Industrial intelligence

KI-gestützte Analysefunktionen verwandeln Video- und Sensordaten in strukturierte Informationen. Sie können Video- und Sensordaten kontinuierlich analysieren, um Produktionsstopps, Qualitätsabweichungen, unsichere Bedingungen, Geräteanomalien oder unbefugten Zugriff zu erkennen. Dank dem visuellen Kontext können Teams verstehen, wodurch ein Ereignis verursacht wurde. Dies erleichtert die korrekte Reaktion und Untersuchung der Grundursachen.

Ihr volles Potenzial entfaltet die Produktionsüberwachung erst durch die Integration in Manufacturing Execution Systems (MES), Instandhaltungsplattformen und Qualitätsprozesse. Bei der Überwachung von Ereignissen können Inspektionen, Arbeitsaufträge, Wartungsaktivitäten oder Bedienerbenachrichtigungen automatisch ausgelöst werden, wodurch der Bedarf an manueller Koordination reduziert wird. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass die richtigen Personen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit erhalten, und die Konsistenz in den operativen Arbeitsabläufen wird verbessert.

Eine schlechte Integration in bestehende Produktionssysteme kann den Wert der operativen Intelligenz von Anfang an einschränken. Die meisten Fertigungsumgebungen sind auf etablierte Maschinen, industrielle Steuerungssysteme und Software angewiesen, die nicht einfach ersetzt werden können. Offene Plattformen und Standardprotokolle erleichtern die Integration neuer Überwachungslösungen, schützen bestehende Investitionen und bieten gleichzeitig Flexibilität bei der Skalierung, wenn sich der Betrieb weiterentwickelt.

Netzwerk-Infrastrukturen, die nicht für Video, Analysefunktionen und vernetzte Geräte ausgelegt sind, können bei Erweiterung des Überwachungsumfangs schnell zu Engpässen werden. Sorgfältige Planung der Bandbreite, Netzwerksegmentierung zwischen IT und OT sowie der Einsatz von KI-gestützten Edge-Analysefunktionen tragen dazu bei, die Leistung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die zentralen Systeme zu entlasten. Ebenso wichtig ist die Entscheidung, welche Analysefunktionen am Netzwerkrand (Edge) ausgeführt und welche in der Cloud verarbeitet werden sollen, wobei die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit mit der Fähigkeit, umfassende operative Erkenntnisse über Standorte hinweg und im Zeitverlauf zu generieren, in Einklang gebracht werden. Auch die drahtlose Konnektivität sollte unter realen Einsatzbedingungen getestet werden, da Metallkonstruktionen und Störquellen die Signalqualität beeinträchtigen können.

Selbst das modernste Überwachungssystem bietet nur einen begrenzten Mehrwert, wenn Erkenntnisse nicht in Tat umgesetzt werden. Schlecht konfigurierte Alarme können Bediener mit unnötigen Benachrichtigungen überfordern, was zu Alarmmüdigkeit und langsameren Reaktionen auf kritische Ereignisse führt. Durch Festlegen klarer Eskalationspfade, Integrieren von Alarmen in bestehende Wartungs- und Produktionsabläufe und Nutzen der KI zur Priorisierung von Ereignissen kann sichergestellt werden, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit die richtigen Personen erreichen. 

Überwachungssysteme sind am effektivsten, wenn die Menschen, die mit ihnen arbeiten, ihnen vertrauen. Eine ungünstige Kameraplatzierung oder fehlende Transparenz kann unnötige Datenschutzbedenken auslösen und die Akzeptanz der Lösung verringern. Die Fokussierung der Überwachung auf Prozesse statt auf Einzelpersonen sowie gegebenenfalls eine Privatzonenmaske und ein frühzeitiges Engagement der Mitarbeitenden tragen dazu bei, langfristiges Vertrauen aufzubauen und gleichzeitig das operative Bewusstsein zu wahren. 

Lösungen, die nur für die heutigen Anforderungen entwickelt wurden, lassen sich später schwer erweitern, was zu erhöhten Kosten führt. Offene und skalierbare Plattformen erleichtern die Integration neuer Geräte, den Einsatz von KI-gestützten Analysen in weiteren Produktionslinien und einen reibungslosen Betrieb, wenn sich Produktionsumgebungen weiterentwickeln. Wird Wachstum von Anfang bei der Planung berücksichtigt, kann die Überwachung die operative Exzellenz weiterhin unterstützen, wenn sich die Produktionsanforderungen ändern. 

KI-gestützte Überwachung ist auf zuverlässige Daten angewiesen. Sind Daten uneinheitlich, unzureichend strukturiert oder in Datensilos gespeichert, stoßen selbst fortschrittliche Analysen an ihre Grenzen und liefern keine zuverlässigen Erkenntnisse. Klare Verantwortlichkeiten für Daten, eine strukturierte Data Governance sowie einheitliche Metadaten- und Integrationskonzepte schaffen die Grundlage dafür, dass Monitoring-Daten Echtzeitentscheidungen, langfristige Analysen und skalierbare KI-Anwendungen zuverlässig unterstützen.

KI entwickelt sich weiter: Statt nur vordefinierte Ereignisse zu erkennen, wird sie künftig komplexe Muster in Produktionsabläufen verstehen und automatisch geeignete Handlungsempfehlungen ableiten. Langfristig werden autonome KI-Systeme dabei helfen, Abläufe über Produktion, Instandhaltung, Qualitätsmanagement, Arbeitssicherheit und Supply-Chain-Systeme hinweg zu koordinieren. Mit der Weiterentwicklung der KI-Modelle werden Hersteller KI künftig nicht mehr nur zur Erkennung von Problemen einsetzen. Sie wird sie auch dabei unterstützen, Maßnahmen zu priorisieren und betriebliche Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingreifen zu treffen.

Videodaten, Audiodaten, Radarsensoren, Umweltsensoren, industrielle Steuerungssysteme und Unternehmensanwendungen werden zunehmend zu einer gemeinsamen Plattform für Operational Intelligence zusammenwachsen. Möglich wird dies durch Industrial Data Fabrics, die eine gemeinsame Datenbasis in Echtzeit schaffen. Anstatt isolierte Datenströme zu analysieren, erhalten Hersteller kontextbezogene Einblicke zur Verstärkung der Zusammenarbeit in den Bereichen Produktion, Qualität, Wartung und Sicherheit. 

Die Twin Transition – die Verbindung der digitalen Transformation mit Nachhaltigkeit – wird in der Fertigung immer wichtiger. Operative Intelligenz kann dabei helfen, Energieverschwendung, Materialverluste, abnormales Geräteverhalten, Ausschuss, Nacharbeitsbedarf und Prozessineffizienzen zu erkennen. Indem diese Probleme sichtbar und umsetzbar gemacht werden, unterstützen smarte Fertigungstechnologien sowohl Produktivitätsziele als auch den Umweltschutz.