Warum ist KI-Security & Compliance für die Fertigung von Metall‑ und Kunststoffkomponenten in Dortmund entscheidend?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Herausforderung vor Ort
Fertigungsbetriebe in Dortmund stehen zwischen modernisierungsbedürftigen Maschinenparks und dem Druck, digitale Prozesse zu beschleunigen. KI‑Projekte, die Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance oder Einkaufs‑Copilots bringen sollen, kollidieren oft mit unklarer Datenhoheit, fragmentierten Systemen und strengen Compliance‑Anforderungen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Hauptsitz in Stuttgart und reist regelmäßig nach Dortmund, um direkt mit Produktionsteams, IT‑Abteilungen und Sicherheitsbeauftragten vor Ort zu arbeiten. Wir behaupten nicht, ein Dortmunder Büro zu haben — wir kommen zu Ihnen, verankern uns zeitweise im Betrieb und liefern Lösungen, die in der Realität Ihrer Fertigung funktionieren.
Unsere Arbeit beginnt mit dem genauen Verständnis Ihrer Anlagen: Welche Steuerungen kommunizieren mit IT, wie sind Netzsegmente und Remote‑Zugänge strukturiert, welche Lieferanten haben Zugriff auf Produktionsdaten? Diese Fragen klären wir vor Ort, weil Security‑Lösungen für Metall‑ und Kunststofffertigung nur mit praktischem Zugang zu Shopfloor, MES und ERP belastbar sind.
Technisch bringen wir ein Team aus Sicherheitsexperten, Cloud‑ und On‑Prem‑Ingenieuren sowie Compliance‑Spezialisten, das eng mit Ihren Betriebsingenieuren zusammenarbeitet. Unser Co‑Preneur‑Ansatz bedeutet: Wir übernehmen Verantwortung für Ergebnisse, nicht nur für Empfehlungen — wir bauen Prototypen, validieren Sicherheitsmechanismen und übergeben auditfähige Artefakte.
Unsere Referenzen
Für die Fertigungswelt haben wir mehrfach mit klassischen Industrieunternehmen gearbeitet. Bei STIHL begleiteten wir über zwei Jahre mehrere Projekte — von Sägentraining über ProTools bis hin zu Produktsimulationen — und sammelten tiefgehende Erfahrung mit Produktionsdaten, Simulationen und Trainingssystemen, bei denen Datensicherheit und Nutzerrechte entscheidend sind.
Mit Eberspächer entwickelten wir KI‑gestützte Lösungen zur Geräuschreduktion in Fertigungsprozessen: Sensordatenintegration, Modellvalidierung und Maßnahmen zur Absicherung sensibler Produktionsdaten standen im Zentrum — eine Blaupause für ähnliche Anforderungen in der Dortmunder Metall‑ und Kunststofffertigung.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern mit unternehmerischer Verantwortung echte Produkte zu bauen. Wir kombinieren strategische Klarheit mit technischer Tiefe, bewegen uns schnell und liefern Prototypen und Produktionspläne statt langer Berichte.
Unser Fokus liegt auf vier Säulen: AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance sowie Enablement. Für Dortmunder Fertiger heißt das: konkrete Maßnahmen für TISAX/ISO‑Konformität, sichere Self‑Hosting‑Architekturen, Audit‑Readiness und automatisierbare Compliance‑Vorlagen, die sofort in der Produktion anwendbar sind.
Haben Sie eine konkrete KI‑Fragestellung für Ihre Produktion in Dortmund?
