Nehmen wir einen unserer Kunden aus der Fertigungsindustrie in Finnland. An seinem neuen Produktionsstandort liefen die Maschinen nicht richtig, und der Ausschuss war deutlich höher als erwartet. Das schadete dem Gewinn ebenso wie der Umwelt. Die Ursache zu finden, war schwierig: Am Standort liefen Automatisierungssysteme verschiedener Hersteller und Generationen, jedes mit eigenen Tools und Schnittstellen. Die Daten steckten in Silos fest. Die für Prozesse und Instandhaltung verantwortlichen Ingenieurteams und Vorgesetzten hatten keinen klaren Überblick über die Linie. Jeden Tag verbrachten sie viel Zeit damit, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzutragen und Berichte in Tabellenkalkulationen zu erstellen.

Das haben wir geändert, indem wir die Daten ins Zentrum des Betriebs gerückt haben – in diesem Fall mit Microsoft-Tools. Die Werksleitung sieht die Daten der Produktionslinie heute in Echtzeit, inklusive Trendanalysen und Anomalien. Und zwar in Tools, die sie ohnehin täglich nutzt, etwa Power BI und Teams.

Weil die Daten griffbereit waren und Abweichungen früh auffielen, steigerte der Standort seine Ausbeute innerhalb eines Jahres um fast einen Prozentpunkt. Das klingt nach wenig, bedeutete aber jährliche Einsparungen von mehreren Hunderttausend Euro – durch bessere Produktqualität und weniger Ausschuss. Diesen Effekt – kleiner Hebel, große Wirkung – sehen wir bei Industriekunden oft: Ihr Betrieb ist so groß, dass schon kleine Verbesserungen das Ergebnis spürbar beeinflussen.

Nützliche Daten schnell verfügbar zu machen, ist das eine. Etwas damit anzufangen, das andere. Moderne Cloud-Tools helfen bei beidem. Mit ihnen lassen sich Berichte, Dashboards, Desktop- und Mobile-Apps sowie automatisierte Workflows aufbauen. So kann das, was die Daten zeigen, in der Produktion rechtzeitig Maßnahmen auslösen.

Ein Beispiel ist eine App, die wir für einen Fertigungskunden entwickelt haben, um Instandhaltungsanfragen abzuwickeln. Die App erstellt Serviceanfragen automatisch, etwa auf Basis der Produktionsgeschwindigkeit oder von Qualitätsproblemen. Auch das Bedienpersonal kann Hilfe anfordern, oft mit einem einzigen Knopfdruck. Das Instandhaltungsteam nutzt dieselbe App, um sich mit dem Backoffice abzustimmen, den Status eines Auftrags zu aktualisieren und bei Bedarf zusätzliche Unterstützung, Werkzeuge oder Ersatzteile anzufordern.

Eine solche App hilft auch, die Arbeitsqualität gleichbleibend hoch zu halten, wenn manche Mitarbeitende vor Ort besser arbeiten als andere. Elektronische Handbücher, Anleitungen und elektronische Standardarbeitsanweisungen (eSOPs) kommen direkt aufs Smartphone und führen Schritt für Schritt durch die Arbeit. So arbeitet das ganze Team auf dem Niveau der Besten.

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Eine Cloud-App kann auch Lean-Methoden im Werk unterstützen, etwa kurze tägliche Abstimmungsrunden (Pulse-Meetings), die Produktionsteams helfen, ihre Ziele zu erreichen. Ein Dashboard zeigt allen den aktuellen Produktionsstatus und beantwortet die Grundfragen: Wie stehen wir da? Was steht als Nächstes an? Wer ist zuständig? Alles basiert auf Echtzeitdaten aus dem gesamten Betrieb.

Einfache Automatisierung kann auch vorausdenken. Erreicht eine Charge an einer vorgelagerten Linie 80 Prozent Fertigstellung, setzt das System automatisch einen Abholauftrag auf die Aufgabenliste für den Stapler – direkt per Aufgaben-App aufs Smartphone. So steht der Stapler bereit, wenn die Charge fertig ist. Solche kleinen Maßnahmen verkürzen Stillstands- und Wartezeiten oft deutlich.

Eine schlanke Field-Service-Lösung kann auch KI-gestützte vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) umfassen. Erkennt ein Machine-Learning-Modell in den Echtzeit-Prozessdaten ein steigendes Ausfallrisiko, stößt es einen automatisierten Workflow an. Das Serviceteam erhält eine detaillierte Anleitung: die nötigen Arbeitsschritte, eine Nachkontrolle und eine elektronische Freigabe. Besteht das Problem weiter, fordert das System automatisch einen Wartungseinsatz beim Anlagenhersteller an. In dieselbe App lässt sich auch ein Assistent auf Basis generativer KI einbinden, der Fragen aus dem Serviceteam anhand von Handbüchern und früheren Wartungsprotokollen beantwortet.

Mit heutigen Tools für Benutzeroberflächen, Anwendungen, Datenmanagement und Sicherheit können all diese Apps ein einheitliches Nutzererlebnis bieten. Das erleichtert die tägliche Arbeit für Beschäftigte und Führungskräfte gleichermaßen. Über vorgefertigte Konnektoren sind die Apps an Backend-Systeme angebunden und speisen dieselben Analysetools. Produktionsverantwortliche sind nicht mehr an ungewohnte Tools, bestimmte Orte oder Bürozeiten gebunden.

Genau hier beginnen wir meist mit unseren Kunden. Im Industrial Data & AI Kickstart ermitteln wir gemeinsam mit Ihnen die wichtigsten Use Cases, verbinden Daten aus Betriebstechnik (OT) und IT, schaffen eine Echtzeit-Datenbasis und setzen einen ersten Use Case um – etwa Reporting zur Gesamtanlageneffektivität (OEE), Predictive Maintenance, Qualitätsanalysen oder Transparenz in der Produktion.

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