, sind diese technisch nicht vergleichbar. Werte lassen sich nicht eindeutig zuordnen oder zeitlich synchronisieren. Ohne vorherige Vereinheitlichung der Datenformate und eine klare semantische Struktur kann ein KI-Modell keine belastbaren Muster erkennen. Trotz der Investition in KI gewinnt das Unternehmen so keine verlässliche Interpretation der Maschinendaten.

Integration schafft Übersicht und Verlässlichkeit

Eine belastbare Datenbasis entsteht dort, wo Systeme miteinander kommunizieren und Informationen einheitlich zur Verfügung stehen. Integration bedeutet in diesem Zusammenhang mehr als die technische Anbindung einzelner Schnittstellen. Sie umfasst auch das Verständnis von Prozessen, Datenflüssen und Abhängigkeiten.

Middleware übernimmt hierbei eine verbindende Rolle. Sie sorgt dafür, dass Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt, strukturiert und konsistent weitergegeben werden. Bestehende Anwendungen bleiben erhalten, während gleichzeitig eine gemeinsame Datenebene entsteht.

Auf diese Weise lässt sich Digitalisierung schrittweise umsetzen. Unternehmen gewinnen Transparenz über ihre Prozesse und schaffen die Voraussetzungen für weiterführende Anwendungen.

Von integrierten Daten zu datengetriebenen Anwendungen

Sind Daten verlässlich verfügbar, verändern sich die Möglichkeiten. Prozesse werden vergleichbar. Abweichungen lassen sich erkennen. Entscheidungen können auf einer fundierten Basis getroffen werden.

Erst in diesem Umfeld entfalten auch KI-Anwendungen ihren Nutzen. Sie greifen auf integrierte Daten zurück, erkennen Zusammenhänge und unterstützen bei der Optimierung von Abläufen. KI wird damit zu einem Werkzeug, das bestehende Prozesse ergänzt und verbessert, statt isoliert daneben zu stehen.

Fazit

Digitale Transformation beginnt nicht mit der Einführung neuer Technologien, sondern mit dem Blick auf bestehende Strukturen. Unternehmen, die ihre Systeme verbinden und Daten konsistent nutzbar machen, schaffen die Grundlage für nachhaltige Digitalisierung und wirtschaftlichen Erfolg.

Middleware ist dabei kein Selbstzweck. Sie hilft, gewachsene IT-Landschaften zu strukturieren, Transparenz zu schaffen und Daten für Analysen und KI-Anwendungen verfügbar zu machen. Erst auf dieser Basis lassen sich datengetriebene Potenziale sinnvoll erschließen.

 

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