Wir reisen regelmäßig nach Dortmund, analysieren Ihre Situation vor Ort und liefern einen technischen PoC, der Machbarkeit, Sicherheit und Compliance prüft. Sprechen Sie mit uns über Ihren Use Case.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI‑Security & Compliance für die Fertigung in Dortmund: ein umfassender Leitfaden
Der Einsatz von KI in der Fertigung verändert Produktionsprozesse grundlegend: von visueller Qualitätskontrolle über Predictive Maintenance bis zu Einkaufs‑Copilots, die Lieferantenangebote automatisch bewerten. Diese Potenziale bringen jedoch neue Angriffsflächen und Compliance‑Fragen mit sich. In Dortmund, einer Region, die den Strukturwandel vom Stahl zur Software gestaltet hat, treffen klassische Industrie‑IT und moderne KI‑Infrastrukturen eng aufeinander — das erfordert ein abgestuftes Sicherheits‑ und Compliance‑Konzept.
Marktanalyse: Die Dortmunder Fertigung ist eingebettet in ein Ökosystem aus Logistik, Energie und IT. Produktionsstätten arbeiten häufig mit Zulieferern und Logistikpartnern in Echtzeit, weshalb Datenflüsse nicht an Werksgrenzen stoppen. Sicherheitsanforderungen wie TISAX sind deshalb nicht nur IT‑Audits, sondern Unternehmens‑sicherheitsmaßnahmen, die Lieferketten und Partner einbeziehen müssen.
Spezifische Use Cases
Quality Control Insights: KI‑gestützte Bildverarbeitung kann Ausschuss reduzieren, erfordert aber Bilddatenmanagement, Anonymisierung, und strikte Zugriffsregelungen, damit keine sensiblen Konstruktionsdetails oder Lieferantendaten offengelegt werden. Die Modelle müssen versioniert und ihre Trainingsdaten nachverfolgbar sein.
Predictive Maintenance: Sensordaten aus Maschinen geben Hinweise auf bevorstehende Ausfälle. Eine sichere Architektur trennt OT und IT logisch, ermöglicht aber sichere Datenaggregation für ML‑Modelle. Hier sind Data Lineage, Retention‑Policies und verschlüsselte Transportkanäle zentrale Elemente.
Einkaufs‑Copilots: Modelle, die Bestellungen und Lieferantenbewertungen unterstützen, greifen auf Preisdaten, Vertragsklauseln und personenbezogene Informationen zu. Hier ist Privacy‑by‑Design, Zugriffs‑ und Rollenmanagement sowie Audit Logging essenziell, um rechtliche Risiken zu minimieren.
Implementierungsansatz — Module in der Praxis
Secure Self‑Hosting & Data Separation: In vielen Fertigungsbetrieben ist die Self‑Hosting‑Option erforderlich, weil sensible IP und interne Prozessdaten das Unternehmen nicht in öffentliche Clouds verlassen dürfen. Wir planen isolierte Umgebungen, Container‑Baselines, Netzwerksegmentierung und Hardware‑Security‑Module (HSM) zur Schlüsselverwaltung.
Model Access Controls & Audit Logging: Zugriff auf Modelle wird über fein granulare Policies gesteuert. Audit Logs erfassen Modellzugriffe, Datensätze und Ausgabeversionen, damit bei einem Vorfall nachvollziehbar ist, welche Entscheidungsvorlage verwendet wurde und wie ein Modell trainiert wurde.
Privacy Impact Assessments & Safe Prompting: Für jede KI‑Integration führen wir Privacy Impact Assessments durch, definieren Sensitivitätsklassen und implementieren Safe Prompting‑Regeln, die verhindern, dass vertrauliche Informationen an externe Modelle gelangen oder sensible Ausgaben erzeugt werden.
AI Risk & Safety Frameworks: Jedes Projekt erhält ein Risiko‑Profil: Datenrisiko, Fehlervorhersagbarkeit,操作 Auswirkung auf Arbeitssicherheit und regulatorische Risiken. Auf Basis dessen implementieren wir Monitoring, Failover‑Strategien und menschliche Kontrollpunkte.
Compliance Automation (ISO/NIST Templates) & Audit‑Readiness: Wir liefern vorgefertigte Compliance‑Templates für ISO 27001, TISAX und NIST, inklusive Policies, Prozessen und Nachweisvorlagen, die Auditoren fordern. Automatisierte Prüfungen und Reporting reduzieren manuellen Aufwand erheblich.
