Moderne Reporting-Systeme in der Fertigung dienen als lebendiges Bindeglied zwischen Produktion und Unternehmen. Doch trotz riesiger Datenmengen und definierter Kennzahlen liefern sie oft keine wirklich nutzbaren Erkenntnisse.
Die Gründe liegen auf der Hand: unübersichtliche Datenvolumen, starre Reports, eingeschränkter Zugriff, isolierte Fachbereiche und unhandliche Benutzerschnittstellen. Laut dem NTT DATA-Report „Feet on the floor, eyes on AI: Do you have a plan or a problem?” geben 92 Prozent der Hersteller an, dass ihre veralteten Infrastrukturen den Einsatz von Generativer KI massiv behindern. Mitarbeitende weichen deshalb auf Notlösungen aus – von manuellen Datenexporten bis hin zu Excel-Pivot-Tabellen mit eingebetteten VBScript-Berechnungen.
In den vergangenen Jahren haben Unternehmen daher kontinuierlich in Reporting-Systeme investiert. Sie haben Sensoren, speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), Historian-Systeme, verteilte Steuerungen (DCS), Manufacturing Execution Systems (MES), ERP-Lösungen und Lieferkettendaten integriert – jedoch mit unterschiedlichem Erfolg.
Hürden auf dem Weg zu wertvollen Erkenntnissen
Trotz dieser Investitionen verhindern veraltete Prozesse, eingeschränkte Plattformen und fragmentierte Datenquellen weiterhin den Echtzeitzugriff auf entscheidende Informationen. Nur 41 Prozent der Hersteller geben laut NTT DATA an, ausreichend in Dateninfrastruktur investiert zu haben, um Generative KI zu unterstützen. Gleichzeitig hat die Mehrheit (59 Prozent) bereits die Erfahrung gemacht, dass saubere, vielfältige und qualitativ hochwertige Daten der entscheidende Erfolgsfaktor für KI-Modelle sind.
Das Ergebnis: IT- und OT-Teams können benötigte Erkenntnisse nicht schnell genug liefern, um wichtige Entscheidungen in der Fertigung zu unterstützen. Für Echtzeitentscheidungen entlang komplexer Prozesse ist daher ein neuer Ansatz notwendig.
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Interaktive Dashboards zu erstellen, erfordert mehr, als nur die Oberflächen bestehender Reports zu verschönern. Sie müssen ConversationaI-AI-Technologien einbinden, die Daten nicht nur darstellen, sondern auch interpretieren, aus Mustern lernen und Handlungsempfehlungen für Werksleiter und Fertigungsteams liefern. Erst dann sinkt der Aufwand für umständliche Datenanalysen und manuelle oder automatisierte Reportings.
Beispiele für Mehrwert im Fertigungsreporting:
Dynamische Empfehlungen für Ressourcenzuweisung, Terminanpassungen und bei Betriebsproblemen
Zu jeder Zeit Transparenz über Produktionsabläufe, Anlagenzustände und Mitarbeiterleistung über verschiedene Systeme hinweg
Echtzeit-Pareto-Analysen für fundierte Geschäftsentscheidungen
5 Wege, wie KI-Dashboards die Fertigungsleistung steigern
Obwohl keine Fabrik der anderen gleicht, schaffen KI-gestützte Dashboards in fünf Kernbereichen messbaren Nutzen:
1. Daten vereinheitlichen und Silos aufbrechen
Produktionsdaten liegen meist verteilt über Maschinen, Sensoren und Geschäftssysteme. Fast zwei Drittel der Hersteller geben an, dass wichtige Daten entweder fehlen oder falsch formatiert sind. KI-Dashboards führen diese Quellen automatisch zusammen, bereinigen sie und liefern präzise, aktuelle Insights – ohne manuellen Aufwand oder Fehler bedingt durch isolierte Datensilos.
2. Betriebsinformationen in Echtzeit bereitstellen
KI erkennt sofort, wenn der Durchsatz sinkt, die Ausschussquote steigt oder Qualitätsprobleme auftreten. Laut einer Umfrage des Manufacturing Leadership Council (MLC) sehen 71 Prozent der Fertigungsunternehmen den fehlenden Nachweis für bessere Entscheidungen als zentrales Hindernis für KI-Einführung. Echtzeit-Insights schaffen hier Klarheit und belegen den ROI.
3. Vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle
Muster in Maschinen- und Prozessdaten zeigen drohende Ausfälle und abweichende Qualitätstrends frühzeitig an. So lassen sich Wartung und Qualitätsmaßnahmen proaktiv planen – mit weniger Stillständen und weniger Ausschuss.
4. Ressourcenzuweisung optimieren
Auf Basis einer ganzheitlichen Sicht schlägt das System vor, wie Personal, Materialien und Anlagen flexibel eingesetzt werden können. Die Skalierung dieser Funktion bleibt jedoch herausfordernd: 66 Prozent der Hersteller haben laut MLC Schwierigkeiten, KI-Piloten in die Praxis zu überführen.
5. Schnellere Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserung
KI-gestützte Dashboards zeigen nicht nur, was passiert ist, sondern liefern auch die Hintergründe: Sie identifizieren Ursachen, bewerten Trends und machen die Effekte von Prozessänderungen sichtbar. Das Ergebnis: ein Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung, in dem Entscheidungen faktenbasiert statt instinktgetrieben fallen.
Von Daten zu Taten: Wirkung in der Praxis
Stellen Sie sich eine Fabrik mit mehreren Linien vor, die rund um die Uhr laufen und stündlich Tausende Einheiten produzieren. Eine Verbesserung der Rendite oder eine Senkung des Ausschusses um nur ein Prozent bedeutet bereits erhebliche Einsparungen und Umsatzsteigerungen. Voraussetzung: Probleme müssen in Echtzeit sichtbar und lösbar sein. Die dafür notwendige Transformation findet immer mehr Befürworter. Laut MLC-Studie sehen 68 Prozent der Hersteller KI heute als unverzichtbar für ihr Wachstum.
Mit KI-Dashboards gelangen Erkenntnisse direkt zu den richtigen Personen – ob zum Wartungsleiter bei einer Vibrationsabweichung, zum Produktionsleiter bei Qualitätsproblemen oder zum Betriebsverantwortlichen, wenn Lieferkettenanpassungen nötig werden.
Branchenweit berichten Hersteller dabei von klar messbaren Vorteilen:
- Schnellere Reaktionszeiten auf Betriebsstörungen
- Weniger ungeplante Ausfälle und niedrigere Wartungskosten
- Höhere Qualität und besserer Ertrag
- Besser befähigtes Personal und geringerer Schulungsaufwand dank benutzerfreundlicher Oberflächen
Bewährte Methoden zur Wertschöpfung
Um den vollen Wert aus KI-Dashboards zu ziehen, sollten Hersteller einige Prinzipien beachten:
- Fokus setzen: Klare Geschäftsziele definieren, basierend auf konkreten Vorgaben oder Anwendungsfällen – etwa höhere Rendite, weniger Stillstände oder bessere Qualität.
- Datenqualität sichern: Saubere und konsistente Daten sind Grundvoraussetzung. Audits und Governance helfen, die Integrität zu wahren.
- Nahtlose Integration in bestehende Systeme: Reibungslose Konnektivität mit vorhandener Hard- und Software sicherstellen, um Ausfälle zu vermeiden.
- Mitarbeitende befähigen: Teams frühzeitig einbinden, Schulungen anbieten und intuitive Tools einsetzen, um Akzeptanz zu schaffen.
- Die richtige Plattform wählen: Anbieter ganzheitlich bewerten – strategisch, funktional und technisch – in Bezug auf Infrastruktur und Wachstumsziele.
- Mit erfahrenen Partnern arbeiten: So lassen sich Implementierung, Support und Business Alignment sicherstellen.
Erfolgreiche Transformation: So meistern Sie die Herausforderungen
Die Vorteile sind eindeutig, doch die Umsetzung ist anspruchsvoll. Hohe Anfangsinvestitionen, die Anbindung von Altsystemen und fehlende Fachkompetenzen sind typische Stolpersteine. Unternehmen, die nicht in fortschrittliche digitale Tools investieren, bleiben reaktiv und verlieren an Wettbewerbsfähigkeit.
Diese Hürden lassen sich jedoch überwinden – mit sorgfältiger Planung, gezielter Weiterbildung und den richtigen Technologiepartnern. KI-Dashboards geben Mitarbeitenden die Werkzeuge, die sie für Führungsaufgaben brauchen. Mit Echtzeitdaten und KI-basierten Insights können Fertigungsteams schneller und intelligenter entscheiden – und so die Zukunft der Industrie aktiv mitgestalten.
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Dieser Artikel enthält Beiträge von Logan Carpenter, Consultant bei NTT DATA Services.