Data Governance (Classification, Retention, Lineage): Effektive Governance beginnt bei der Klassifikation: Welche Daten sind schützenswert? Wie lange dürfen Trainingsdaten aufbewahrt werden? Wir implementieren Lineage‑Tools, die jede Datenbewegung dokumentieren — unabdingbar für Audits und für eine saubere Modellrekonstruktion.
Evaluation & Red‑Teaming: Vor Produktionsstart durchlaufen Modelle systematische Tests und Red‑Teaming: Angriffsszenarien, Adversarial‑Tests, Performance‑Drift‑Checks und Ausfalltests. Nur so lassen sich blinde Flecken aufdecken, bevor Modelle Entscheidungen in der Produktion beeinflussen.
Erfolgsfaktoren und häufige Fallen
Kulturelle Akzeptanz: Security darf nicht als Bremse verstanden werden. Erfolgreiche Projekte verbinden Sicherheit mit messbaren Business‑Kriterien: weniger Ausschuss, geringere Ausfallzeiten, schnellere Durchlaufzeiten. Frühzeitige Einbindung von Betriebsleitern und Shopfloor‑Personal ist entscheidend.
Datenqualität und Integration: Viele Fabriken unterschätzen den Aufwand für Datenbereinigung, Labeling und das Verbinden von PLC‑Daten mit MES/ERP. Ohne saubere Daten keine verlässlichen Modelle — und damit keine Compliance‑sicheren Entscheidungen.
Skalierung: Prototypen scheitern oft beim Skalieren, weil Sicherheitslösungen nicht von Anfang an mitgedacht wurden. Architekturentscheidungen für Self‑Hosting, Kosten‑Modelle und Backup‑Strategien müssen von Beginn an Teil des technischen Entwurfs sein.
ROI‑Betrachtung, Zeitplan und Team
ROI wird oft in reduzierten Ausfallzeiten, weniger Nacharbeit und optimierten Einkaufskonditionen sichtbar. Ein typisches PoC zur technischen Machbarkeit lässt sich bei uns in Tagen bis Wochen realisieren (siehe AI PoC Offering). Die Übergangsphase zur Produktion erfordert zudem 3–9 Monate, je nach Komplexität und Compliance‑Aufwand.
Benötigte Rollen: Data Engineers, Security Architects, Compliance Officers, DevOps/Platform Engineers und Shopfloor‑Fachleute. Unser Co‑Preneur‑Ansatz erlaubt es, diese Rollen temporär zu ergänzen, bis ein internes Team handlungsfähig wird.
Technologie‑Stack und Integrationsfragen
Typische Technologien: containerisierte Modell‑Deployments (Kubernetes/On‑Prem), Feature Stores, Datenkataloge für Lineage, SIEM für Audit Logs, HSM für Schlüsselschutz, und API‑Gateways mit RBAC. Die Integration zu PLCs und MES erfordert Edge‑Gateways, die Daten sicher und konform aggregieren.
Change Management: Sicherheits- und Compliance‑Prozesse sollten in Schulungsplänen und SOPs verankert werden. Wir unterstützen mit Workshops, Playbooks und regelmäßigen Compliance‑Checks, damit Sicherheitsvorgaben Alltag werden.
Praxisbeispiele und nächste Schritte
Ein typisches Projekt beginnt mit einem Scope‑Workshop vor Ort in Dortmund, gefolgt von einem technischen PoC (9.900€ AI PoC Offering), in dem Machbarkeit, Performance und Compliance‑Risiken getestet werden. Anschließend planen wir Architektur, Sicherheitsmaßnahmen und einen Migrationspfad, inklusive Audit‑Checklisten für ISO/TISAX.
Fazit: Für Dortmunder Fertiger ist KI‑Security & Compliance keine zusätzliche Aufgabe, sondern der Enabler für nachhaltige Digitalisierung. Wer Sicherheits‑ und Governance‑anforderungen als integralen Teil der Produktentwicklung begreift, gewinnt nicht nur Effizienz, sondern auch Rechtssicherheit und Vertrauen im Markt.
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Schlüsselbranchen in Dortmund
Dortmund hat den Strukturwandel vom Stahlstandort zum modernen Industrie‑ und Technologiestandort vollzogen. Historisch geprägte Metall‑ und Maschinenbaukompetenzen sind nach wie vor vorhanden, aber die Wertschöpfung verschiebt sich: klassische Produktion trifft auf Software‑und Datenexpertise. Diese Kombination bietet enormes Potenzial für die Fertigungsbranche, die KI zur Qualitätsoptimierung und Prozessautomatisierung einsetzt.
Die Logistikbranche ist in Dortmund stark vertreten und bildet für Fertiger einen natürlichen Partner: kurze Lieferketten, Echtzeit‑Transportdaten und verlässliche Nachschubsysteme sind für just‑in‑time‑Fertigung essentiell. KI‑Modelle, die Inventar und Transportströme optimieren, profitieren von der Nähe zu Logistiknetzwerken und erhöhen gleichzeitig die Anforderungen an Datenintegrität und Zugriffskontrolle.
Der IT‑Sektor und spezialisierte Dienstleister in der Region treiben Innovationen voran. Für produzierende Unternehmen heißt das: Zugriff auf Entwickler, Datenspezialisten und Systemintegratoren, die Machine‑Learning‑Lösungen operationalisieren können. Daraus entsteht ein Umfeld, in dem Sicherheitslösungen für KI von Anfang an integrativ gedacht werden müssen.
Versicherungen und Finanzdienstleister in der Region, etwa im Bereich Industrieversicherung, sind wichtige Stakeholder: sie fordern Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Risikobewertungen. Das erhöht den Druck auf Fertiger, Audit‑fähige KI‑Lösungen vorzulegen und Compliance‑Nachweise lückenlos zu dokumentieren.
Der Energiesektor mit Unternehmen wie RWE beeinflusst die Produktionsplanung: volatile Energiepreise und Netzintegration machen flexible, KI‑gestützte Produktionssteuerungen attraktiv. Solche Systeme benötigen robuste Sicherheitskonzepte, weil Eingriffe in Produktionsplanung direkte finanzielle und sicherheitsrelevante Folgen haben können.
In der Kunststoff‑ und Komponentenfertigung bestehen zusätzliche Anforderungen an Materialsicherheit, Rückverfolgbarkeit und regulatorische Dokumentation. KI kann Materialfehler frühzeitig erkennen und Chargen rückverfolgen, doch diese Systeme müssen so gestaltet sein, dass Datenklassifikation, Retention und Zugriffskontrolle Produktions‑IP schützen.
Die regionale Nähe von Forschungseinrichtungen und Hochschulen sorgt für Zugang zu frischen Talenten und aktuellen Forschungsergebnissen. Für Unternehmen bedeutet das Chance und Verpflichtung: Sie können KI schneller adaptieren, müssen aber auch Compliance‑Standards in Innovationsprojekten sicherstellen, damit Ergebnisse skalierbar und auditfähig werden.
Zusammengefasst: Dortmund bietet ein heterogenes, innovationsgetriebenes Umfeld. Für Fertiger bedeutet das, Sicherheits‑ und Compliance‑Lösungen nicht als Bremse, sondern als Ermöglicher für Wachstum, Zusammenarbeit und Marktzugang zu denken.
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Wichtige Akteure in Dortmund
Signal Iduna ist einer der großen Versicherer der Region. Seine Nähe zur Industrie schafft einen natürlichen Diskurs über Risikomanagement, Cyberversicherung und Anforderungen an Nachvollziehbarkeit. Fertiger profitieren davon, weil Versicherer zunehmend Audit‑Nachweise für KI‑gestützte Prozesse verlangen, etwa für Haftungsfragen im Qualitätssicherungsprozess.
Wilo, ursprünglich Pumpenhersteller, hat sich zu einem Anbieter mechatronischer Systeme und digitaler Services entwickelt. Für Wilo‑ähnliche Unternehmen ist die Kombination aus Hardwarelieferkette und digitalen Diensten typisch: Sicherheitsarchitekturen müssen hier sowohl Produktionsdaten als auch Kundendaten und Telemetrie schützen.
ThyssenKrupp bildet als Industrie‑ und Technologiekonzern eine Schnittstelle zwischen traditioneller Schwerindustrie und modernen Produktionsprozessen. Auch wenn ThyssenKrupp national und international agiert, beeinflusst seine Präsenz das regionale Supply‑Chain‑Ökosystem und die Erwartungen an Compliance‑Standards in der gesamten Fertigungskette.
RWE als Energiekonzern prägt die Diskussion um flexible Produktion und Laststeuerung. Energiebezogene Daten sind für Fertiger relevant, wenn Produktionslinien in Abhängigkeit von Energiepreisen und Verfügbarkeiten gesteuert werden. Solche Szenarien erfordern sichere Integrationspunkte zwischen Energiedaten, Produktionsplanung und KI‑Entscheiden.
Materna ist ein IT‑Dienstleister mit starkem Fokus auf Systemintegration und Softwarelösungen. Die Nähe zu solchen Integratoren erleichtert die Umsetzung von Data‑Governance‑Projekten und sicheren Deployments, weil Integrations‑Know‑how und Compliance‑Prozesse effizient zusammengeführt werden können.
Neben diesen großen Playern existiert eine lebhafte Szene aus Mittelstand und Hidden Champions, die Teile, Komponenten und spezialisierte Maschinen liefern. Diese Zulieferer prägen die Anforderungen an Datenaustausch, Schnittstellen‑Sicherheit und Lieferkettentransparenz — alles Themen, die eine KI‑Compliance‑Strategie adressieren muss.
Forschungsinstitute und Fachhochschulen liefern Fachkräfte und Innovationsimpulse; Kooperationen mit der Industrie sind verbreitet. Diese Vernetzung schafft kurze Innovationszyklen, aber auch die Notwendigkeit, dass Sicherheitskonzepte in frühen Entwicklungsphasen berücksichtigt werden, damit Prototypen später auditfähig sind.
In Summe besteht die Dortmunder Landschaft aus starken Industriekunden, integrativen IT‑Dienstleistern und Versorgern — ein Umfeld, in dem KI‑Security & Compliance nicht optional, sondern Voraussetzung für erfolgreiche Digitalisierung ist.
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Häufig gestellte Fragen
Die Entscheidung zwischen TISAX und ISO 27001 hängt von Ihrer Lieferkette, Ihren Kunden und dem Schutzbedarf Ihrer Informationen ab. ISO 27001 ist ein generisches Managementsystem für Informationssicherheit und bietet einen breiten, international anerkannten Rahmen. TISAX ist spezifisch für die Automobilindustrie und deren Zulieferer und legt besonderen Wert auf den Schutz von Prototypdaten, Zugangskontrollen und physische Sicherheit.
Für viele Dortmunder Fertiger, die Komponenten an Automobil‑OEMs oder größere Industriepartner liefern, ist TISAX relevant, weil Kunden diese Nachweise oft fordern. ISO 27001 bietet dagegen eine stabile Basis, die sich auf andere Branchen übertragen lässt und oft als Vorbereitung auf branchenspezifische Audits dient.
Praktisch empfiehlt sich ein pragmatischer Ansatz: Starten Sie mit einer Gap‑Analyse, die Ihren aktuellen Reifegrad gegenüber beiden Standards bewertet. Auf dieser Basis lassen sich Maßnahmen priorisieren, sodass Investitionen in Policies, technische Controls und Nachweisdokumentation unmittelbar Audit‑fähig werden.
Wichtig ist, dass Compliance‑Mahnahmen nicht nur dokumentiert, sondern auch gelebt werden. Dazu gehören regelmäßige Schulungen, automatisierte Prüfungen und technische Controls, die wir gemeinsam mit Ihrem Team implementieren, um die Nachvollziehbarkeit für Auditoren sicherzustellen.
Die Wahl zwischen Self‑Hosting und Cloud hängt von mehreren Faktoren ab: Datenschutzanforderungen, IP‑Schutzbedürfnis, Latenzanforderungen und operativen Kapazitäten. In der Fertigung mit sensiblen Konstruktionsdaten und enger Lieferketten‑Verknüpfung ist Self‑Hosting oft die bevorzugte Option, weil volle Datenhoheit und strikte Netzwerksegmentierung möglich werden.
Cloud‑Angebote bieten hingegen Skalierbarkeit, Managed‑Services und schnelle Inbetriebnahme. Sie sind attraktiv für nicht‑kritische Workloads oder wenn Anbieter bereits robuste Compliance‑Zertifizierungen vorweisen. Allerdings muss genau geprüft werden, ob Daten in Drittregionen landen oder ob Modelle mit externen Trainingsdaten interagieren — das kann rechtliche Risiken bergen.
Eine hybride Architektur kombiniert Vorteile beider Ansätze: sensitive Trainingsdaten und Kernmodelle verbleiben on‑prem, während nicht‑kritische Inferenzlasten oder Trainingsexperimente in geprüften Cloud‑Umgebungen stattfinden. Wichtig sind klare Datenflüsse, Verschlüsselung und strenge Access Controls.
Unsere Empfehlung: Starten Sie mit einem kleinen Self‑Hosted PoC (z. B. für Qualitätskontrolle), validieren Sie Performance und Sicherheitsanforderungen und definieren Sie anschließend klare Kriterien für Cloud‑Nutzung. Wir unterstützen bei der Architektur, Implementierung und Audit‑Vorbereitung.
Compliance‑fähige Produktionsdaten erfordern systematische Data Governance: Klassifikation, Lineage, Retention‑Policies und kontrollierte Zugriffsrechte. Beginnen Sie mit der Klassifikation: ordnen Sie Daten in Kategorien (öffentlich, intern, vertraulich, streng vertraulich) und definieren Sie, welche Kategorien für ML‑Training genutzt werden dürfen.
Lineage‑Tools dokumentieren, woher ein Datensatz stammt, welche Transformationen stattgefunden haben und in welchen Modellen er verwendet wird. Diese Nachverfolgbarkeit ist entscheidend für Audits und für die Reproduzierbarkeit von Modellentscheidungen — bei Produkthaftung oder Fehleranalysen kann das den Unterschied machen.
Retention‑Policies legen fest, wie lange Rohdaten, Trainingsdaten und Modellartefakte aufbewahrt werden. Gesetzliche Vorgaben oder Kundenverträge können hier Mindestfristen oder Löschpflichten definieren. Automatisierte Prozesse zur Datenlöschung und Archivierung entlasten Betrieb und reduzieren Risiko.
Technisch unterstützen wir Sie beim Einführen eines Datenkatalogs, der Zugriffssteuerung über RBAC, und bei der Implementierung von Verschlüsselung und Anonymisierung. Gleichzeitig schulen wir Teams, damit Governance keine One‑Time‑Aufgabe bleibt, sondern Teil des Arbeitsalltags wird.
Die Dauer variiert stark je nach Use Case, Datenlage und Compliance‑Ansprüchen. Ein technischer PoC, der die Machbarkeit eines Use Cases zeigt, kann in Tagen bis wenigen Wochen realisiert werden. Dieser PoC testet meist Modellqualität, Latenz und einfache Sicherheitsmechanismen.
Die Produktionsreife erfordert zusätzliche Schritte: robuste Datenpipelines, Sicherheitsarchitektur, Access Controls, Audit‑Logging und gegebenenfalls Zertifizierungen wie ISO 27001 oder TISAX. Für diese Phase sollten Unternehmen mit drei bis neun Monaten rechnen — komplexe Integrationen oder hohe Compliance‑Anforderungen können mehr Zeit benötigen.
Wichtig ist die parallele Planung von Security‑ und Compliance‑Maßnahmen während der Prototypenphase. Wenn Sicherheitsmaßnahmen erst am Ende eingeführt werden, entstehen Verzögerungen und Mehrkosten. Unser Vorgehen ist deshalb, PoC und Sicherheits‑Baseline gleichzeitig zu entwickeln.
Ein pragmatischer Weg ist die schrittweise Produktionseinführung: Pilot in einem Werk, Monitoring und harte Sicherheitschecks, danach Rollout in weiteren Werken. So entstehen Erfahrungswerte und das Sicherheitskonzept kann iterativ verbessert werden.
Ein sicherer KI‑Stack kombiniert Infrastruktur‑ und Applikationskomponenten: isolierte Deployment‑Umgebungen (z. B. On‑Prem Kubernetes), verschlüsselte Datenpipelines, Feature Stores mit Zugriffskontrolle, SIEM‑Systeme für Audit‑Logging und HSMs für Schlüsselmanagement. Edge‑Gateways sichern die Brücke zwischen OT (PLC, SCADA) und IT.
Wichtig sind außerdem Tools für Data Lineage und Governance, die nachvollziehbar dokumentieren, welche Daten in ein Modell geflossen sind. Für Modelle selbst sind Versionierungssysteme und MLOps‑Pipelines notwendig, die Trainings‑ und Inferenzläufe reproduzierbar machen.
Zur Absicherung gehören außerdem Runtime‑Controls: Output‑Filtering, Safe Prompting‑Regeln und Monitoring, das Ausreißer oder Performance‑Drift erkennt. In sicherheitskritischen Kontexten ist menschliche Aufsicht unverzichtbar; automatisierte Entscheidungen sollten Rollbacks und Escalation‑Paths haben.
Wir wählen Technologien pragmatisch nach Ihrem Umfeld: in vielen Dortmunder Werken setzen wir auf hybride Architekturen, die Self‑Hosting‑Komponenten mit geprüften Cloud‑Services vereinen, ergänzt durch Integrationsmodi für vorhandene MES/ERP‑Systeme.
Audit‑Vorbereitung beginnt mit einer Gap‑Analyse: Welche Policies, Nachweise und technischen Kontrollen fehlen? Basierend darauf erstellen Sie ein Audit‑Backlog mit konkreten Maßnahmen. Wichtige Nachweise sind unter anderem Datenkataloge, Zugriffskontroll‑Listen, Modell‑Versionierung, Logging‑Konfigurationen und Risk‑Assessments.
Nutzen Sie vorgefertigte Templates und Checklisten für ISO 27001 und TISAX — diese reduzieren den Dokumentationsaufwand erheblich. Wir liefern Compliance‑Templates, die speziell auf KI‑Workloads angepasst sind und Auditoren die erwarteten Artefakte liefern.
Technisch sollten Audit‑Logs aus allen relevanten Systemen zentral gesammelt und manipulationssicher aufbewahrt werden. Die Möglichkeit, Modell‑Trainings und Inferenzläufe rückwirkend zu rekonstruieren, ist oft ein entscheidender Faktor bei Audits, insbesondere wenn Entscheidungen produktionstechnische Folgen haben.
Führen Sie interne Pre‑Audits durch, um Lücken zu schließen, und schulen Sie relevante Stakeholder im Umgang mit Auditoren. Transparenz und Nachvollziehbarkeit schaffen Vertrauen — sowohl bei Auditoren als auch bei Partnern und Kunden.
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